{
"$type": "site.standard.document",
"bskyPostRef": {
"cid": "bafyreifflvgbp2obbey2dvhpl3q62ms7ivxingsuwuc5hyepgulhyzwpze",
"uri": "at://did:plc:hzgu7qyp34ofph3btawzwyw4/app.bsky.feed.post/3mkz4and633t2"
},
"coverImage": {
"$type": "blob",
"ref": {
"$link": "bafkreiehqx6wyyltcx76qnqtyrg7shvubmfk4eubex5ho34ixznxyp362i"
},
"mimeType": "image/png",
"size": 61882
},
"path": "/bare64/articles/ontology-data-platform-practice",
"publishedAt": "2026-05-03T17:28:07.000Z",
"site": "https://zenn.dev",
"textContent": "こんにちは!データエンジニアの myshmeh です。\n前回の記事では、データ分析エージェントの精度向上を題材に、オントロジーと Semantic Layer は対立するものではなく、互いに補完しうる関係なのではないか、という観点を整理しました。\nhttps://zenn.dev/bare64/articles/ecac1bbf510ce4\n本記事ではその続編として、実際のオントロジーツールに触れ、それぞれの利点に踏み込みます。具体的には、形式論理の取り入れ度合いが異なる Microsoft Fabric IQ と Protégé を通じて、 Semantic Layer と比較した際の...",
"title": "データエンジニアがオントロジーを触って、導入可能性に思いを馳せてみた"
}