• amazon-bedrock
• amazon-neptune
• artificial-intelligence
• databases

• AWSがContext Ontology Acceleratorをオープンソース（Apache 2.0）で公開
• 組織のビジネスオントロジー（製品、顧客、ポリシー、ルールの機械可読モデル）を構築するアクセラレータ
• 構造化・非構造化データソースに接続し、AIがオントロジーの草案を作成、ドメイン専門家がレビュー・承認
• 手動で数ヶ月かかるオントロジー作成作業を数日に短縮
• W3C標準で表現され、Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じてAIエージェントが利用可能
• Amazon Neptune（グラフストア）、Amazon OpenSearch Serverless（ベクトルストア）、Amazon Bedrock（基盤モデル）を使用
• 将来的にAWS Contextの完全マネージド機能としてネイティブ統合される予定

AWSは、組織がビジネスのオントロジー（製品、顧客、ポリシー、運用ルールの機械可読モデル）を構築し、AIエージェントが正確で一貫性があり、説明可能で監査可能な意思決定を行えるよう支援するオープンソースアクセラレータ「Context Ontology Accelerator」を発表しました。構造化・非構造化データソースに接続し、AIがオントロジーの草案を作成、ドメイン専門家がレビュー・編集・承認する仕組みで、数ヶ月かかる作業を数日に短縮します。

本日、AWSはContext Ontology Acceleratorを発表しました。
これは、組織がビジネスのオントロジー（製品、顧客、ポリシー、および運用を定義するルールの機械可読モデル）を構築するのを支援するオープンソースアクセラレータです。
これにより、AIエージェントが正確で、一貫性があり、説明可能で、監査可能な意思決定を行えるようになります。

Context Ontology Acceleratorは、構造化および/または非構造化データソースに接続し、AIを使用してオントロジーの草案を作成します。
ドメイン専門家がすべての要素をレビュー、編集、承認します。
承認されたオントロジーは、お客様が所有するナレッジグラフに保存され、オープンなW3C標準で表現されるため、標準ベースのツールで動作し、どのエージェントも含まれるModel Context Protocol（MCP）サーバーを通じて利用できます。

AIエージェントを構築する組織は、エージェントの意思決定に対するより高い信頼性と、説明・監査可能な出力を必要としています。
エージェントが必要とするコンテキスト（エンティティ、ルール、ポリシー、関係性）は、相反するスキーマや命名規則を持つ数十のシステムに散在しています。
チームは定義の調整やプロンプトおよびポイント統合へのエンコードに数ヶ月を費やし、結果がトレース可能でないため、エージェントを概念実証から本番環境へ移行することをブロックしてしまいます。

Context Ontology Acceleratorは、手動のオントロジー作成に数ヶ月かかるものを数日に短縮します。
データの接続からエージェントへのガバナンスされた回答の提供までを実現します。

Context Ontology Acceleratorは本日、Apache 2.0ライセンスの下でGitHubで利用可能です。
初期リリースでは、グラフストアとしてAmazon Neptune、ベクトルストアとしてAmazon OpenSearch Serverless、Amazon Bedrockでホストされる基盤モデルを使用しています。
自身でデプロイするか、AWS Professional Servicesに依頼できます。

Context Ontology Acceleratorのマネージドなユーザー定義オントロジー機能は、AWS Contextにネイティブな完全マネージド機能となる予定です。
Context Ontology Acceleratorでオントロジーの作成を開始したお客様は、AWS Contextでそれらを使用・管理できるようになります。

• Amazon Bedrock
• Amazon Neptune
• Amazon OpenSearch Serverless

• Amazon Bedrockは、AWSが提供する完全マネージドサービスで、主要なAI企業（Anthropic、Meta、Mistral AI、Amazon等）の基盤モデル（Foundation Model）をAPI経由で利用できるサービスです。インフラの管理なしに、テキスト生成、要約、画像生成、チャットボットなどのAIアプリケーションを構築できます。本記事では、オントロジーの草案をAIで自動作成する際の基盤モデルのホスティングに使用されています。
• Amazon Neptuneは、AWSが提供するフルマネージドのグラフデータベースサービスです。グラフデータベースとは、データ間の関係性（リレーションシップ）を効率的に保存・クエリできるデータベースです。ソーシャルネットワーク、推薦エンジン、不正検出、ナレッジグラフなど、データ間のつながりが重要なユースケースに適しています。本記事では、オントロジー（ビジネスの構造化された知識モデル）をグラフとして保存するために使用されています。
• Amazon OpenSearch Serverlessは、Amazon OpenSearch Serviceのサーバーレス版で、クラスターの管理やキャパシティプランニングなしに、検索やログ分析を実行できるサービスです。ベクトル検索機能も備えており、テキストや画像などを数値ベクトルに変換して類似性検索を行うことができます。本記事では、オントロジーに関連するデータのベクトルストア（ベクトル埋め込みを保存し、意味的な類似検索を行う保管場所）として使用されています。

• https://aws.github.io/context-ontology-accelerator/