Onton、Ontonogy 1をリリース：トップEコマース検索エンジンより2.7倍正確なニューロシンボリック検索モデル

サンフランシスコに拠点を置く検索・発見企業であるOntonは、複雑で会話的かつマルチモーダルな製品検索のためのニューロシンボリックモデル、Ontology 1をリリースした。3つの独立した大規模言語モデル（LLM）の審査員によって評価された90クエリのベンチマークにおいて、Ontology 1は平均精度@10で0.630を達成し、Googleショッピングの0.543、Amazonの0.469を上回った。これは、両者のカタログの約1%しかインデックスしていない状態での結果である。このモデルはOnton.comで公開されており、パートナーアクセスはケースバイケースで付与される。公開APIやオープンチェックポイントは存在しない。Ontology 1は、パターンを重みに吸収するのではなく、明示的で検査可能な世界モデルを構築し、繊維、織り方、構造などの客観的な特性から推論を行い、矛盾する主張にフラグを立てる。同社は、Ographと呼ばれるカスタムグラフデータベースを使用しており、SuiteSparse:GraphBLASよりも大幅に高速であると報告している。ベンチマークのSubtext-Decor-90は、Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5という3つのマルチモーダル審査員を使用しており、Krippendorffのアルファ値は0.465で中程度の一致を示しているが、全審査員がエンジンの順位を同じ順序で評価している。Ontology 1は90クエリ中52クエリで完全に勝利しているが、Amazonのカテゴリメタデータが支配する機能仕様クエリでは負けており、例えば「午前3時に読書してもパートナーを起こさないランプ」（Onton 0.4、Amazon 0.9）などがある。現在、このモデルはホームデコレーションと家具のみをインデックスしているが、この方法論は他のドメインにも一般化可能であるとされている。主な要点は、優れた精度、ニューロシンボリックアーキテクチャ、および製品ファーストの展開である。