セマンティック Web

情報に意味を付与し、機械が解釈できるようにする

セマンティックWebは、ウェブ上の情報にコンピュータが処理できるメタデータを付与し、機械が情報同士の意味や関係性を解釈できるようにする技術構想です。

従来のウェブは、人間が文字を読んで内容を理解することを前提に設計されていました。これに対してセマンティックWebでは、すべての情報に対して「誰が」「何を」「どのような関係で」指しているのかという意味情報をタグとして埋め込みます。これにより、コンピュータは単なる文字列のパターン照合を行うのではなく、文脈や事実関係を論理的に読み取って自律的にデータを収集し、照合や推論を実行できます。

3層の標準技術で意味を扱う

資源の識別と記述形式（URIとRDF）では、すべての概念や実体を固有の識別子であるURIで特定します。その上でResource Description Framework（RDF）を用い、「主語・述語・目的語」という3つの要素の組み合わせ（トリプル）で概念同士の関係性を表現します。

概念体系の定義（オントロジーとOWL）では、対象領域に存在する概念のクラスや、概念間の包含関係、論理的な制約を明確に定義します。これにはWeb Ontology Language（OWL）やRDF Schema（RDFS）が利用され、コンピュータが背景知識をもとに新しい事実を導き出す推論を可能にします。

データの問い合わせ言語（SPARQL）は、グラフ構造として蓄積されたトリプルデータに対して、SQLに似た構文で横断的な検索を実行する専用の問い合わせ言語です。

知識グラフとハルシネーション対策としての再評価

実務の開発現場では、ウェブ全体に人手でメタデータを付与する作業負担や統一規約の維持が普及の大きな障壁となってきました。しかし現在では、社内データ統合基盤としてのリンクトオープンデータや、検索エンジンが事実関係を構造化して提示するナレッジグラフの基盤技術として広く活用されています。さらに近年では、大規模言語モデルが持つハルシネーション（事実に基づかない出力）を抑制するための外部知識ネットワークとしても、その有用性が再認識されています。