人工知能におけるオントロジーとその応用
武田英明

Ontology and Its Applications in Artificial Intelligence
Hideaki Takeda

Abstract: In this paper, we overview meaning, definition, and applications of ontology on Artificial
Intelligence field. Ontology on AI stems from knowledge representation, in particular, knowledge
sharing problems, because the traditional ways of knowledge representation lacks completeness,exhaustiveness, and systematicness for sharing and re-use of knowledge. Ontology is therefore
expected to be a base of knowledge sharing and reuse. Ontologies have some types, i.e., top-level,domain, task, and application ontologies, and some levels from one providing names and relations to
one providing a model for behavior. We also show typical applications of ontologies, i.e., use of
ontologies for inter-agent, human-system, and inter-human communication.

1. はじめにAI におけるオントロジーはいまや大変幅広い文脈をもっている。AI においてオントロジーという用語が受け入れられたのは直接的には知識表現（KR）の分野での知識共有プロジェ
クトが大きな役割を担ったが、自然言語分野での大規模シソーラスや知識システム開発などとむすびつき、多様な文脈が生まれている。近年は WWW や電子商取引の基礎技術になると注目されている。本稿では AI の視点からオントロジーについての研究の現状と応用の可能性について述べる。
2. オントロジーとは何か
まず知りたいのはオントロジーが何か、ということであろう。これに関しては唯一の答えを出すことは困難である。AI の中での歴史的にみれば Gruber の定義[1]がある。Gruber はOntolingua を提唱した人物であり、このころのオントロジー研究推進のシンボル的役割を果たした。彼によれば「オントロジーとは概念化の仕様である」（An ontology is a specificationof a conceptualization）[1]。伝統的な AI において概念化とは計算機で対象とする世界の事物や事物を記号で表現する過程のことである。その概念化の結果とは概念とその関係ということになる。
システム構築ということを念頭に置くともうすこし具体的にいうことができる。溝口[2]は「人工システムを構築する際のビルディングブロックとして用いられる基本概念／語彙の体系」となる。
これだけの説明では抽象的で理解が難しいであろう。またあとで述べるように実際のオ

ントロジー記述言語 は伝統的な AI の知識表現言語と一見して同じようにみえ、差異がわ

わからないであろう。そこでまず AI におけるオントロジー研究がなぜできてきたかということについてさきに述べる。
3. なぜ知識表現ではいけなかったか
人工知能では論理やフレームやルールといった知識表現の方式とその言語を提案してきた。
これらはエキスパートシステムの構築で盛んに使われてきた。しかし、その後エキスパー
トシステムのシステムとしての拡張性やメンテナンス性において問題があるといわれるようになった。すなわち知識の共有や再利用が困難であることが指摘された。これらではな
ぜ不十分であったのだろうか。共有可能あるいは再利用可能な知識とはどんなものであろうか。一般性、普遍性の欠如といえば簡単であるが、もう少し問題を絞り込む必要がある。
例えば以下のような点である1。
・ 全体性への無配慮
・ 網羅性への無配慮
・ 体系性への無配慮
特定のシステムは特定の目的のために構築される。当然のことながらシステム構築にあたってはその目的に直接関係ない情報は記述されない。例えばりんご選別機の知識においてはりんごのサイズや色、硬さ、重量などは（その機械のセンサが可能ならば）記述される。しかしりんごを表現するときにはまだ他の情報（例えばだれが作ったかとか収

穫後何日目か）があるであろう。対象を表現しているつもりでもきわめて限定された表現になっている（全体性への無配慮）。
今述べたのは個々の対象表現に関してであったが、表現される対象の範囲という意味でも不十分である。システム構築にあたっては自分が扱わない他の対象との関わりなども記述する必要はない。たとえばこのりんご選別機は日本産のりんごの品種に関しては表現されているかもしれないが、外国産のりんご品種は表現されていないかもしれなない（網羅性への無配慮）。
さらに重要なのは対象表現自身がもつ構造が明示化されていないことが多いことである。
我々が個々の対象を記述する上で、我々のもつ基本的な概念やその関係を利用している。
これが知識を理解可能にしているひとつの源泉である。しかし特定のシステムのための知
識ベースはこのような知識を欠くことが多い。たとえばりんごは果物の一種であるということは りんご という概念の基本的性質として不可欠であろう。しかし、 りんご選別機
がそのような知識をもつことはまれであろう。
このような点を考え、知識の共有と再利用を実現するには対象をなるべく包括的でかつ体系をもって表現する必要があるいうことが認識された。このような知識を実現するひとつのテーマとしてオントロジーが提案された。もうひとつは大規模知識ベースの構築である。
オントロジーは知識表現や知識ベースのあり方に再考を促すものであり、大規模知識ベースはむしろ方法よりも実際に知識を集めることで共有や再利用可能な知識を実現しようい

