合同会社DRC総研は、組織の知識資産を活用して人が業務ルールや判断基準、成功パターンを発見し、それらを継続的に評価・蓄積して組織知へ変換するための技術について特許出願を行いました。発明の名称は「知識資産に基づくルール発見、ルール管理、成功モデル生成及び活用方法、情報処理システム及びプログラム」です。同社はこの技術基盤を「企業知構造化プラットフォーム構想」と位置付け、生成AIの普及期に顕在化する課題の解決を目指します。

企業知の未構造化問題と出願の背景

現在、多くの企業において、熟練社員の退職に伴う技能継承問題や、判断ロジックのブラックボックス化による業務の属人化、教育コストの増大、生成AIやRAG（検索拡張生成）導入における投資対効果の伸び悩みといった構造的課題が進行しています。

企業内には業務マニュアルや会議記録、顧客対応履歴などの知識資産が存在するものの、背景知識や判断根拠まで十分に構造化されておらず、生成AIを導入しても判断理由の説明や過去の成功事例の再現につながらない状況が生じています。DRC総研ではこの課題を「企業知の未構造化問題」と定義し、今回の出願を通じて解決を図るとしています。

企業知構造化プラットフォームの3つの主要機能

本出願の対象となる技術構想は、暗黙知化した知識資産から業務ルールや判断ロジックを抽出し、人によるルール発見を支援するとともに、再利用可能なルール資産や成功モデルとして構造化・蓄積・活用する情報処理方法です。主に以下の要素で構成されています。

• RuleDiscovery（判断ロジックの発見・可視化）：頻出語分析や共起分析、マトリクス分析、スライサー分析などの手法を用い、文書群や対話・行動記録から潜在的な規則性を抽出・可視化する。
• RuleMaster（業務ルールの定義・動的運用）：抽出された観察結果に対し、大規模言語モデル（LLM）や生成AIの支援を受けながら現場で再利用可能な業務ルールや判断基準へ変換し、動的に管理・運用する。
• 成功モデルライブラリ（再現性の評価・蓄積）：データから「課題 → 施策 → 成果」という共通構造を抽出し、「出現頻度」「組織横断性」「時代横断性」「成果継続性」などの指標に基づく再現性評価を行って成功パターンとして蓄積する。

DRC総研はこれまで、国立国会図書館「次世代デジタルライブラリー」等を活用した人文知・歴史資料の構造化や、公式noteを通じた知識構造化プロセスの発信、非エンジニア向けDX・生成AI活用の研修活動などを進めてきました。

今後は本出願を起点として、公式note等での情報発信を継続しながら、企業や研究機関との共同研究や実証プロジェクト（PoC）の可能性を模索する予定です。将来的には、業務知を構造化した教育コンテンツの展開や、生成AIと連携したルール資産管理および成功モデル活用基盤の実用化に向けた研究開発を推進するとしています。

同社代表社員の寳德真大氏は、AIに参照させる企業知の質と構造の重要性を指摘し、人がルールや成功パターンを発見して組織知へ変換する仕組みが技能継承やAI活用の基盤になるとして、研究開発と実証活動を進めていく考えを示しています。

合同会社DRC総研の概要

• 会社名：合同会社DRC総研
• 代表者：寳德真大
• 所在地：東京都港区南青山２－２ ５Ｆ
• 事業内容：企業知構造化に関する研究・開発、デジタルアーカイブ活用支援、生成AI・Power Platform活用支援
• Webサイト：https://drc-ri.amebaownd.com/

本記事は合同会社DRC総研の発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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