LLMが持つ知識
インターネット上の公開情報。広範ですが一般的な知識であり、企業固有の業務には最適化されていません。
基盤となる能力であり、どの企業も等しく手に入れられます。
AGENTIC KNOWLEDGE SYSTEM
企業の知識を、業務の判断と実行につなぐAIナレッジ基盤
文書・図面・音声・業務データを、AIが参照し、判断に使える知識として整えます。業務の条件や手順に沿って次の行動を導き、許可された操作を実行します。知識の構成、更新方法、システム連携は、対象業務に合わせて設定します。
同じモデルを使っても、成果に差がつきます。成果はモデルの能力だけでなく、企業独自の知識、業務設計、評価方法にも左右されます。
インターネット上の公開情報。広範ですが一般的な知識であり、企業固有の業務には最適化されていません。
基盤となる能力であり、どの企業も等しく手に入れられます。
業務ノウハウ、社内文書、現場で蓄積されたデータ。専門的かつ非公開で、その企業の業務に最適化された知識です。
他社との差を生む付加価値の源泉は、主にこちら側にあります。
暗黙知を形式知に変え、組織で共有し、実践を通じて再び暗黙知に戻す。この知識創造のサイクルを、AIの基盤として設計したのがAIKNOWです。
知識創造のプロセスそのものを支援する製品として、AISECIをあわせて提供しています。
社内文書をRAGで検索できるようにしたものの、その先の活用に進めていない。そうしたケースは少なくありません。エンタープライズサーチとRAGは、「組織は何を知っているか」に答えるための構造を持っています。裏を返せば、検索・回答を中心とした単純な構成だけでは、業務の条件や手順、案件の状態、実行権限まで十分に扱えないことがあります。
意味的な類似度による検索だけでは、出典に加えて、どの市場・製品・時点・権限に適用されるかという適用条件を別途扱う設計が必要です。関連性と適用性を分けて判断します。
単発の検索と生成だけでは、案件の状態や目標を引き継ぎにくく、会話履歴に頼った状態管理になります。
出力は「回答」で完結します。判断の確定、承認、業務システムでの処理、結果の記録は、追加の仕組みが必要です。権限や禁止事項の管理も、プロンプトの指示に頼ることになります。
共通する欠落は、適用条件・関係・案件状態・決定・ポリシー・実行が、どこにも表現されていないことです。足りないのは、より大きなモデルでも、より多くの文書でもありません。
ルールや手順が決まっている業務は条件を明示して処理し、判断が必要な場面ではAIエージェントが対応します。実行できる操作と範囲は、案件ごとに権限とルールを設定します。AIKNOWの設計は、この原則に基づいています。
質問や依頼の意図を読み取り、必要な知識の種類に応じて4つのエンジンを使い分けます。条件に合わない情報を除き、情報同士の食い違いを整理したうえで、回答や次の行動としてまとめます。
何が正しい情報で、どれが当てはまるか。
この条件で、どの結論になるか。
今どこにいて、次に何をすべきか。
過去、同種の案件はどう処理されたか。
AIKNOWは、業務アプリにナレッジを提供するナレッジ基盤です。社内に散らばるデータを読み取って情報にし、関係を持った知識として整え、AIエージェントが業務の判断と実行に使える形で届けます。
人材マッチング、コールセンター、プロジェクト管理など、それぞれの業務アプリケーションが、同じ知識の上で動きます。
DataデータInformation情報
Perception形式の異なるデータを、文書・図面の解析（AIKNOW Capture）や音声の解析（AIKNOW Voice）など、マルチモーダルな理解技術で読み取ります。文字だけでなく、表・図・会話の文脈まで、意味を保ったまま情報として取り込みます。
Information情報Knowledge知識
Knowledge Structure取り込んだ情報から、人・製品・案件・判断などの要素（エンティティ）を取り出し、その関係をナレッジグラフとして表現します。文書をばらばらの断片（チャンク）で終わらせず、「何が、何と、どう関係するか」まで保持します。保存形式には公開仕様のOpen Knowledge Formatを採用し、知識の交換・再利用を支えます。連携先や権限の扱いは、導入環境に合わせて設計します。
Knowledge知識Action行動
Reasoning & OperationAIエージェントが状況と目的を読み取り、どの知識をどの順で使うかを自ら計画します。結果を検証し、根拠が足りなければ調べ直してから、回答や次の行動として届けます。
二つのループで、知識は使うほど磨かれていきます。
放送、人材、製造、コンタクトセンター。国内外で30以上のAIプロジェクトに取り組み、PoCにとどまらず本番運用に至った事例も数多くあります。業種ごとの課題と、実際に構築した仕組みをご紹介しています。
現在のナレッジ基盤と、AIに任せたい業務をお聞かせください。着手する領域と導入の進め方をご提案します。既存のRAGやナレッジ基盤を活かした段階的な導入もご相談いただけます。
デモや試行の対象・環境・条件は、ご相談のうえ決定します。