1

もう一点、変化可能性への無配慮もあるが、ここでの筋道とすこしずれるので議論はしない。

うものであった2。
すなわち、オントロジーは従来の知識表現や知識利用に欠けていた共有可能性や再利用性の視点を実現するものであり、具体的には全体性や体系性をもった知識表現や知識運用を実現するものである。ここで単に知識表現だけでなく知識運用なで含めているのは、オン
トロジーは表現の問題だけにとどまらないからである。むしろ記述された知識をどう使うかまで考える必要があることを意味している。
ではそのようなオントロジーを実現するにあたって考慮すべきことはなんであろうか。
知識表現の手法から継承すべき点は・ 形式性、推論可能性という点である。知識表現の研究では長年、対象をいかに形式性をもって表現するかについて考察してきた。またその目的としてはその表現を使って推論をさせたいということがあった。この性質は当然オントロジーも継承すべきであろう。
また知識ベースシステムは先に述べたように目的依存性を当然としており、これが 3 つの視点で問題があり、知識の共有や再利用を実現するにあたって障害になっているということは先に述べた。しかし、逆にまったく目的に依存しない表現というものも想定しがたい。
むしろ、対象表現の目的を表現することで他の対象表現との関係が明示されるようにすることが現実的方策である。これを合意可能性と呼ぶことにする。
以上をまとめると、
1. 形式性、推論可能性
2. 全体性3. 網羅性4. 体系性
5. 合意可能性をもった対象表現がオントロジーであるといえる。
2,3,4 については Terminology(用語論)、Vocabulary(語彙)、Taxonomy(分類学)が近い概念である。Terminology は概念に対して適切な用語を当てはめることが目的であり、ある種の全体性を考慮しているといえる。Vocabulary は使われている用語を収集しており、網羅性のひとつの実現である。しかし語であって必ずしも概念ではない。Taxonomy は用語間あるいは概念間の関係をつけることが主な目的であり、これは体系性の実現である。しかし、これら３つとも 2,3,4 の性質を満たしているわけではなく、ましては 1 や５の性質については考慮されていない。
4. 形式オントロジー
もうすこし形式的なオントロジーの説明として Guarino[3]による説明を紹介する。

2

ただし、この両方のアプローチは何を第一義に置くかの違いで結局同じことを研究している。
オントロジーからのアプローチも大規模なオントロジーをつくることが必要であり、大規模知識
ベースも知識表現の方法にコミットする必要がある。

1. Ontology as a philosophical discipline
2. Ontology as a an informal conceptual system
3. Ontology as a formal semantic account
4. Ontology as a specification of a conceptualization"
5. Ontology as a representation of a conceptual system via a logical theory
5.1 characterized by specific formal properties
5.2 characterized only by its specific purposes
6. Ontology as the vocabulary used by a logical theory
7. Ontology as a (meta-level) specification of a logical theory
図1

