企業のエージェント型システムにおけるオントロジー制約付きニューラル推論：ドメインに根ざしたAIエージェントのためのニューロシンボリック・アーキテクチャ
arXiv cs.AI / 2026/4/2
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要点
- 本論文は、企業向けLLMエージェントの幻覚（ハルシネーション）、ドメインの逸脱（ドメインドリフト）、および非準拠な推論結果の発生しやすさを低減するための、ニューロシンボリックかつオントロジー制約付きのニューラル推論アーキテクチャを提案する。
- Role（役割）、Domain（ドメイン）、Interaction（相互作用）の3層からなるオントロジー・フレームワークを導入し、Foundation AgenticOS（FAOS）プラットフォーム上でのエージェント行動に対して形式的な意味的根拠（セマンティック・グラウンディング）を与える。
- 著者らは「非対称なニューロシンボリック結合（asymmetric neurosymbolic coupling）」を形式化し、シンボリックなオントロジーがエージェントへの入力を現時点でどのように制約できるか（例：コンテキスト組み立て、ツール探索、ガバナンス閾値）を説明するとともに、応答側を応答検証、推論検証、準拠性チェックによって制約する方向へ拡張すべきことを述べる。
- 5つの産業にまたがる600回の制御実験において、オントロジーと結合されたエージェントは、根拠のないエージェントに比べて、指標精度（Metric Accuracy）、規制準拠（Regulatory Compliance）、および役割一貫性（Role Consistency）を大幅に向上させる。特に、LLMのパラメトリック知識が最も弱い領域（とりわけベトナムローカライズ環境）で最大の改善が見られる。
- 提案貢献として、オントロジーモデリング、結合パターンのタクソノミー、SQLプッシュダウンによるツール探索スコアリング、応答側の検証のためのフレームワーク、「逆パラメトリック知識効果（inverse parametric knowledge effect）」（とされる効果）、および21の業界垂直領域に対するプロダクション展開（650以上のエージェント）を含むことが主張されている。
