データのセマンティック・モデリング

第14章. 進化とガバナンスのジレンマ

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生き残るのは最も強い者でも最も賢い者でもなく、変化を最もうまくコントロールできる者なのだ。

レオン・C・メギンソン

セマンティックモデルは動的な成果物であり、その品質と有用性を維持・向上させるためには、時間の経過とともに進化する必要がある。 典型的なモデルの進化タスクには、品質の問題を修正すること、ドメインやアプリケーションを追加するために構造やコンテンツを追加すること、セマンティックな変化により無効となった要素を削除することなどがある。

さらに、第11章で見たように、この進化をコントロールされた戦略適合性のある方法で行うことが非常に重要であり、つまり、効果的なモデル・ガバナンス・システムを導入する必要がある。本章では、これら2つの大きな課題に関連するいくつかの重要なジレンマについて説明し、それらに取り組む方法について議論する。

モデルの進化

セマンティックモデルのライフサイクルにおいて、進化は非常に 重要な側面である：

このモデルの最初のバージョンは、関連するすべての寸法において、あなたが必要とする／望む品質を持っている。

この最初のバージョンに、1つ以上の関連する次元（正確性、完全性など）で品質上の問題がある場合、その後のバージョンでこれらの問題を修正する必要がある。

この品質を劣化させるような外的要因はない。

このような力には、モデルの既存ドメインの変更（新しい知識が追加される、または既存の知識が無効になるなど）、スコープ（サポートする新しいドメインやアプリケーションなど）、および／または品質要件（より高い精度の必要性など）が含まれる。

これらの条件のうち、少なくともひとつでも当てはまらない場合は、モデルの進化戦略を立てることが不可欠である。特に、どの程度の頻度で、どのような方法で、どの程度更新するのかを定義することが重要である。このような戦略を立てる際に考慮すべき重要なジレンマを見てみよう。

覚えているか、忘れているか？

セマンティックモデルの進化には、新しい文の追加だけでなく、もはや有効でも適切でもない文や、そもそも存在すべきではない文の削除も含まれる。 削除を行う際に生じる疑問は、削除された文をどうするかということである。削除して存在したことを忘れてしまうのか（あるいは以前のバージョンのモデルに残しておくのか）、あるいは何らかの形で「再利用」し、更新されたバージョンのモデルにも何らかの形で残しておくのか。

この質問に答えるには、削除された文が更新後のモデルにおいて有用で価値があるかどうかを評価する必要がある。次のような場合が考えられる：

この文は再表示される危険性が高い。

もし、あなたが削除した特定の誤った文が、その根本的な原因を修正する（例えば、あなたが使用している自動知識獲得システムを改善する）方法が（まだ）ないために、モデルに戻ってくるのであれば、それらを排除するために、その否定的なバージョンをモデルで明示的に表現し、使用することは理にかなっている（否定的な知識の価値については第13章を参照）。

in文は歴史的知識として価値がある。

以前は正しかったが今は正しくないif文は、更新後のモデルで役に立つ可能性がある。例えば、ある時点で国の首都が変わった場合、この都市を旧首都としてモデルに残しておくことは理にかなっている。同様に、ある会社の現在の従業員数は時間とともに変化するが、人事部門にとっては、古い値を時間的文脈に沿った形で保持することが有用かもしれない（例えば、更新されたモデルで、2019年末の会社の従業員数は250 ...