Ontologyについて

モデリングの世界ではUML、メタモデリング、DSLなどの話題が豊富にありますが、Ontologyというのも近い場所にいると思われます。W3Cで推進しているSemantic WebはOntologyを活用した次世代Webだと言われています。

ビジネスモデリングの世界では現在ビジネスプロセス管理が中心的な役割を果たしていますが、これと同じようなビジネスルール管理という世界があります。つまり、プロセスで整理するというより、どんな規則がありどう適用されるかという観点での整理を行おうというものです。プロセスエンジンに対応するようなルールエンジンがありルールを実行します。実際にはビジネスプロセス処理の中でビジネスルールの適用・実行を行うようなハイブリッドの形態で使われることが多そうです。

ここから本題に入ります。ビジネスルールというものはどのように記述されるでしょう?まず基本として自然言語で規則を書き下し、それを何らかの形に構造化します。詳しくは、ビジネスルールの世界の標準である Semantics of Business Vocabulary and Business Rules を参照して頂きたいのですが、どうしても言葉・概念がその要素になります。従って、そこに出てくる言葉・概念が、別の場所に書かれている言葉・概念とどういう関係にあるのか(例えば、同じなのか)ということが大きな問題となり、そこからOntologyの世界とのつながりが出てきます。

Ontologyという学問・研究は意義のあるものだと思いますが、これが実世界でどう適用されるのかという点が気になっています。上に書いたように、概念Aと概念Bが同じかということを(推論エンジンなどを使うことになると思いますが)100%の精度で言えるでしょうか?もし、AとBが70%の確立で同じであり、BとCも70%の確立で同じだとすると、AとCは49%の確立で同じ(?)ということになり、50%以下の確率のものをコンピュータ処理で使えるでしょうか?きっと何か良いアイデアがあるのだろうと思いますが、この点がOntologyを実際に使うというと気になるポイントです。

それは素人の考え方だと思われる方、正しい理解の仕方をアドバイスして頂ければ有り難いです。

ところで、Ontology関連の有名なオープンソースツールがあります。Protégé というOntology Editorです。このツールで作成出来るもの(画面例など)をみると、Ontologyで目指している方向性についてイメージが涌き易いかもしれません。

Ontologyについて

Ontologyについて」への2件のフィードバック

  1. はじめまして、

    A=BかつB=Cは49%ですが、A!=BかつB!=C(9%)でも、A=Cの可能性はあるので、49%~58%の間ではないでしょうか?条件付確率の問題は苦手なので、全く自信はありませんが。。

    それはさておきルールエンジンですが、業務の取り決めの中でも、明文化できるルールは限られると思いますし、ルールエンジン上に載せられるルールはさらに限られる(判別する情報の入手などが課題になるという想定です)と思うので、現状ではルールの自動化はメリットが少ないような気がしました。エントリでご指摘されている通り、ルールの正確さのほうが比重が大きいかと。Ontologyの話題も苦手なので、これも自信はありませんが。。

  2. rmodp より:

    コメントどうも有り難うございました。

    数字については確かに仰る通りのようです(私も昔から確率は得意でありませんでした)。ただ、7割ならある程度信じられるという判断があるかもしれませんが、それが何段にも重なってくると使いたくはない数字に向かってゆくということは言えると思います。

    ルールエンジンは、どこかに単独でうまく機能する領域があるのだろうと思います。しかし、ご指摘の正確さやカバレッジの問題もあり、BPMがBRMで置き換わるまでは行かないだろうと思っています。反対の意見の方もおられるかもしれませんが。

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