【RAG】大企業の「暗黙知」を、AIで自動で「形式知」に

本記事では、社内に散らばる非構造的なコミュニケーションデータ（暗黙知）を、AIを使って整理 し、RAGで活用しやすくする手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、メール文面・チャットログのような「非構造データ」を、RAGに使える知識ベース（構造化データ）に自動で変換するマルチエージェントシステムの論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 今回の手法は、社内のサポートチケットやチャットログのような、整理されていない「暗黙知」 を、AIエージェントを使って RAGで使える「形式知」 に自動で

[morimarii]

暗黙知と形式知の定義がたぶん自分が知っている定義と違う。・・

[prjpn]

SECIモデルの表出化（暗黙知→形式知）はインサイトを伴う知識の創造なので、この記事のような散らばった文書の整理整頓とはちょっと違う気がする。

[augsUK]

「非構造的なコミュニケーションデータ（暗黙知）」この時点で暗黙知の定義が違うだろ。

[secseek]

言葉の定義がオレオレっぽいところはありますけど、それはともかくAIにやってほしいのはこういうことですよね。そのうちうまく動くようになるといいんですけど

[kyopeco]

論文はいいけど、ブログタイトルがミスリードかなあ。”暗黙知”は累積されてるimplicit はコンテキストなイメージであり、対話によってしか引き出されないので、Human in the loopみたいな機構の話を期待してしまった。

[inks]

こう言うのが蔓延ると、プロやベテランは更に手元を見せない方策を取るだろね。生産物や最終商品の上辺だけから「暗黙知」なんて推測出来ないだろうし。ソコ軽視してない？

[lenore]

今はまだドキュメントを放り込んで利用してるとこ。