オントロジーの多様な解釈

Guarino は図 1 に挙げるような可能なオントロジーの解釈をみせ、まず多様性をしめし、その上でこれら（特に 2-5）を包括するような定義を試みている。2 と 3 はオントロジーを形
式的あるいは非形式的な意味論(semantics)として解釈しており、5 は形式論(syntax)として解釈している。4 はその中間的解釈で conceptualization(概念化)という言葉で semantics と syntax
を融合しようとした解釈ということができる。
Guarino はオントロジーをオントロジー制約(ontological commitment)とオントロジー理論(ontological theory)と分けている。
オントロジー理論とは特定の状況ではなくそれぞれの状況でも成り立つような論理的理論である。これは純粋に syntax である。例えば、
T1:∀x.apple(x)⊃fruit(x)∀x.pear(x)⊃fruit(x)apple(a1)red(a1)という状況を考えたとき、
特定の状況依存性を排した部分 T2 がオントロジー理論といえる。
T2:∀x.apple(x)⊃fruit(x)∀x.pear(x)⊃fruit(x)オントロジー制約とは概念化の背後にあるのはその概念がどのような性質（永続的なのか否かなど）を定めるものである。これは様相論理で表現している。たとえばあるもの（りんご）がある状況についての知識を書こうとする。このときりんごが色をもつとかの以前に「りんごというものは存在すれば存在しつづけるものである」という性質をもつ概念であるはずである。そこで□(∀x.apple(x)⊃□apple(x))とかける。□は様相論理の記号で必然記号と呼ばれるものである。様相論理は可能世界による解釈ができ、これは直感的には「どこの可能世界でもあるりんごがあればそこからみえる世界でもそのりんごは存在するということは成り立つ」ということである。これはあたりまえのように聞こえるが、すべての概念がこのような性質をもつわけではない。たとえば 赤色である という概念では上の式は成り立たないであろう。すると T2 は次のよう書くべきであろう。
T3:□(∀x.apple(x)⊃fruit(x))□(∀x.pear(x)⊃fruit(x))□(∀x.apple(x)⊃□apple(x))□(∀x.pear(x)⊃□pear(x))□(∀x.fruit(x)⊃□fruit(x))¬□(∀x.red(x)⊃□red(x))
T2 と T3 は通常の論理による知識表現は同一なものになって差がない。しかし、背後にこのおうな制約があると考えることは重要である。この制約は通常の知識表現においてはその利用や変更のときに顕在化する。すなわち知識の運用の段階まで考慮することによって明らかになる差である。これが前節で知識の運用まで考える必要がいうことのひとつの理論的説明である。
5. オントロジーの実現
ここではオントロジーを実際的に構築するという面からオントロジーを考察する。
5.1 オントロジーのレベル
オントロジーには知識表現へのコミットの深さからレベルに分けることができる[4][5]。
・ レベル１：概念の切り出しと階層関係化ぐらいまでの対象表現。概念の意味は概念の名前などに暗に含まれていることが多い。例えば検索サービスのディレクトリなどはこの典型例である。
・ レベル２：各概念の意味記述や関係記述が加わったもの。多くの場合、このレベルをオ
ントロジーと呼んでいる。オントロジー自身に対する質問への回答など、自身の性質に関する推論が可能になる。
・ レベル 3：実行可能なモデルとしてのオントロジー。振る舞いなどに関する推論も可能になる。
5.2 オントロジー構築のガイドライン
先に Gruber によるオントロジーの簡明な定義を挙げたが、これではあまりに抽象的過ぎる。
エージェントの仕様に関する団体である FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)
はもうすこし具体的な定義を与えている[6]。
・ 特定のドメインの構造の明示的な仕様。
・ 対象領域を参照するための語彙（論理定数と述語記号）と領域に存在する制約の表現と語彙の解釈を制限する論理的言明。

図2

Mikrokosmos の top-level オントロジー

・ あるトピックに関する知識の表現と通信のための語彙とその語彙で示される実在物(entity)の関係と属性の集合である。
また構築のガイドラインとしては次のようなことを挙げている。
・ 明瞭性と客観性
・ オントロジーは客観的な定義と言語による正確な意味をもった語彙を提供すべき!

完全性：定義はなるべく必要十分条件がよい!

一貫性：定義に無矛盾な推論ができること

・ 単調的拡張：既定義の用語を変更せずに新たな一般語や特殊語が導入できること
・ 最小のオントロジー・コミットメント：モデル対象をできるだけ少ない公理で表現すること
5.3 オントロジーの種類
また構築するオントロジーはその対象領域と目的によって次のように大別できる。
・ 対象オントロジー：もの、ことを表現するオントロジー!

Top-level オントロジー：すべての概念に関わる最上位の概念の構造。この部分が共通化されるとそれより下位のレベルのオントロジー構築が容易になるので重要なオントロジーであるが、それゆえ最も議論が一致しない部分でもある。

!

