NVIDIA、AIの誤回答を防ぐ新ツール公開　社内データと用語を自動で結びつけ

米NVIDIAは、AIエージェントが企業内データを扱う際の誤回答を抑えるオープンソース基盤「Auto-Ontology」を公開した。データベースのメタデータを解析し、業務用語とテーブル構造を対応付けた意味構造（オントロジー）を構築することで、データ分析の信頼性を向上させる。

エージェントによるデータ検索では、プロンプトへデータベース構造を直接入力する従来の手法では用語の意味や関係性の把握が不十分になりやすく、誤った数値を算出する課題があった。Auto-Ontologyはデータベースの隣で動作し、ビジネス用語とデータ列の対応、集計用SQL、テーブル同士の結合関係を整理したセマンティックグラフを自動生成する。生成された定義は、利用者がウェブ画面やAPIを通じて確認や編集を行える。

利用時の機能として、問い合わせを受けた際にそのデータで回答可能かを事前に判定する仕組みを備える。回答時には生成したSQL文と処理手順をあわせて出力し、結果の妥当性を確認できるようにした。外部システムとの接続にはMCP（Model Context Protocol）やREST APIを利用できるほか、セマンティックモデルのオープン標準であるApache Ossieとのインポートおよびエクスポート互換性も備える。

性能を測定するための専用リポジトリ「auto-ontology-eval」も用意された。BIRDやBEAVER、FDABench-Liteなどのベンチマークを用い、プロンプトに構造情報を直接渡す通常手法とオントロジーを経由する手法を同一モデルで比較し、回答精度の差異を検証できる。