行動するAIのためのオントロジー ｜ DevRev — Encraft #26.pdf

2026年9月28日開催の「Encraft #26 オントロジー解体新書」で発表した資料です。
社内情報を検索して答えるAIから、実際に仕事を進めるAIへ。そのために、顧客・製品・仕事・人の関係をどう結び、変化をどう取り込み、権限の範囲でどう行動させるかを、DevRevの考え方とともに紹介しました。「この製品のバグは、どの顧客に影響するか」を例に、業務の地図としてのオントロジーを説明しています。
イベント詳細：https://knowledgework.connpass.com/event/403127/

Transcript

1. ENCRAFT #26 ／ オントロジー解体新書 ／ 2026.09.28 行動するAIのための オントロジー Account RevUser Opportunity Conversation 業務の地図をどう作り、権限をどう渡すか Part / Feature Takanori Suzuki DevRev Japan Ticket Issue 01 / 13
2. INTRODUCTION ／ DEVREV・登壇者紹介 DevRevについて ／ 自己紹介 COMPANY / DEVREV 米国で創業した ユニコーン企業 2020 2024 Dheeraj PandeyとManoj Agarwalが創業 評価額11億ドル超でユニコーンに SPEAKER / DEVREV JAPAN Takanori Suzuki Lead of Solution Engineering DevRev Japan BOOK / ZENN LLMをもっと賢くする ナレッジグラフ実践入門 ↗ zenn.dev/knowledge_graph/books/knowledge-graph-llm-guide OSS / cc-room Claude Codeで一緒に開発する体験をつくる DheerajはNutanixの共同創業者 本社は米国カリフォルニア州パロアルト 行動するAIのためのオントロジー github.com/takanorisuzuki/cc-room ↗ X @takanorisuzuki 02 / 13
3. 定義 ／ DEFINITION DevRevにとってのオントロジー 「AIが安全に業務を動かすための地図」 01 — 地図 02 — 動かす 03 — 安全に 名詞と関係 型付きの操作 権限と統制 顧客・製品・作業・人を関係でつなぐ 起票・更新・通知・書き戻しまで扱う 権限・承認・監査・復旧を設計する 行動するAIのためのオントロジー 03 / 13
4. ACTIONの分岐点 ／ 公開情報から企業業務へ 企業の仕事をAIに任せるならオントロジーが必要 1998 Search → 2022 Answer → 2024 Action 公開情報・定型操作 モデルとツールで進められる 調べる・要約する・定型操作をする 企業の中で価値を生む仕事 ここが分岐点 オントロジーとMemoryが必要 顧客・製品・仕事・人の関係を最新のデータと権限のもとで扱う 基盤モデルの事前学習だけでは、企業固有の最新データ・関係・権限・判断履歴は持てない だから企業業務では、AIが考える前に業務の地図とコンテキストを用意する 出典：Googleの公式沿革（1998年）／ OpenAI「Introducing ChatGPT」（2022年11月30日）／ Anthropic「Computer Use」（2024年10月22日） 行動するAIのためのオントロジー 04 / 13
5. オントロジーの構成 ／ THREE DOMAINS 誰・仕事・製品を共通の型でつなぐ 顧客の声から開発まで 01 同じ製品を軸にたどる Identity 誰とどの組織か REV RevUser 02 Work Account / Workspace 何を提供し 何で支えるか SUPPORT Conversation / Ticket REV BUILD DevUser 開発・製品・サポート担当 Issue / Task 対応から開発へ GROW Product → Capability → Feature 顧客が使う製品・機能 顧客の声から対応へ 顧客企業・利用環境 DEV Parts 何に取り組むか 顧客・製品の利用者 ORG 03 DEV Service / Library 機能を支える内部の構成要素 Opportunity 顧客との商談 Rev / Devは視点の違い 操作権限は別に管理 行動するAIのためのオントロジー 05 / 13
6. 統一データモデル OPERATIONAL ONTOLOGY ／ 顧客の声から影響範囲までたどれる 01 / 顧客の声から開発へ ESCALATES TO Conversation 会話・メール・通話 02 / 製品を軸に結ぶ DEPENDS ON Ticket 問い合わせ 開発課題 APPLIES TO PART STARTS RevUser USES 顧客・製品利用者 顧客に見える機能と内部の実装 Account 顧客企業 APPLIES TO PART OWNS / BUILDS Part HAS APPLIES TO PART DevUser 開発・製品 サポート Rev Part / Feature → Dev Part / Service BELONGS TO 03 / 根拠と影響 IMPLEMENTED BY Issue APPLIES TO PART Opportunity Article Enhancement Code change 商談 文書・ナレッジ 製品の変更計画 実装履歴 同じPartに顧客と開発の仕事を結びつける。顧客との利用関係があれば影響する企業へたどれる 行動するAIのためのオントロジー 06 / 13