領域オントロジー：例えば機械のオントロジー、旅行のオントロジーなど、具体的な領域を決めて構築するもの。専門領域などでは比較的議論が収束しやすいのでこのオントロジーは Top-level オントロジーよりは構築されやすく、多く存在する。本来上の top-level オントロジーの下に作られるものであるが、実際には独立して作られることが多い。
・ タスク・オントロジー：対象オントロジーが「もの」的存在を記述するの対して行為やプロセスを表現するオントロジー。本来対象と行為の両方を記述することによって対象世界を記述することになるのだが、タスク・オントロジーは多くの場合対象オントロジ
ーを前提とする上に共通の抽象化が難しいため、構築が容易でない。
・ アプリケーション・オントロジー：特定のシステムなどで使われるオントロジー。これは対象オントロジーやタスクオントロジーを取捨して構成されることが期待される。
3

5.4 オントロジーの構築例

いくつかのオントロジーが WWW を通じて公開されている。 Cyc Project4は元々は大規模知識ベースを構築することが目的であったが、その成果のうち、上位部分（抽象的部分）
は CYC オントロジーとしてフリーではないが、プロジェクトのページから WWW で入手可能である。約３０００個の用語が含まれている。Ontolingua で作られたオントロジーはスタンフォード大学 KSL の ontology server を利用して蓄積され、利用可能である5。SENSUS は
WordNet などさまざまなシソーラスを元にそれらを再構成して利用可能にしようするプロジェクトであり、WEB 用のインタフェース(Ontosaurus)を通じてアクセスすることができる
6。イタリアの CNR-ITBM のオントロジーグループによる ON97は主に医療分野のための基礎概念を提供している。これも WWW で公開されている。自然言語におけるシソーラスについては様々あるが、オントロジー研究者になじみ深い WordNet8はデータファイルあるいは WWW から利用することができる。Mikrokosmos も言語系のプロジェクトであるが、この中のオントロジーも参照可能である9。Mikrocosmos の最上位の部分を図 2 に示す[8]。これがこの top-level オントロジーである。
6. オントロジー記述言語
オントロジーに関係するフォーマットあるいは規格に関わる情報は多数存在する。オント
ロジーそのものを記述するフォーマットである Ontolingua[9]やその中で使われている知識表現記法 KIF[10]は初期のころからよく使われたフォーマットである。
例えば図 3 のようにかかれる。これは3

本章の一部は[7]を利用している。URL などは[Takeda 00a]の方が詳しいので参照されたい。
http://www.cyc.com/
5
http://www-ksl-svc.stanford.edu/
6
http://mozart.isi.edu:8003/sensus/sensus_frame.html. この原稿を執筆している時点ではアクセスできなかった。
7
http://saussure.irmkant.rm.cnr.it/onto/ON9.2a/index.html
8
http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/9
http://crl.nmsu.edu/Research/Projects/mikro/htmls/ontology-htmls/onto.index.html この原稿を執筆している時点ではアクセスできなかった。
4

(define‑class AUTHOR (?author)“An author is a person who writes things.
An author must have created at least one document.
In this ontology, an author is known by his or her real name.”:def (and (person ?author)(= (value‑cardinality ?author author.name) 1)(value‑type ?author author.name biblio‑name)(>= (value‑cardinality ?author author.documents) 1)(<=> (author.name ?author ?name)(person.name ?author ?name))))

図3

Ontolingua の表現例

?author が著者であるとは、?author が person であり、関係 author.name で規定される、
ちょうど１つの対象が存在し、それはクラス biblio-name のインスタンスでなければならず、author.documents で関係づけられる少なくとも１つの対象が存在し、author.name という関係と person.name という関係が同値であることである。
というようなことを意味する。
OKBC(Open Knowledge Base Connectivity)10では、KIF＋Ontolingua Frame Ontology を知識交換
言語のプロトコルとして提案している。これは FIPA でも採用されている。

