Ontological Thinking —— 世界の切り方そのものを問い直す思考

「Garbage In, Garbage Out」という言葉がある。

間違ったデータを入れれば、間違った結果が返ってくる。

けれど、AI時代には、それだけでは足りない。

データそのものが正しくても、「何を、何として扱うのか」という意味の定義が間違っていれば、推論も間違う。

僕は、これをこんなふうに表現してみたい。

Garbage In, Garbage Out.

そしてAI時代には、

Garbage Ontology, Garbage Reasoning.

世界の切り方を間違えれば、正しいデータからでも、間違った答えが生まれる。

そして、これはAIだけの話ではない。

僕たち人間もまた、自分が見えている世界の中でしか考えることができない。

だから、思考力を高めるとは、単に論理的に考える技術を磨くことではない。

そのもっと手前に、

「自分は、世界をどのように切り分けて見ているのか」

という問いがある。

僕は、この思考を、

Ontological Thinking

—— 世界の切り方そのものを問い直す思考

と呼んでみたい。

オントロジーとは何なのか

Ontologyという言葉は、もともとは哲学の言葉で、日本語では「存在論」と訳される。

古くから、「世界には、何が存在するのか」という問いを扱ってきた。

その後、この言葉はコンピュータ科学や情報科学の世界でも使われるようになった。

哲学では「何が存在するのか」を問い、情報科学ではそれを、「ある領域に何が存在するとみなすのか」という設計問題に置き換えている、と考えるとわかりやすい。

情報科学におけるOntologyは、ある領域にどのような概念が存在し、それぞれをどう区別し、どのような関係にあるものとして扱うかを定義するものだ。

たとえば、会社という世界には、顧客、従業員、組織、商品、契約、案件、売上といったものが存在する。

ただし、Ontologyは単なる単語集ではない。

顧客は契約を結ぶ。従業員は組織に所属する。案件は顧客を対象とする。契約から売上が生まれる。

つまり、何が存在するかだけでなく、何と何が、どのようにつながっているかまで含めて定義する。

分類するだけでもない。

たとえば、

動物
↓
哺乳類
↓
犬
↓
柴犬

という階層はTaxonomyだ。

Ontologyでは、そこに「犬は哺乳類である」「犬には年齢がある」「犬には飼い主がいることがある」といった属性や関係まで入ってくる。

僕は、Ontologyを「世界の意味の骨格」と捉えると、かなり理解しやすいと思っている。

AIは、企業固有の意味を自動的に共有しているわけではない

生成AIは、多くの文章やデータから、概念同士の関係をある程度学習している。

だから、明示的にOntologyを与えなくても、「顧客とは何か」「契約とは何か」「売上とは何か」といったことについて、ある程度は答えられる。

企業固有の情報についても、社内データや検索、RAG、各種システムとの連携によって扱うことはできる。

ただし、それでも、

「その企業において、ある言葉をどの意味で使うのか」

という概念定義まで、自動的に正しく共有されるわけではない。

たとえば「Customer」という言葉ひとつ取っても、契約主体なのか、実際の利用者なのか、請求先なのか、意思決定者なのか、商談相手なのか、グループ企業全体なのかで意味は変わる。

「売上」も同じだ。受注額なのか、契約額なのか、請求額なのか、会計上のRevenueなのか。

ここが曖昧なままAIに「顧客別売上を分析して」と頼んでも、正確な分析にはならない。

データが間違っているのではない。

その前にある、「何を顧客と呼ぶのか」「何を売上と呼ぶのか」が定義されていない。

ここで起きているのが、

Garbage Ontology, Garbage Reasoning

である。

AI時代には、データの品質だけでなく、「意味の品質」も問われる。

人間も、世界の切り方に従って考えている

ここからが、僕にとってはより面白い。

人間もまた、常に何らかのOntologyを使って世界を見ている。ただし、多くの場合、それを意識していない。

たとえば、

現実
↓
認識
↓
Ontology
↓
状況理解
↓
推論
↓
判断
↓
行動

という流れで考えてみる。

Ontologyは、「思考そのもの」よりも少し手前にある。

何を存在として認識するのか。何と何を別物として扱うのか。何と何に関係があると見るのか。

その世界の切り方が決まって初めて、僕たちはその中で推論できる。

だから、ここでいうOntological Thinkingとは、与えられた世界の中でうまく考えることではない。

その「世界の切り方」そのものを、思考の対象にすることだ。

同じ現実なのに、見えている世界が違う

たとえば、「仕事が遅れている」という状況がある。

ある人には、担当者、タスク、締切、進捗しか見えていない。

すると、「担当者が仕事を終えられていない」という問題になる。

しかし別の人には、Purpose、Role、Action、Outcome、Dependency、Resource、Capability、Constraintまで見えている。

