AIのためのナレッジ基盤
AI の活用がうまくいくかどうかは、モデルの性能だけでなく、AI が参照する文書やデータの整い方に大きく左右されます。このテーマでは、文書やデータ、アルゴリズムを AI が参照して再利用できる形に整える方針を AI-Ready と呼び、その設計を研究しています。実験的な根拠は Which Algorithm Specification Formats Help Language Models Implement Machine Learning Algorithms?（Kato and Kato, 2026, arXiv:2607.03158）にあります。
扱う問題
AI-Ready なナレッジ基盤は二つの層で考えています。一つは、原文書と、そのメタデータや出典、更新経路を管理する層です。AI が答えの根拠を示すには、どの文書のどの版から引いたのかを辿れる必要があります。もう一つは、入出力から計算手順、数値の扱い、境界条件までを明示したアルゴリズム仕様の層です。論文やドキュメントの多くは実装上の選択を暗黙のままにしており、AI はそこでつまずきます。
仕様の書き方が実装の正確さに与える影響を確かめるために、同じアルゴリズムを、散文、2種類の疑似コード、Markdown、YAML 風、JSON 風、Python の雛形コードという7つの形式で記述し、LLM による実装の正確さを比較しました。3種類のモデルと5つの機械学習タスクで4,020件の実装を生成させた結果、情報が不足している条件では記述形式の影響が大きく、必要な情報が揃っている条件では、能力の高いモデルほど形式の差が消えることが分かりました。形式の見た目より、実装を決める情報が書かれているかどうかが本質だという結果です。
なお、ナレッジ基盤の整備は RAG の導入だけで済む話ではなく、一つの研究成果で組織全体が AI-Ready になるわけでもありません。この研究は、その設計を進めるための実験的な根拠を提供するものです。
中心となる研究
AI-Ready とアルゴリズム仕様のページで、実験の設計と結果、そこから導かれる書き方の指針を説明しています。
研究の系列
- 2026年
- AI Economist Agent。経済データと理論を知識グラフとして持たせ、エージェントが参照して分析を組み立てる構成の実例。
- 2026年
- Zenn の記事「AI時代のナレッジ基盤：OKFやGBrainなど」。AI エージェントが参照する知識の残し方と使い方を、実務者向けに整理した解説。
先行研究との関係
LLM によるコード生成の評価は、Chen らによる評価研究（2021年、Evaluating Large Language Models Trained on Code）以来、関数の仕様からの実装を中心に発展してきました。また Sclar らは、プロンプトの体裁のわずかな違いが性能を大きく変えることを示しています（2023年、Quantifying Language Models' Sensitivity to Spurious Features in Prompt Design or: How I learned to start worrying about prompt formatting）。この研究は、対象を機械学習アルゴリズムの仕様書に定め、体裁ではなくどの情報を書くかという観点から実装精度を測った点で、これらと補い合う関係にあります。
ビジネスとの接続
社内の文書やデータを AI に読ませたい、手順書やモデルの仕様を AI が誤解しない形で残したい、という課題に対して、この研究は書き方と管理方法の指針を与えます。ナレッジ基盤の設計や文書整備の進め方に関するご相談は、お問い合わせフォームで受け付けています。