AIエージェント時代の知識管理と、人の判断のあり方を議論
メタデータ株式会社の代表取締役社長・野村直之（理学博士）は、2026年10月6日（火）午後3時から、国立研究開発法人・産業技術総合研究所・東京本部会議室（経済産業省別館10F）で開催された「構想設計コンソーシアム第149回」に登壇しました。構想設計コンソーシアムは、産業技術総合研究所の年会費制のコンソーシアムの一つで、2014年8月の発足以来、ジャストアイデアや技術の事業化に悩む企業を対象にBTC（ビジネス・テクノロジー・クリエイティブ）の共創に資する延べ100名以上のゲストをお呼びして?会合ベースの活動を行っています。本講演では、生成AIを活用したナレッジマネジメント（知識管理）を主題に、企業固有の知識を業務で使える形に整える方法と、AIエージェントに仕事を任せるための条件を解説。約3時間の会合を通じ、参加者と生成AIの実務応用や人とAIの役割分担について議論しました。
知識を蓄積する段階から、仕事に生かす段階へ
講演では、RAG（検索拡張生成）と特化型LLM（大規模言語モデル）の具体的役割分担、評価・改善サイクルを組み合わせる考え方を提示しました。社内文書を集めるだけでは知識活用は進まず、文書の構造や知識の粒度、社内用語の意味、アクセス権を整え、適切な根拠を取り出せることが重要です。個々の出張報告を、誰もが業務に使える手引きへと再構成する例などを通じ、情報を再利用可能な知識に変える意義を説明しました。自社のRAG活用環境「ChatBrid」の紹介では、質問と知識の対応を可視化して誤回答の原因を探り、知識の不足や記述を修正する仕組みを解説しました。企業固有の用語の説明を、与えられた知識内容から自動生成する機能や、評価用の質問・理想回答の生成も取り上げ、導入後に品質を継続的に高める道筋を示しました。
また、特化型LLMによる専門分野への適応と、RAGによる最新・社内固有の知識や回答根拠の補完は、相互に補い合う関係にあると説明。図面や画像を含む知識の扱いも視野に、モデルの性能比較だけでなく、実際の業務で検証することの重要性を強調しました。
AIに実行を任せるための権限設計と、人の判断軸
AIエージェントについては、質問に答えるだけでなく、目的に沿って作業を分解し、道具や他のエージェントを使って仕事を進める存在として紹介しました。その実務活用には、専門知識の基盤に加え、誰がどの知識を利用できるか、どこまで実行を任せるかという権限の設計が欠かせません。接続する仕組みを整えるだけでなく、知識・権限・評価を業務全体に組み込む必要性を論じました。
議論は、人間側の情報選別やメタ認知、自分の思考を振り返る姿勢にも及びました。AIからの提案や確認をすべて人が判断する設計では、判断の負担が増大します。人が目的と判断軸を持ち、AIに整理や下位の判断を任せながら、より重要な意思決定に集中することが論点となりました。熟練者への問いかけを通じた暗黙知の言語化や、会議・演奏の記録から知識を取り出す可能性も話し合われました。
自社の課題に引き寄せ、次の問いを持ち帰る場に
司会を務めた同コンソーシアム会長の手塚明氏は、事前の企画段階から、参加者が課題意識を持ち、話題提供を受けて認識を更新し、さらに知りたいことを持ち帰る場を重視していました。当日は建設、製造、産業支援、研究の各分野から参加者が集まり、自部門で生成AIをどこまで活用できるかを具体的に検討しました。
終盤の振り返りでは、自社の目的やビジョンを知識基盤に反映したい、相談や計画にとどまっていたAI活用を実行へ広げたい、企業固有の用語への対応を学びたいといった声が寄せられました。講演と対話を通じ、知識基盤の整備と人の判断のあり方を一体で考える機会となりました。
開催概要
名称：構想設計コンソーシアム第149回
日時：2026年10月6日（火）15:00～18:00
会場：国立研究開発法人・産業技術総合研究所・東京本部会議室（経済産業省別館10F）
（東京都千代田区霞が関）／オンライン併用
話題提供：野村直之（メタデータ株式会社 代表取締役社長、理学博士）
司会：手塚明氏（構想設計コンソーシアム会長、産業技術総合研究所 招へい研究員）
本件に関するお問い合わせ：メタデータ株式会社
公式ウェブサイト：https://metadata.co.jp/
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/364825/images/bodyimage1】
配信元企業：メタデータ株式会社
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