すると、能力不足なのか、リソース不足なのか、役割認識が曖昧なのか、他の仕事との依存関係なのか、構造上の制約なのか、そもそも目的設定そのものに問題があるのか、と問いが変わる。

ここで大事なのは、現実そのものは同じだということだ。

違っているのは、その現実を、どのような構成要素と関係からなるものとして見ているか。

つまり、思考力の差だと思っていたものの一部は、推論能力の差ではなく、そもそも持っているOntologyの差なのかもしれない。

そして、その差には、単なる解像度の高低だけではなく、構造の違いも、概念定義の違いもある。

これまで考えてきたテーマの、さらに手前にあるもの

僕はこれまで、目的とは何か、評価はなぜズレるのか、人はどうすれば変わるのか、どうすれば言葉は伝わるのか、といったことを考えてきた。

Ontologyまで降りて考えると、これらのさらに手前にあるものが見えてくる。

たとえば評価。

同じものを見ても、何を軸に評価するかによって結論は変わる。けれど、そのさらに前に、「何を評価対象として存在させているのか」という問いがある。

一方の人は「成果」だけを見ている。もう一方は、成果、過程、能力、再現性、学習、周囲への影響を別々のものとして見ている。

この場合、評価軸が違うだけではない。評価対象となる世界そのものの切り方が違う。

目的も同じだ。

「何のために」を問う前に、「そもそも、この状況をどんな構成要素からなる世界として捉えているのか」という前提がある。

企業変革も同じだ。

制度、組織、プロセス、行動、経験、意味づけ、価値観。これらを別々のものとして認識できれば、「何を変えれば、何が変わるのか」を考えやすくなる。

逆に、すべてを「マインドチェンジ」という一語で包んでしまえば、世界の解像度は下がる。

そして「伝えること」にも、Ontologyが深く関わっている。

「伝わらない」の正体にも、Ontologyがある

人に何かを伝えるとき、長く説明すれば理解されるとは限らない。

大事なのは、相手が理解できる順番で伝えることだ。

ただ、説明の順番を整えても、まだ伝わらないことがある。

そもそも相手と自分が、「同じ概念を、同じ意味で使っているとは限らない」からだ。

たとえば上司が、「もっと主体的に動いてほしい」と言う。

上司にとっての主体性は、自分で課題を見つけ、判断し、行動することかもしれない。

一方で部下にとっては、指示された仕事を、自分なりに工夫して遂行することかもしれない。

同じ「主体性」という言葉を使っている。だから、会話は成立しているように見える。

しかし実際には、言葉は一致しているが、概念が一致していない。

これは単なる認識のギャップではない。

その一段下に、

Ontology Gap

がある。

Ontology Gapには、いくつかの種類がある

「お互いのOntologyが違う」といっても、違い方はいくつかある。

ひとつは、解像度の差だ。

ある人には「顧客」しか見えていない。別の人には、契約主体、意思決定者、利用者、支払者、受益者が別々に見えている。

これは、世界をどこまで細かく切り分けているかの差だ。

二つ目は、構造の差。

ある人は、

商品
↓
売上

と捉えている。

別の人は、

市場
↓
顧客ニーズ
↓
商談
↓
契約
↓
デリバリー
↓
売上

と捉えている。

これは、何と何を関係づけているかの違いだ。

三つ目は、概念定義の差。

たとえば社員を、労働力と見るのか、能力を持つ主体と見るのか、ネットワークを形成する存在と見るのか。

同じ「社員」という言葉を使っていても、世界の見え方は大きく違う。

だから、「認識にギャップがある」という言葉だけでは、捉えきれないズレがある。

問題なのは、同じ世界を違って評価していることではなく、そもそも違う世界として見ていることかもしれない。

Ontologyの解像度は、どう上げられるのか

では、人間はどうすればOntologyを豊かにし、その解像度を上げられるのだろう。

僕は、少なくとも五つの操作があると思っている。

1．名づける

最初は、「これは何なのか」を言葉にすること。

たとえば、「仕事がうまくいかない」という一塊の状態を、能力、リソース、認知、感情、構造に分ける。

名前がついた瞬間、それまで一つだったものが、別々の思考対象になる。

名づけるとは、世界に輪郭を与えることなのだと思う。

2．区別する

次に、「AとBは何が違うのか」を考える。

目的と目標。RoleとAction。OutputとOutcome。責任と権限。

似ているものを、同じものとして扱わない。

区別が増えるほど、世界の粒度は上がる。

これは単なる語彙力ではない。

別のものを、別のものとして認識する力だ。

3．関係づける

次に、「何が何に、どうつながっているのか」を見る。

たとえば、

Purpose
↓
Role
↓
Action
↓
Outcome

というように。

概念をたくさん知っていても、それぞれが孤立していれば、まだ世界は断片のままだ。