FIPA(The

Foundation for Intelligent Physical Agents)はマルチエージェントシステムの標準化を提案する団体であるが、この中でオントロジーサーバのためのプロトコルの標準も提案している。
OIL(Ontology Interchange Language)11は KR にも WWW にもなじみやすいオントロジーの記述方法を提供するプロジェクトであり、XML と RDF に基づく構文でかかれている。OIL の構文は XOL(XML Ontology Exchange Language)12を元にしている。これは生物学の研究者の情報交換のニーズから始まったのものであるが、仕様は一般性がある。
図 4 に OIL のかかれたオントロジーの例を示す（概念定義の本体の部分だけ）。OKBC-liteのセマンティックスを XML のシンタックスで書いている。
オントロジーの内容の方に関しては IEEE Standard Upper Ontology (SUO) Study Group13が一
般目的用上位レベルオントロジーの標準化を提案している。ここではオントロジーを自然言語と論理で記述しようとしている。
なお、上記のものは基本的にフレームを知識表現の基本としているが、これとは別に John
Sowa が提唱する Conceptual Graph もオントロジー記述のフォーマットの一つである14。
OML(Ontology Markup Language)15は OIL や XOL と同様に XML のシンタックスを用いている記法であるが、セマンティックスは Conceptual Graph を利用している。これは HTML そのもののタグにオントロジーを埋め込むという SHOE プロジェクト16の流れを汲んでいる。

10

http://www.ai.sri.com/~okbc/
http://www.ontoknowledge.org/oil/12
http://www.ai.sri.com/pkarp/xol/13
http://ltsc.ieee.org/suo/index.html
14
http://www.bestweb.net/~sowa/cg/
15
http://wave.eecs.wsu.edu/CKRMI/OML.html
16
http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic
11

ontology-definitions
slot-def eats
inverse is-eaten-by
slot-def has-partinverse is-part-of
properties transitiveclass-def animalclass-def plant
subclass-of NOT animalclass-def tree
subclass-of plantclass-def branchslot-constraint is-part-of
has-value treeclass-def leaf
slot-constraint is-part-of
has-value branchclass-def defined carnivore
subclass-of animalslot-constraint eatsvalue-type animalclass-def defined herbivore
subclass-of animalslot-constraint eatsvalue-type plant OR(slot-constraint is-part-of
has-value plant)
class-def herbivore
subclass-of NOT carnivore
class-def giraffe
subclass-of animalslot-constraint eatsvalue-type leaf
class-def lion
subclass-of animalslot-constraint eatsvalue-type herbivore
class-def tasty-plant
subclass-of plantslot-constraint eaten-by
has-value herbivore, carnivore(a) OIL シンタックス<rdf:Property rdf:ID="eats"><oil:inverseRelationOf rdf:resource="#is-eaten-by"/></rdf:Property><rdf:Property rdf:ID="is-eaten-by"/><rdf:Property rdf:ID="has-part"><oil:inverseRelationOf rdf:resource="#is-part-of"/></rdf:Property><rdf:Property rdf:ID="is-part-of"/><rdfs:Class rdf:ID="animal"/><rdfs:Class rdf:ID="plant"><rdfs:subClassOf><oil:NOT><oil:hasOperand rdf:resource="#animal"/></oil:NOT></rdfs:subClassOf></rdfs:Class><rdfs:Class rdf:ID="tree"><rdfs:subClassOf rdf:resource="#plant"/></rdfs:Class><rdfs:Class rdf:ID="branch"><oil:hasSlotConstraint><oil:has-value><oil:hasProperty rdf:resource="#is-part-of"/><oil:hasClass rdf:resource="#tree"/></oil:has-value></oil:hasSlotConstraint></rdfs:Class><rdfs:Class rdf:ID="leaf"><oil:hasSlotConstraint><oil:has-value><oil:hasProperty rdf:resource="#is-part-of"/><oil:hasClass rdf:resource="#branch"/></oil:has-value></oil:hasSlotConstraint></rdfs:Class><rdfs:Class rdf:ID="carnivore"><rdfs:subClassOf rdf:resource="#animal"/><oil:hasSlotConstraint><oil:valueType><oil:hasProperty rdf:resource="#eats"/><oil:hasClass rdf:resource="#animal"/></oil:valueType></oil:hasSlotConstraint></rdfs:Class>(b) RDF-S に沿った記述
図4

