AGENTIC KNOWLEDGE SYSTEM
企業のナレッジを、業務の判断と実行までつなぐAIエージェント活用のナレッジ基盤
社内に分散した文書・図面・音声・業務データを、AIが使えるナレッジに変換します。そのうえで、どの条件に当てはまるかの判定、次に取るべき行動の提示、権限やルールに沿った実行、ナレッジの更新までを一つの基盤で行います。
同じモデルを使っても、成果に差がつきます。差を生むのは、モデルに与えられる知識の側です。
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。
PoCは動いたのに、全社展開で止まる。私たちがご相談を受けてきた事例では、その原因の多くが次の3つに当てはまります。
社内情報が複数の形式・場所に分散しており、必要な情報を迅速に見つけることが困難です。
また、検索の精度が不十分なため、AIの回答の質にばらつきが出て、業務で安心して使えないことも少なくありません。
機密情報や個人情報を含む社内データを、公開LLM環境に送信することへの不安があります。
これが、全社的な活用が進まない大きな要因となっています。
紙やPDFの文字読み取り（OCR）、音声の文字起こし、Web情報の収集、検索用の文書分割（チャンク化）、分類情報（メタデータ）の付与、アクセス権の管理など、事前準備に多くの工数がかかり、PoCから本番運用への移行が難しくなります。
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、「この状況で何をすべきか」には構造上答えられません。
意味的な類似度で断片が選ばれます。出典は付きますが、どの市場・製品・時点・権限に適用されるかという条件は持ちません。関連性は、適用性ではありません。
1回の質問に対し、検索と生成が一直線に流れます。案件の状態も目標も保持されず、会話履歴が事実上の唯一の記憶になります。
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、いずれも設計の対象外です。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確実に処理し、判断が必要な場面ではAIエージェントが対応します。そのすべてを、権限とルールの管理のもとで行います。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は単体のアプリケーションではなく、業務アプリにナレッジを提供するナレッジ基盤です。入力側で多様なデータを取り込み、出力側で個々の業務へ届けます。
これらを認識・構造化してナレッジに変換し、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へ届けます。
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。
現在の環境と課題をお聞かせいただければ、どこから着手すべきかをご提案します。既存のRAGやナレッジ基盤をお持ちの場合は、それを活かしながら段階的に導入する方法もご相談いただけます。
無料トライアル環境もご用意しています。
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