オントロジー(2)

そもそもビジネスルールは、その if 部分とワーキングメモリ(一時記憶)の中のファクトとが「パターンマッチ」されることで実行が進んでいくわけで、ファクトの「パターン(文字列)」はきちんと規定されている必要があります。さらにファクトの意味が同じファクト(パターン・・・文字列)に対してブレてしまうと、それぞれのビジネスルールの意味も変わってきてしまうので、ファクトの意味についても厳密に定義されていなければなりません。

ファクトのパターンとその意味が厳密に規定されたモデル・・・ファクトモデルは、このようにビジネスルールのシステムの基盤として非常に重要な存在です。さらにビジネスルールを用いたアプリケーションシステムが多数存在する、「企業」のレベルまで考えを拡げてみましょう。すると、これらビジネスルールの基盤となるファクトモデルは「企業」のレベルで共通のものになっていないとアプリケーションシステム間の相互運用性が保証されないことになってしまいます。

さて、(1)の項でファクトモデルがオントロジーにあたると書きました。すると「企業」のレベルで共通のものになっているファクトモデルとは、「企業」オントロジー・・・エンタープライズ・オントロジーということになります。

実はエンタープライズ・オントロジーというのは、オントロジー研究の中で昔から言われており、古くはエジンバラ大学の応用人工知能研究所研究トロント大学のエンタープライズインテグレーション研究所TOVEプロジェクトなどから、最近は成書も出ていたり、セマンティックWebの観点から注目されたりしてします。

ビジネスルールの世界は実践重視の世界なので敢えてオントロジーという言葉はあまり出てきませんでしたが(この辺の事情は、たとえばBusiness Rules in the Semantic Webなどを参照)、昨年あたりからEUのONTORULEプロジェクトなどというのが出てきたりしています。このプロジェクト、ONTOlogies meet business RULEs という名前が示すとおりオントロジーを基盤としてビジネスルールを用いたシステムを具体化していくプロジェクトです。いよいよオントロジーがビジネスルールの世界で俎上にのぼってきたということでしょうか。



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