Palantir Ontologyとは：業務を動かす運用層の設計
この記事で学べること
- オントロジーの一般的な意味と、Palantir Ontologyが追加する運用上の役割
- 業務上の対象、対象同士の関係、計算、変更手続き、権限、利用画面のつながり
- データベース、ナレッジグラフ、RAG、AIの作業ルールと実行環境との境界
- 業務対象・変更手続き・権限・記録の4観点からPoCの範囲を決める方法
Palantir Ontologyは業務データと操作を一つの運用層で管理する
Palantir Ontologyは、業務上の対象と関係、計算、変更手続き、権限、操作履歴を同じモデルで管理する運用層です。たとえば、停止しそうな設備の点検日を前倒しするには、部品在庫だけでなく、変更条件、実行権限、変更履歴も要ります。この記事では、RAGやナレッジグラフとの違いから、Ontologyを試す条件を絞ります。
最後まで読むと、「Palantir Ontologyを業務の意思決定と実行をつなぐ運用層として、どの条件で評価すべきか」という問いを、自分の状況に照らして判断するための材料を持ち帰れます。
オントロジーは業務の対象・関係・制約を定義する
情報科学におけるオントロジーは、特定領域で扱う概念、関係、制約を明示した知識表現です。哲学の「存在についての理論」を起源とし、AI研究では1980年代から知識システムの構成要素として使われ、1990年代に「概念化の明示的な仕様」という定義が広まりました。[1]
W3CのOWL（Web Ontology Language：複雑な概念と関係を論理的に表現する標準言語）は、表現した知識の整合性確認や、明示されていない知識の推論をコンピュータで扱えるようにします。[2] この文脈では、オントロジーは主に「何が存在し、どう関係するか」を定義します。
対象範囲は業務の実行まで広がります。公式ドキュメントはOntologyを、統合済みのデータセット、仮想テーブル、モデルと、設備、製品、注文、取引などの実世界の対象を結ぶ組織のoperational layer（業務上の意思決定と操作を支える運用層）と説明しています。[3] 学術的なオントロジーの製品化ではなく、意味モデルを業務アプリケーションと変更処理へ接続した設計です。
業務対象と関係を定義し、計算と変更手続きを同じ対象へ結び付ける
Ontologyでは、Object、Property、Linkが設備や注文などの業務対象、その状態、対象同士の関係を表します。FunctionとActionは、計算、判定、変更手続きを表します。公式ドキュメントでは、前者をSemantic Elements、後者をKinetic Elementsと呼びます。[3]
| 要素 | 役割 | 保守時に確認する問い |
|---|---|---|
| 業務上の対象（Object） | 設備、注文、顧客などの種類と個々の対象 | 同じ対象を見分ける番号と基準は何か |
| 対象の情報（Property） | 状態、数量、期限など | 意味、単位、更新元は一貫しているか |
| 対象同士の関係（Link） | 注文と顧客、設備と拠点などのつながり | 関係の根拠と有効期間を追跡できるか |
| 計算・判定（Function） | 計算、判定、条件を変えた試算などの処理 | 入力、版、例外条件を検証できるか |
| 変更手続き（Action） | 作成、更新、承認、外部連携など | 誰が、どの条件で、何を変更できるか |
| 状況に応じた権限制御 | 対象、情報、操作に適用する権限 | 見られる権限と変更できる権限を分けられるか |
Object、Property、Linkを参照すると、業務上の対象と現在の状態を確認できます。FunctionとActionは、同じ対象に対する計算と許可された変更を定義します。PalantirのAction Typeは、入力パラメータ、Ontologyへの変更、通知などの副作用、実行条件を定義し、同じActionのロジックを複数の利用者向けアプリケーションで再利用できます。[4]
現在状態の確認から変更記録までを一続きで管理する
現在状態の取得、選択肢の比較、権限確認、変更、操作記録までを一続きで扱える点が、一般的な意味層との違いです。公式の構成要素を、ここでは次の四段階へ再分類します。
- 状態を確認する：業務上の対象、その情報、対象同士の関係から現在の状態を取得する
- 選択肢を比較する：計算機能や仮の条件を使い、候補と影響を計算する
