Mission: エンタープライズデータ統合・ナレッジグラフ（LLM/RAG高度化）のためのオントロジー実践習得

背景・目的 (Why)

社内に分散するデータソースやドメイン知識を意味的に統合し、ナレッジグラフとしてモデル化することで、LLM/RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度向上やエンタープライズ横断検索、データガバナンスを実現するためのオントロジー構築・活用の実践力を身につける。

到達目標 (Goals)

1. 概念の体系的理解:
   • オントロジー（Ontology）と通常のデータモデル（RDB/ER図）、タクソノミー（分類体系）、ナレッジグラフの違いを明確に説明・使い分けできる。
   • RDF / RDFS / OWL / SPARQL / SHACL などのセマンティックWeb標準技術スタックを理解する。
2. 実践的な構築プロセス (Methodology):
   • 業務要件からのドメイン抽出、コンピテンシー・クエスチョン（Competency Questions）の設定手法を習得する。
   • トップダウン（概念モデル設計）とボトムアップ（既存データソースからのリバースエンジニアリング）のハイブリッド構築法を理解する。
3. 業務・LLM/RAG連携アーキテクチャ (Application):
   • オントロジー駆動型ナレッジグラフ（KG-RAG, GraphRAG, Text2SPARQL/Text2Cypher）の設計パターンを把握する。
   • スキーマ定義・エンティティ解決・推論（Reasoning）の実践的な価値を理解する。

Resources

オントロジー、ナレッジグラフ、セマンティックWeb、およびLLM/RAG連携に関する一次情報・標準規格・推奨文献リスト。

標準規格 (W3C Standards)

• W3C RDF 1.1 Primer: リソース記述フレームワークの基礎。主語・述語・目的語のトリプル構造。
• W3C OWL 2 Web Ontology Language Document Overview: オントロジー言語OWLの仕様概要。クラス階層、推論規則、論理制約。
• W3C SPARQL 1.1 Query Language: グラフデータクエリ言語。
• W3C SHACL (Shapes Constraint Language): RDFグラフのバリデーション・制約記述言語。

実践・メソドロジー (Methodology & Best Practices)

• Ontology Development 101 (Natalya F. Noy & Deborah L. McGuinness, Stanford University): 初学者がオントロジーを設計するためのクラシックかつ最も実践的なガイド。
• Semantic Web for the Working Ontologist (Dean Allemang, James Hendler): 業務・実システムで使えるオントロジーモデリングの実践書。
• Neo4j / GraphRAG Research: ナレッジグラフとベクトル検索を組み合わせたGraphRAGアーキテクチャ。

ツール & ライブラリ

• Protégé: スタンフォード大学開発のデファクトスタンダード・オントロジーエディタ。
• RDFlib (Python): PythonでのRDF/OWLグラフ操作・SPARQLクエリライブラリ。