No.61「オントロジーによる知識の体系化と共有化」

No.61 データサイエンス 特集号
オントロジーによる知識の体系化と共有化
Ontology-based Knowledge Sharing and Systematization

なぜいまこれが?

AIブームの中でディープラーニングをはじめとした機械学習が注目を集めています。これは大量のデータを解析して入力と出力の関係を見出すものです。AIには、このようなデータを与えて学習させるタイプの他に、蓄積した知識を記述して「暗黙知」を「形式知」に変えるアプローチがあります。

第2次AIブームのころ盛んに取り組まれたエキスパート・システムもその一つですが、知識獲得の負荷やルールの可読性などの課題があり次第に使われなくなりました。

それを克服するものとして、知識に現れる概念やそれらの関係をツリー状に記述し、知識の体系化、共有化を図るオントロジーとよばれる方法が提案されています。

これがポイント!

鉄鋼プロセスのオントロジー

鉄鋼プロセスのオントロジーを図1に示します。概念を分類して上位、下位の包含関係を階層的に示しており、鉄鋼プロセスの上位には製造プロセスがあります。熱延については、構成要素に分解されており、これは分類とは違う意味なので赤線で示しています。

図1 鉄鋼プロセスのオントロジー
図1 鉄鋼プロセスのオントロジー
図2 属性による各概念の違いの明示化
図2 属性による各概念の違いの明示化

概念に属性を与えることにより、各概念の意味の違いを明示化する例を図2に示します。熱延と冷延の区別、単スタンドミルとタンデムミルの区別を行うため、加工温度とスタンド数という属性を与えています。属性は自由に与えることができ、例えばロールの数や形状、シフトの有無などを与えることにより、さらに分類することができます。

データサイエンスへの寄与

オントロジーによって知識体系を整理し、データ解析の対象の専門家(上記では圧延の専門家)とデータ解析の専門家の意思疎通をしやすくすることにより、解析結果の解釈、評価を容易にし、デー タ解析の意義を高めることが可能になります。オントロジー構築に関しては、お気軽にご相談下さい。

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