7. ONTOLOGY IN ACTION ／ 構造から業務へ オントロジーだけではAIは業務を進められない オントロジー 顧客・製品・仕事・人の関係を定義する AIが「何が、誰に、どう関係するか」を理解するための地図 それだけでは、日々の変化を受けてAIが自動で仕事を始めるわけではない 業務でAIを動かすために、さらに必要な設計 変化を取り込み、時系列で残す CRM・Support・開発・会話・文書の更新を追う 関係を更新する 権限を適用する 行動を統制する 検索・回答・行動を許可された範囲に制限する 自動実行・承認・監査・復旧の境界を決める 顧客・製品・仕事・人を最新の状態で結び続ける オントロジーに、変化・権限・行動の設計を重ねて、はじめてAIが権限の範囲で自律的に業務を行える 行動するAIのためのオントロジー 07 / 13
8. BUILD & SYNC ／ 地図を生きた状態に保つ 業務の地図を変化とともに更新し続ける 日々の業務で起きる変化 CRM Support 開発 会話・文書 商談金額・契約更新が変わる 顧客から不具合が報告される Issue・コード・リリースが更新される 新しい決定・対応履歴が残る 日々の変化を取り込む ↓ AirSync データを同期し 同じ顧客・製品・仕事・人を結び直す 業務の地図を更新する ↓ Computer Memory 関係を保つ 変化を残す 権限を保つ 顧客・製品・仕事・人を結ぶ いつ何が変わったかを追う 権限に応じて参照・更新を制限する 変化が起きても AIは最新の関係と権限をもとに判断できる 行動するAIのためのオントロジー 08 / 13
9. COMPUTER MEMORY ／ 業務の意味と使う仕組み 業務の地図を使える記憶にする COMPUTER MEMORY ONTOLOGY オントロジーに沿って データ・関係・履歴・権限を保ち続ける 業務の型と関係を定める 6 INTEGRATED ENGINES 顧客 — 製品 — 仕事 — 人 記憶を検索・分析・行動に使う 01 02 03 文書・会話から必要な情報を探す 条件・件数・金額を正確に扱う 定義された関係を保存してたどる Search Engine SQL Engine Graph Database 04 05 06 変化・傾向・再発を時系列で捉える 大量データを蓄積し横断的に分析する 条件に応じて行動を安全に進める Time Series Database 行動するAIのためのオントロジー Data Warehouse Workflow Engine 09 / 13
10. PREPARED CONTEXT ／ 関係を毎回つなぎ直さない バグと影響顧客の関係を探すかたどるか ケース Supportで受けたバグ報告から 影響する顧客と金額を把握する 毎回組み立て直す AI Computer Memory 手掛かりから 次に探す場所を推測する Partを介した関係から影響範囲をたどる Zendesk Ticket → Support Ticket → Part → 手掛かりを探す → CRM・Slack・メール・Jiraを検索 → 候補を照合 「顧客と不具合の関係を確かめるには、製品や機能を手がかりにさらに調べる必要がある。」 明示的なリンクがないため 探索・照合・再構成を繰り返す ↗ 公開 Enterprise-Bench モデル更新の効果は約 +1pt データ到達構造の効果は約 +18-19pt 行動するAIのためのオントロジー 「影響する顧客を全件洗い出し、契約金額と更新時期から対応順を決める。」 保たれた業務の経路から 4.4× 正答あたりの トークンが少ない 顧客 → 契約・商談 5.5× 必要な関係だけをたどる 複数システムの 問い合わせが高速 94.3% Computerの精度 XLデータセット 10 / 13
11. AUTONOMOUS WORK ／ 影響を受けた顧客を守る AIが根拠を確認して仕事を完了まで進める 起点 製品のバグを検知する 01 ／ AI が進める 02 ／ AI が進める 影響を確認 顧客・契約更新・商談金額・担当を確認 → 04 ／ AI が進める 必要な仕事を進める Issueを起票・担当を割り当て・関係者へ通知 → 修正後の更新まで進める 修正を検知しTicket・Issue・CRMを更新・記録 ↓ 03 ／ 必要なときだけ人へ 復旧方針・顧客への連絡を承認 例外や影響の大きい判断を人に任せる 全工程に共通 Audit Log Rollback / Recovery 変化・根拠・実行・承認・結果を残す 誤った実行を確認し戻せる操作は元に戻す 行動するAIのためのオントロジー 11 / 13
12. CONCLUSION ／ 設計原則 業務の地図をつくり権限を渡す 行動するAIはオントロジーから始まる 業務を型として定義する → 変化を記憶し続ける → 権限の範囲で行動させる 自動実行・承認・監査・復旧を設計する 行動するAIのためのオントロジー 12 / 13
13. Let’s connect. THANK YOU ご清聴ありがとうございました。 DevRev / Computer の導入・活用のご相談、デモのご依頼はこちらへ。 最新情報は X・YouTube でも発信しています。 X @DevrevJapan We are hiring. SE / FDE を募集しています YouTube @DevRevJapan CONTACT japan-contact@devrev.ai 13 / 13