医療分野が知識グラフの先進的な活用を実現したのは、最新技術を早く導入したからではなく、数世紀にわたり「共有された意味」を構築してきたからである。医療は、現代のデータプラットフォームやAIが登場する前から、病気や薬、身体の構造といった「何が存在するか」（オントロジー）、その命名ルール（制御語彙）、証拠の生成方法（観察基準）、システム間のデータ連携（相互運用性基準）、そしてその整合性を保つ仕組み（規制・協働・公的資金）を体系的に整備してきた。この積み重ねが、知識グラフの成熟を可能にした。 他の業界も、医療から学べる教訓が豊富にある。まず、共通のオントロジーの構築が重要だ。医療では、解剖学（Uberon）、遺伝子（Gene Ontology）、化学物質（ChEBI）など、数千もの分野にわたるオントロジーが存在し、W3CのOWLやSHACLといった標準規格で構築されている。これと同様、EUの法律を統合的に扱う「European Legislation Identifier（ELI）オントロジー」や、環境科学の「Environment Ontology（ENVO）」、金融業界の「FIBO（Financial Industry Business Ontology）」も、それぞれの分野で共有の意味構造を確立している。 次に、制御語彙をインフラとして扱うこと。医療ではSNOMED CT、ICD-11、MedDRA、RxNormなど、病状や薬品、副作用を一貫して表現する語彙が整備されている。これらはプロジェクトごとに作るのではなく、公開され、機械可読なデータとして共有される。同様に、企業や金融商品、規制事項を体系化する語彙も、他の業界で構築が進んでいる。 さらに、実証観察に基づく構造化が不可欠。医療のCDISC標準は、臨床試験の観察データ（測定値、副作用、結果）を統一して記録する仕組みであり、結果の再現性と累積性を可能にしている。これと同様、気候科学や建設業界でも、観察データの標準化が進んでいる。 相互運用性の標準化も医療の強み。HL7 FHIRは、患者情報や処方、診察記録をシステム間で安全にやり取りする基盤だ。金融や航空など、規制が強い業界でも、報告・監査の標準化が進んでおり、その基盤として知識グラフの活用が期待される。 また、規制が意味の統一を促す。FDAやWHOがMedDRAやCDISCの使用を義務づけることで、データの整合性が確保されている。金融業界でもSECやFINRAが報告基準を設けているが、共通語彙の整備はまだ遅れている。 さらに重要なのは、競争の土台としての共通語彙の活用。医薬品企業は「薬の定義」ではなく「薬の効果」で競う。Pistoiaアライアンスのように、競合企業が共通の語彙や連携基準を前競争的インフラとして開発するモデルは、他の業界にも適用可能だ。 最後に、公共資金による知識の共有とオープン標準への依拠が不可欠。NIHの支援によって医療のオントロジーが維持されているように、他の分野もコンソーシアムや公私連携で語彙と基盤を育てる必要がある。W3CのRDFやOWLといったオープン標準に沿うことで、知識は特定のベンダーに依存せず、長期間にわたって再利用可能になる。 医療の成功は、AIの導入ではなく、「意味を外部化し、蓄積してきた」歴史にある。他の業界も、知識グラフを「即効性のツール」としてではなく、「長期的な知的インフラ」として育てていくべきだ。