OntoBricks でナレッジグラフを作る

作る流れ

一、オントロジーを設計する: 業務の概念（クラス）と関係を、画面でドラッグして作ります。金融・医療・製造などの業界の標準のオントロジーを取り込んで使うこともできます。

二、テーブルと対応づける: オントロジーの概念を、Unity Catalog のテーブルの列に結びつけます。対応づけの SQL は、LLM が書くのを手伝います。

三、グラフにする: 対応づけにもとづいて、ナレッジグラフのデータ（主語・述語・目的語の3つ組）を作って保存します。

四、推論と検証をする: 定義したルールから新しい関係を導き、データがルールに合っているかを確かめます。

五、問い合わせる・AI に使わせる: 自動で作られる GraphQL の API や SPARQL で問い合わせ、MCP で AI エージェントに公開します。

使われている標準

オントロジーは OWL と RDFS、テーブルとの対応づけは R2RML、推論は OWL 2 RL と SWRL、検証は SHACL です。いずれも W3C などで決められた標準で、ほかのナレッジグラフのツールとも考え方を共有できます。

グラフの保存先

保存先は、業務のまとまり（ドメイン）ごとに選べます。既定は Lakebase（Postgres）で、Delta のテーブル（追加の仕組みが要らない）、Neo4j、保存しない（オントロジーだけを扱う）からも選べます。

AI エージェントから使う

MCP に対応しているので、Claude Desktop や Cursor、Databricks の Playground などから、業務の意味を持ったデータとして使えます。テーブルを直接見せるより、概念と関係に沿って問い合わせられるため、AI が業務の言葉で考えやすくなります。