- 変更を実行する：必要な条件と権限を満たす場合だけ変更手続きを適用する
- 変更記録を確認する：操作記録から、誰が何をいつ変更したかを確認する
Operational application（情報表示に加えて、判断と書き戻しまで行う業務アプリケーション）は、Ontologyの現在状態を表示し、Scenarioで変更案の影響を試し、Actionで決定を反映できます。[5] Actionのsubmission criteriaは、利用者、入力値、対象Objectの状態などを組み合わせ、条件を満たさない変更を拒否します。[6]
たとえば保守部門で「停止リスクが高い設備の点検を前倒しする」という判断を扱う場合、設備、故障、作業指示、部品在庫をObjectとLinkで接続します。Functionがリスクと影響を計算し、担当者は候補日を比較します。Actionは、設備が稼働中であること、部品が確保済みであること、実行者が承認権限を持つことを確認してから作業指示を更新します。Action Logには、その決定と編集対象を関連づけて残せます。[7]
意味、計算、操作、統制が同じ業務概念を参照すれば、利用者やAIエージェントが別々のルールを実装せずに済みます。グラフの有無だけでは、この運用上の利点を判断できません。
文書検索や関係の可視化だけで足りる場合は小さな構成を選ぶ
複数の技術を置き換える単一機能ではありません。どの層の問題を解くかで比較すると、過剰な導入を避けやすくなります。
| 選択肢 | 主に答える問い | 保持・定義するもの | 単独では扱いにくいこと |
|---|---|---|---|
| データベースと設計図 | データをどこへ、どの形式で保存するか | 表、項目、文字や数字の形式、入力制限 | 複数システムで共通する業務用語と判断手続き |
| 分析用の共通定義 | 指標や用語を分析でどう統一するか | 測定項目、分類、集計方法 | 業務データの変更実行とその記録 |
| 関係をたどれる記録 | 実際の対象同士がどう関係するか | 対象、つながり、対象の情報 | 誰がどの条件で状態を変えるか |
| 関連文書検索（RAG） | 質問に関連する情報をどう取得するか | 文書の一部、意味の近さを表す数値、検索結果 | 正式な業務関係、データの更新、操作権限 |
| Palantir Ontology | 状態を理解し、判断し、管理された変更へつなぐにはどうするか | 対象、関係、計算、変更手続き、権限 | 元データの品質改善や業務責任者の合意そのもの |
| AIの作業環境 | AIの実行手順と確認をどう安定させるか | 指示、道具、評価、承認、実行環境 | 組織全体の業務概念と実データの統一モデル |
AWS Context Ontology Acceleratorの記事は、AIエージェントへ意味と関係を渡す文脈基盤、GraphRAG、AWS上の運用条件を中心に扱っています。本記事は、Palantir固有のAction、Function、業務アプリケーション、権限、Action Logをつないだ意思決定から変更記録までの流れに範囲を限定します。
文書の検索と要約が目的なら、RAGから始める方が構成を小さくできます。複数システムの関係をたどるだけなら、ナレッジグラフと既存アプリケーションの組み合わせも候補です。Ontologyの追加価値は、複数の業務で同じObject、Link、Function、Action、権限制御を再利用する必要があるときに現れます。
閲覧権限と変更権限は別々に設定する
運用層を共有すると、モデル変更の影響範囲も広がります。導入判断では、データ接続より先に、定義の所有者と変更権限を確認する必要があります。
現在の権限モデルでは、Ontology resourceの閲覧・編集・管理権限と、Objectの実データへアクセスする権限が分かれています。Object Typeの定義を閲覧できても、背後のデータまたはObject security policyの条件を満たさなければObjectの値は見られません。LinkやActionを編集する場合は、関連するOntology resourceへの編集権限も必要です。[8]
この分離から、少なくとも次の責任を決めます。
- Concept Owner：ObjectとLinkの業務定義、同一性、廃止条件を承認する
- Logic Owner：Functionの計算根拠、版、テストケースを管理する
- Action Owner：入力、変更対象、submission criteria、副作用を承認する
