AGENTIC KNOWLEDGE SYSTEM

「答えるAI」ではなく、
「業務を進めるAI」へ。

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。

Why Knowledge Matters

生成AIの価値は、
「企業独自の知識」で決まる。

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。

Foundation

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。

Differentiator

企業独自の知識

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。

The Real Question

問題は「どのモデルを選ぶか」ではなく、
「自社の知識を、どこまでAIが使える形にできるか」です。

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。

Challenges

「検索できる」で、
止まっていませんか。

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、「この状況で何をすべきか」には構造上答えられません。

いまのRAGが解いているのは、「何を知っているか」だけ。

質問 検索 関連チャンク LLM 回答 + 引用
01 Knowledge as Chunks

知識 = 文書チャンク

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。

02 Fixed Pipeline

固定・単発のパイプライン

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。

03 Read and Answer

読んで答えるだけ

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。

この構造では、答えられない問い

この顧客に返金規定は適用されるか? これらは互いにどう関係しているか? なぜこの判断が下されたのか? この条件ではどの結論になるか? 私は今どの段階で、次に何をすべきか? 我々は何をしてよいのか? 既定の手順が通用しない場合は?

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。

Design Principle

決まっていることは確実に、
必要なときはエージェントで、
すべてを統制のもとに。

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。

この原則を実装する、4つのナレッジエンジン

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。

Content

コンテンツ知識

何が正しい情報で、どれが当てはまるか。

Decision

決定知識

この条件で、どの結論になるか。

Process

プロセス知識

今どこにいて、次に何をすべきか。

Case

事例知識

過去、同種の案件はどう処理されたか。

How AIKNOW Works

データから、知識、
そして行動へ。

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。

企業内の様々なデータとツールからナレッジを取り込み、既存業務アプリケーション・AIKNOWアシスタント・独自アプリケーションへ提供するAIKNOWのナレッジ基盤の全体図

DataデータInformation情報

Perception

知識の入口

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。

  • 技術資料
  • 設計図面
  • 会議・通話記録
  • 製品・顧客情報
  • メール
  • チャット
  • 業務システムのデータ

Information情報Knowledge知識

Knowledge Structure

知識のかたち

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。保存形式はオープン標準のOpen Knowledge Formatを前提とし、特定のベンダーに縛られません。

Knowledge知識Action行動

Reasoning & Operation

知識の使い方

AI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。

  • Solve課題を解き、業務を進める
  • Evolve得られた知見を知識へ戻す

二つのループで、知識は使うほど磨かれていきます。

Customer Stories

実装まで到達した、導入事例

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。

Get Started

知っていることに答えるAIから、
業務を進めるAIへ。

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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