FabricIQで見るOntologyあり／なしで何が変わるか

2026/7/25(土)に開催された .NETラボ 勉強会 2026年7月( https://dotnetlab.connpass.com/event/393450/ ) に参加した時に当日受付LTで発表した資料です。 #dotnetlab

Transcript

1. Fabric IQで見る Ontologyあり／なしで何が変わるか 2026/07/25 .NETラボ 2026年7月 当日LT NTTテクノクロス 中島進也（なかしょ）
2. 自己紹介 • なかしょ（中島進也） @nakasho_dev • 所属：NTTテクノクロス株式会社 デジタルトランスフォーメーション事業部 • 業務：MaaS関連のスマートフォンアプリ開発担当 • 趣味： – 妻とモンハンデート – AI＋モバイル＋地理空間情報システム – IT関連の勉強会（主にモバイル系 or アジャイル系 or Microsoft系） – 技術コミュニティの運営スタッフ • AI Dev Day 2026 • eXtreme Programming Japan User Group（XPJUG） 2019〜 • TDD BootCamp Online (TDDBC) 2020～ ※本資料は私個人の意見であり、所属企業・部門見解を代表するものではありません。
3. 2026年9月5日 土曜日 開催 https://xpjug.github.io/
4. 概念図 “困っているお客様”は どの列にいる？ Fabric IQ Ontology で AI に業務の意味を渡す customers customer_name … orders status … shipments eta … AIにこう聞けたら―― 「週末の予定に間に合わず、 困っているお客様は？」 ※ 2026年7月の架空のEC注文データを使用 困っている？ ＝ 該当する列がない
5. 人間なら、意味を組み合わせて判断できる 田中 美咲さんの注文 ｜ 概念図（時系列） 2026-07-20 注文 キャンプチェア×2 LEDランタン×1 2026-07-23 2026-07-25 2026-07-26 代替あり 必要日 間に合わない 軽量チェア 発送可能 週末キャンプ 元注文の 到着予定 Tokyo DC ・ 在庫 12 この日までに必要 必要日より 1日遅い 間に合わない ＝ ETA(到着予定時刻)（7/26）＞ 必要日（7/25） → 代替の軽量チェアなら必要日前に先回り提案できる
6. “間に合わない”は、どのテーブルにも書いていない Lakehouse のテーブル customers customer_id ・ customer_name 間に合わない orders order_id ・ customer_id order_items order_id ・ product_id ＝ ETA ＞ Needed-by products product_id ・ product_name shipments order_id ・ eta occasions order_id ・ needed_by substitutes product_id ・ substitute_product_id inventory product_id ・ stock ・ can_ship_by AIは、表・列・JOIN経路を都度たどって組み立てる 提案できる代替品 Substitute あり ＋ Stock ＞ 0 ＋ Can-ship-by ≦ Needed-by
7. Ontologyは、概念と関係を共有する 概念図 Shipment shipsBy Customer places Order neededFor Occasion contains substitutesFor Product （代替） Product stockedAt Inventory 表と列ではなく、業務概念と “名前の付いた関係” を共有する 自然言語の質問 Data Agent Fabric IQ Ontology OneLake / Lakehouse
10. 同じ質問を、業務の関係として辿る 質問（英語） 根拠パス（概念図） 田中 美咲 Which customers have orders that will not arrive before their needed-by date? Explain why and recommend alternatives. places → Order Order → neededFor Occasion「週末キャンプ」必要日 7/25 回答イメージ 田中 美咲 必要日：7月25日 配送予定：7月26日 判定：1日間に合わない Order → shipsBy Shipment「ETA 7/26」＝1日遅い 代替：軽量チェア 在庫：Tokyo DC に 12個 Product「キャンプチェア」 substitutesFor →「軽量チェア」 stockedAt Tokyo DC・12 発送可能：7月23日
11. 田中 美咲 必要日：7月25日 配送予定：7月26日 判定：1日間に合わない 代替：軽量チェア 在庫：Tokyo DC に 12個 発送可能：7月23日
12. Ontologyなしの例
13. 差は“答えられるか”ではなく、“意味を共有できるか” 比較項目 テーブル中心 Ontology中心 基本単位 表・列・JOIN Entity・Property・Relationship 業務の意味 Agentごとに説明 共通モデルとして管理 再利用 個別最適になりやすい 複数Agent・用途で参照しやすい 根拠の説明 SQLや表の関係として説明 業務関係のパスとして説明 1 「困っている」は、単独 の列ではなく業務概念 2 Ontologyは、概念と関係 を実データにバインド 3 AIには、データだけでな く“意味”も渡す テーブルはデータの置き場所。OntologyはAIが辿る業務の地図。 Fabric IQのポイントは、AIにデータを渡すだけでなく、データの意味を渡すこと。
15. ご清聴ありがとうございました @nakasho_dev