- Security Owner：Object、Property、Actionごとの閲覧・実行権限を確認する
- Application Owner：Workshopや独自アプリが利用するOntologyの範囲と変更影響を管理する
Ontology SDK（OSDK）は、選択したOntologyの一部をTypeScriptまたはPythonのSDKとして提供し、外部アプリケーションからObjectの取得、Actionの適用、Functionの呼び出しを可能にします。[9] これは利用面を広げますが、Ontologyの変更が複数アプリケーションへ影響することも意味します。ObjectやActionの版変更には、データパイプラインだけでなく、アプリケーションと業務手順の回帰確認が必要です。
試行導入は業務対象・変更手続き・権限・記録から範囲を決める
PoC（限定した範囲で実現性と価値を確認する検証）は、全社オントロジーの設計から始めるのではなく、1つの反復的な意思決定を選びます。次のシートは、本記事独自の判断枠組みです。
| 観点 | PoCで決めること | 最低限の確認証拠 | 見送る条件 |
|---|---|---|---|
| 業務対象と関係 | 判断に必要な対象、その情報、対象同士の関係 | 対象を見分ける番号、更新元、関係の根拠、データ責任者 | 1つの表または1つの文書だけで完結する |
| 計算と変更手続き | 必要な計算、変更手続き、例外条件 | 入力と出力、テスト問題、実行に必要な条件、変更先 | 読み取り専用の分析で要件を満たす |
| 権限 | 誰が何を見て、何を実行できるか | 代表的な役割ごとの閲覧・実行テスト | 元システムの権限を対応づけられない |
| 記録 | 判断と変更をどう追跡するか | 操作記録、変更理由、関連する対象、元へ戻す手順 | 変更責任者と記録要件を決められない |
PoCの完了条件は、画面が動くことではありません。代表的な判断について、必要な状態を取得でき、複数案を比較でき、権限と実行条件に従って変更でき、後から根拠を追跡できることです。これらの観点のどれかが欠ける場合は、Ontologyの範囲を広げる前に欠けた責任と証拠を補います。
一方、共通の業務概念を複数アプリケーションで再利用しない、書き戻しを行わない、関係検索がほとんどない場合は、既存のデータマート、Semantic Layer、RAG、ワークフロー製品の方が保守範囲を限定できます。Palantir Ontologyは、データモデルを高機能にするためではなく、同じ業務モデルで判断と実行を継続的に運用する必要がある場合に評価する選択肢です。
まとめ：Ontologyは複数業務で変更・権限・記録を共有するときに評価する
この製品は、概念と関係を表す一般的なオントロジーを、Function、Action、Security、業務アプリケーション、Action Logへ接続した運用層です。ナレッジグラフやRAGとの違いはデータ表現の形式より、現在状態の確認、選択肢の比較、統制された変更、操作記録を同じ業務モデルで扱えるかにあります。
導入を検討する場合は、一つの反復的な意思決定を選び、業務対象と関係、計算と変更手続き、権限、記録という四つの観点を埋めます。読み取り専用の検索や分析で要件を満たすなら、より小さな構成を選べます。これらの観点を複数の業務とアプリケーションで共有する必要があるとき、Ontologyを運用層として評価する意味が明確になります。
参考文献
- Tom Gruber, Ontology, Encyclopedia of Database Systems, 2009
- W3C, Web Ontology Language (OWL), 2012年12月11日
- Palantir, Overview — Ontology, 2026年
- Palantir, Overview — Action types, 2026年
- Palantir, What is an operational application?, 2026年
- Palantir, Submission criteria, 2026年
- Palantir, Action log, 2026年
- Palantir, Ontology permissions, 2026年
- Palantir, Overview — App building, 2026年
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