関係が見えたとき、初めて構造になる。

思考の解像度とは、名詞の数だけではない。関係の数でもある。

4．境界を問う

そして、「どこまでがAで、どこからがBなのか」を考える。

顧客とは誰か。成果とは何か。責任とはどこまでか。変革とは、何が変わった状態を指すのか。

概念の境界が曖昧であれば、議論も判断もずれる。

Ontologyの解像度は、概念の数だけでなく、境界の精度でも決まる。

5．反例で壊す

最後に、「この定義では説明できないものは何か」を考える。

たとえば、「リーダーとは部下を持つ人である」と定義したとする。

では、権限を持たずに人を動かす人は、リーダーではないのか。

反例を入れると、Ontologyそのものが揺らぐ。

ここが大事だ。

Ontologyは、一度つくったら終わりではない。壊して、組み替えて、また使う。

その繰り返しで、世界の見え方が変わっていく。

Name, Distinguish, Relate, Bound, Challenge

この五つをまとめると、

Name
↓
Distinguish
↓
Relate
↓
Bound
↓
Challenge

となる。

名づける。区別する。関係づける。境界を問う。そして反例で壊す。

これは、単なる知識獲得の方法ではない。

世界そのものの解像度を上げるための思考法だ。

世界の切り方の違いを、すり合わせる

ただし、自分の世界だけ細かく見えるようになっても、それだけでは足りない。

仕事でも日常でも、僕たちは他人と一緒に考える。

そこで必要になるのが、

Ontology Alignment

という考え方だ。

情報科学では、異なるOntology同士の対応関係をつくることを、Ontology Alignmentと呼ぶ。

これを人間同士のコミュニケーションに置き換えると、相手と自分のOntologyを完全に同じにすることではない。

どこが同じで、どこが違うのかを見えるようにすることだ。

たとえば、「ここでいう顧客とは、契約主体ですか、利用者ですか」と聞く。

「成果というのは、Outputですか、Outcomeですか」と聞く。

「責任というのは、実行責任ですか、最終結果責任ですか」と聞く。

これは、単なる言葉の確認ではない。

互いの世界の境界線を、すり合わせている。

つまり、コミュニケーションとは、情報を伝えることだけでなく、互いの世界の切り方を確かめることでもある。

言語化とは、世界の切り方を外に出すこと

ここまで考えると、「言語化」という行為も違って見える。

言語化とは、頭の中にあることを言葉にすることだとよく言われる。

けれど、Ontologyの観点から見ると、自分が世界をどう切り分けているかを外に出すことでもある。

言葉にして初めて、「自分はここを同じものだと思っていた」「ここは別物として扱っていた」「この関係を当然の前提にしていた」ということが見えてくる。

そして、言語には逆方向の働きもある。

言葉は、すでにある思考を表現するだけではない。

名前を与えることで、それまで一塊だった世界を切り分ける。

新しい言葉を知った瞬間、それまで見えていなかった違いが見えることがある。

つまり、

思考
↓
言語化

だけではない。

言語
↓
Ontology
↓
思考

という流れもある。

言葉は、世界の見え方そのものを変える。

名づけられないものは、考えにくい

Ontologyという観点から考えると、人間の思考にはかなり厳しい制約がある。

認識できないものは、問いの対象にしにくい。名前がなければ、見つけにくい。区別できなければ、別々に考えられない。関係づけられなければ、構造として捉えられない。

つまり、

名づけられないものは、思考の対象になりにくい。

区別できないものは、別々に考えられない。

関係づけられないものは、構造として考えられない。

ここで、Ontology、言語化、思考が一本につながる。

問いの手前には、Ontologyが潜んでいる

僕はこれまで、「思考は問いから始まる」と考えてきた。

これは、いまも変わらない。

ただ、Ontologyを考えてみると、問いには、その前提となる世界の見方があることに気づく。

人は、自分が存在すると認識しているものについてしか、問いを立てにくい。

だから、

Ontology
↓
何が見えるか
↓
何を問題と認識するか
↓
どんな問いを持つか
↓
どんな仮説を立てるか
↓
どう判断するか

という流れがある。

ただし、これは一方向ではない。

問いを持つことで、それまで気づかなかった存在に気づくこともある。反例に出会うことで、Ontologyそのものが組み替わることもある。

つまり、

Ontologyが問いを規定し、問いがまたOntologyを更新する。

思考は、その循環の中で深くなっていく。

思考力には、もう一段深い階層がある

一般に「思考力」というと、ロジカルシンキング、仮説思考、クリティカルシンキング、問題解決などが挙げられる。