OIL の記述例

7. オントロジーの利用例
オントロジーの一つの重要な役割は人間が理解できるメディアと計算機が理解できるメデ
ィアの中間に位置することである。人間にもある程度理解されるが、一方計算機処理可能でもあるということである。自然言語を人間と計算機の共通のメディアとするとどうしても特有の曖昧性、多義性をもたざるを得ない。一方完全に意味を捨象した計算言語では人間による理解や表現に負担がかかる。オントロジーは（どこまで意味を入れるかというところでは議論があるものの）人間にとって理解可能であるということが前提となっている。
そこで、人間とシステムの係わり合いから３つの視点に分けることができる。むろん基本的な技術はどれにも共通である。例えば、XML や OIL といった言語はこのようなエージェ
ント間のコミュニケーションでもあるし、人間とシステムの間のコミュニケーションを促進する役割でもあるし、人間間の情報伝達を円滑にする役割もある。ここではどこに力点をおくかによって分けている。
またこの他オントロジーの構築や利用といった視点から分けることも可能であろう。

オントロジー

分類結果

情報抽出

Classified
URLs

図5

オントロジーに基づく情報収集

7.1 エージェント間コミュニケーションのためのオントロジーの利用
マルチエージェントシステムで問題解決を行う場合、それぞれのエージェントがどのように対象を表現しているかが共通化されていないとエージェント同士のコミュニケーションが成立しない。DARPA の Knowledge Sharing Effort[11]ではこのため、エージェント間コミュ
ニケーションに次のような構造を導入している。まず 第 1 層はメッセージの種類を示すもので KQML[12]では performative と呼ばれるものである。この performative は ask-if や replyなどである。その中で内容を記述する言語が指定される。またその内容が基づくオントロ
ジーが指定される。そのうえで実際のメッセージの内容が書かれる。
このように書いた場合でも実はあるエージェントがコミュニケーションしたいと思っても相手が自分のオントロジーを理解してくれるかどうかは保証されない。このため、仲介(mediation)といった機能がマルチエージェントシステムとして必要となってくる。例えば
TSIMMIS ではデータベースのスキーマ間の変換にあたるような記述をもとに変換を行う[13]。あるいはルールによる論理的なオントロジー変換を行うこともできる[14]。またオン
トロジーとエージェントの関係を使うことで適切なエージェントの発見も可能になる。
7.2 人間とシステムの間のコミュニケーションのためのオントロジーの利用
人間がもっている概念をうまく伝えることによってシステムがより適切に動作することが期待される。例えば検索においては一般に単語あるいは文章で内容を指定しているが、自然言語には曖昧性や多義性があるので適切な指示が難しい。例えば概念で検索できればより明確な指示が可能であるし、また検索するほうも適切な処理が可能になる。例えば
IICA[15]ではオントロジーを用いてインターネット検索の支援をしている（図 5 参照）。この場合、単に検索の明確化だけでなく、オントロジーに基づいて収集ページの分類をあらかじめしておくことで関連概念を含むページなども見つけることができる。

computer-related
research-relatedBsearchA

Information
retrievalacademiaC
図6

ブックマーク間の関係の発見

教育支援などの各種システム運用における利用者の理解支援などにも利用される。
7.3 人間間のコミュニケーション支援
概念体系を明示的に利用することで人間間のコミュニケーションを促進することも可能である。共有の概念体系があればより適切なコミュニケーションが可能になるのはもちろんであるが、概念体系同士の関係を知ることでより深いコミュニケーションが可能になると思われる。kMedia[16]では WWW ブラウザのブックマーク間の関係を明示化することで興味の共有を発見するというシステムである(図 6 参照)。
8. おわりに
本稿では人工知能の研究におけるオントロジーについて概観した。この人工知能におけるオントロジーはまださほど安定した概念とはいえないが、多様な可能性があることは確かである。とくに計算機ネットワークが我々の日常の隅々まで関係してくる現在、我々がもっている情報の意味的側面を計算機に理解させることは重要なことである。オントロジーという概念はその一つの橋渡し的役割を担うものと考えられる。
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武田英明

国立情報学研究所（〒101−8430 千代田区一ツ橋 2−1−2）

Hideaki Takeda(takeda@nii.ac.jp) National Institute of Informatics