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2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2026.08.31

エージェント型意思決定と統制のためのコンテキスト・グラフ（Context Graphs for Agentic Decision-Making and Governance）

テーマ：人工知能(648)

カテゴリ：コンテンツ

Context Graphs for Agentic Decision-Making and Governance

エージェント型意思決定と統制のためのコンテキスト・グラフ

Michael Iantosca
マイケル・イアントスカ

Jan 14, 2026
2026年1月14日

Michael Iantosca
マイケル・イアントスカ
Senior Director- Knowledge Platform Engineering

アバララナレッジ・プラットフォーム・エンジニアリング担当シニア・ディレクター

There’s a great deal of excitement about ontologies and context graphs lately. Let’s unpack what they are and how they are used in practical applications — especially in agentic AI solutions.
近頃、オントロジーや文脈グラフに対して大きな関心が寄せられている。これらが一体何であり、実践的な応用、特にエージェント型AIソリューションにおいてどのように使用されるのかを解き明かしていく。

Context graphs are not only post-hoc explanatory artifacts. They are also powerful mechanisms for the automated making of decisions in live, dynamic processes. When used inside agentic systems, they provide both concrete and abstract frameworks for dynamic governance in AI — whether the system is a fully autonomous agent or an agentic workflow composed of multiple tools and decision points.
文脈グラフは、単なる事後的な説明のための成果物ではない。それらは動的なライブプロセスにおいて、自動化された意思決定を行うための強力なメカニズムでもある。エージェント型システム内で使用される場合、システムが完全な自律エージェントであろうと、複数のツールや意思決定ポイントで構成されたエージェント型ワークフローであろうと、AIにおける動的統制のための具体的かつ抽象的なフレームワークの双方を提供する。

Over the past year, I referred to these structures as “process” or “governance” graphs for lack of a stable, shared term. “Context graph” captures the idea just as well, and the emergence of a standard term is valuable — it gives the field a common conceptual anchor.
過去1年間、安定した共通の用語がなかったため、これらの構造を「プロセス・グラフ」あるいは「統制・グラフ」と呼んできた。「コンテキスト・グラフ」という概念も同様にその考えを捉えており、標準的な用語の登場は価値がある——分野に対して共通の概念的アンカーを与えるからである。

Context graphs in agentic systems are not primarily about “things.” They are about process. When building a context graph to drive decision-making, entities can — and often should — represent tasks, states, goals, and constraints, not just real-world objects. For example:
エージェント型システムにおけるコンテキスト・グラフは、主として「モノ（物体）」に関するものではない。それらは「プロセス（過程）」に関するものである。意思決定を推進するためにコンテキスト・グラフを構築する際、エンティティは単なる現実世界のオブジェクトだけでなく、タスク、状態、目標、制約を表すことができるし、多くの場合そうすべきである。例えば：

l Entity X → a task or state
エンティティ X → タスクまたは状態

エンティティ Y → 別のタスクまたは状態
l Relationship → X must precede Y
関係性 → XはYにすべき

This does not hard-code a workflow. Instead, it encodes constraints that the agent can reason over. The agent remains free to plan, replan, recover, or parallelize actions as conditions change.
これはワークフローをハードコーディングするものではない。代わりに、エージェントが推論できる制約を符号化（エンコード）する。エージェントは条件の変化に応じて、行動の計画、再計画、復旧、あるいは並列化を行う自由を保持する。

Express what must be true, not what must be done next. If an agent may need to reason about something, inspect it, adapt around it, or justify it — it belongs in the context graph. In this sense, agentic systems work best when the graph captures semantics and constraints, not scripts.
コアとなる設計原則はシンプルである：
次に何をすべきかではなく、何が真でなければならないかを表現すること。もしエージェントが何かについて推論し、検査し、それに合わせて適応し、あるいはそれを正当化する必要があるならば、それは文脈・グラフに属する。この意味において、エージェント型システムは、スクリプトではなくセマンティクスと制約をグラフが捉えている場合に最も良く機能する。

In an agentic process, a context graph is not merely a knowledge graph of static facts. It is closer to a combined model of situational state, constraints, and affordances that the agent uses to decide what to do next. Because of that, entities in the graph can represent:
エージェント型のプロセスにおいて、文脈・グラフは単なる静的な事実のナレッジグラフではない。エージェントが次に何をすべきかを決定するために使用する、置かれた状況の状態、制約、および可能なアクションを結合したモデルに近いものである。そのため、グラフ内のエンティティは下記を表現できる：

l States
状態
l Tasks
タスク
l Goals
目標
l Sub-processes
サブプロセス
l Preconditions
前提条件
l Decisions
決定
l Resources
リソース
l Constraints
制約
l Policies or rules
ポリシーまたはルール

Process abstractions are first-class citizens, not second-class hacks. As a concrete example, a contextual ontology manifested as an operational knowledge graph might include process entities such as:
プロセスの抽象化は、第二級的な応急処置ではなく、第一級市民である。具体的な例として、運用ナレッジグラフとして具体化された文脈・オントロジーには、下記プロセス・エンティティが含まれる可能性がある：

l Validate_Input
入力の検証
l Acquire_Permissions
権限の取得
l Execute_Action
アクションの実行
l />
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝続く＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

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