どれも重要だ。

ただ、これらの多くは、

与えられた世界の中で、どう考えるか

を扱っている。

もっと深い階層がある。

粗く分けるなら、

Ontology
何が存在する世界として見るのか。

Epistemology
何を事実や知識として扱うのか。

Reasoning
そこから、どう推論するのか。

Decision / Action
何を選び、どう行動するのか。

という構造だ。

この中でOntologyは、思考のかなり基底にいる。

比喩的に言えば、

思考のOS

に近い。

ただし、固定されたOSというよりも、経験や問い、反例によって更新され続ける思考の基盤、と考えたほうが近い。

何を認識できるかが変われば、その上で動く思考の範囲も変わる。

Ontological Thinkingという言葉について

ここで改めて、Ontological Thinkingという言葉に戻る。

この言葉自体は、僕がつくった新語ではない。

哲学や教育哲学、とくにハイデガーなどを論じる文脈では、以前から使われてきた。そこでは、「存在」や「Being」をどう捉えるかという、哲学的な意味合いが強い。

だから、Ontological Thinkingという言葉そのものを、新しい言葉として扱うつもりはない。

ただし、ここで僕が使いたい意味は、それとは少し違う。

哲学的に「存在とは何か」を問うことそのものではなく、自分が何を存在として認識し、何と何を区別し、どのような関係にある世界として捉えているのかを問い直すこと。

そして必要なら、その世界の切り方を壊し、組み替えること。

それを、

Ontological Thinking

—— 世界の切り方そのものを問い直す思考

と呼びたい。

「どう考えるか」の前に、「どんな世界として考えているか」を問う

Ontological Thinkingが対象にするのは、正しく推論できているかだけではない。

その前に、

その変数で十分なのか。

別物を一つにまとめていないか。

見落としている存在はないか。

この関係の置き方は正しいか。

この概念の境界は妥当か。

と問う。

つまり、

「どう考えるか」の前に、

「どんな世界として考えているか」

を問う。

これが、Ontological Thinkingの核心だと思う。

AI時代だからこそ、人間にも必要になる

AIは、与えられた概念やデータの中で、大量の情報を統合し、関係を辿り、仮説を立て、判断候補を出すことができる。

そして、その能力はこれからも高まっていくだろう。

けれど、

「そもそも、このOntologyでよいのか」

という問いは別だ。

Customerを一つの概念として扱ってよいのか。成果をRevenueだけで測ってよいのか。社員をResourceとしてしか扱わなくてよいのか。効率という言葉の中に、何を入れ、何を除外しているのか。

こうした問いは、与えられた世界の中で答えを出す力ではない。

世界の定義そのものを問い直す力だ。

そして、Garbage Ontology, Garbage Reasoningは、人間にもそのまま当てはまる。

いくら論理的に考えても、最初の世界の切り方が間違っていれば、精緻に間違えるだけだ。

見えていない変数は検討できない。一つにまとめてしまったものは、別々に考えられない。誤った関係を前提にすれば、その先の推論も誤る。

良い思考とは、正しく推論することだけではない。

世界の切り方そのものを、問い直すことでもある。

世界の解像度を上げる

僕は、思考力を高めるということを、以前より少し広く捉えるようになった。

論理を学ぶこと。問いを持つこと。目的を考えること。評価の軸を見ること。言語化すること。仮説を立てること。

どれも重要だ。

けれど、そのさらに手前に、世界に何が存在しているのかを、より精密に見ることがある。

人は、見えている世界の中でしか考えられない。

だからこそ、考え方だけでなく、見え方そのものを問い直す。

「どう考えるか」の前に、

「どんな世界として見ているのか」

を疑ってみる。

それが僕の考える、

Ontological Thinking

—— 世界の切り方そのものを問い直す思考

なのだと思う。

参考にした概念・文献

Stanford Encyclopedia of Philosophy
“Ontology and Information Systems”

W3C
“OWL 2 Web Ontology Language Primer”

W3C
“SKOS Simple Knowledge Organization System Primer”

Kaustuv Roy
Education and the Ontological Question, 2019

※ “Ontological Thinking” 自体は既存の表現であり、本稿ではそれを「世界の切り方そのものを問い直し、必要なら組み替える思考」という実践的な意味に再定義して用いている。