DRC総研、企業知構造化プラットフォーム構想の中核技術に関する特許を出願

〜「企業知の未構造化問題」の解決に向け、知識継承基盤の構想を体系化〜

合同会社DRC総研（本社：東京都港区、代表社員：寳德真大、以下 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、「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」を発明の名称として特許出願（以下、本出願）を行いました。

■ 要点・概要

本出願は、企業内に散在する知識資産を発見・整理・構造化し、教育資産やAI活用資産として再利用可能な形へ変換するための技術構想を体系化したものです。

DRC総研ではこの技術基盤の構想を「企業知構造化プラットフォーム構想」と位置付け、生成AI普及期において顕在化する「企業知の未構造化問題」に対する解決アプローチとして提示いたします。

具体的には、知識資産から業務ルールや判断ロジックを発見するRuleDiscoveryを支援するとともに、発見された知見を再利用可能なルール資産および成功モデルとして構造化・蓄積・活用するための技術を対象としています。

さらに、複数の知識資産に共通する成功パターンを抽出し、継続的な再現性評価を通じて成功モデルとして認定・蓄積することで、組織知として継承・再利用可能な知識基盤の実現を目指すものです。

単なる権利取得のみを目的とするものではなく、今後の研究開発およびパートナー企業との実証活動の基盤として位置付けています。

■ 本出願の背景と社会課題：「企業知の未構造化問題」

現在、日本社会および多くの企業において、以下のような深刻な構造的課題が同時に進行しています。

• ベテラン・熟練社員の退職による技能・ノウハウの喪失（技能継承問題）

• 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

• 若手・後進育成における教育コストおよび学習期間の増大

• 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

多くの企業には、業務マニュアル、会議記録、技術資料、顧客対応履歴、熟練者の経験知など、多様かつ膨大な知識資産が存在しています。

しかし、これらの知識資産はテキスト、動画、音声データなどの形で社内に散在しており、「なぜその判断に至ったのか」「なぜその施策が成功したのか」といった背景知識や判断根拠まで十分に整理・構造化されていません。

その結果、生成AIを導入しても、「検索や要約はできるが判断理由までは説明できない」「過去の成功事例を再現・再利用できない」「組織として知識を蓄積しても活用につながらない」といった課題に直面しています。

DRC総研では、この本質的な課題を「企業知の未構造化問題」と定義しています。

■ 本出願（技術構想）の概要

DRC総研では、「企業知の未構造化問題」を解決するための一連の技術的プロセスを「企業知構造化プラットフォーム」構想として整理・体系化しました。

本出願はその構成技術の一つとして、組織内に散在し暗黙知化した知識資産から業務ルール及び判断ロジックを抽出し、人によるRuleDiscovery（ルール発見・判断基準発見）を支援するとともに、再利用可能なルール資産及び成功モデルとして構造化・蓄積・活用する情報処理方法を対象としています。

特に、複数の知識資産から課題、施策及び成果を含む課題解決モデルを生成し、それらに共通する課題解決構造を分析することで、組織や時代を超えて再現される成功パターンを抽出します。

さらに、再現性評価を通じて成功モデルを認定し、継承・検索・再利用可能な知識基盤として提供することを特徴としています。

1. RuleDiscovery（判断ロジックの発見・可視化）

頻出語分析、共起分析、マトリクス分析、スライサー分析などの多角的な分析手法により、文書群や対話・行動記録から潜在的な観察結果や規則性を抽出し、「RuleDiscovery」として可視化します。

2. 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、「RuleMaster」として動的に管理・運用します。これにより、「なぜその業務判断が行われたのか」という人間の思考プロセスの継承を目指します。

3. 成功モデルライブラリ（再現性の評価・蓄積）

企業内外のデータから「課題 → 施策 → 成果」という共通構造を抽出します。抽出された成功モデルに対して、「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い、特定の個人や部署に依存しない成功パターンとして蓄積します。これにより、組織横断的かつ時代横断的に活用可能な知識基盤の構築を目指します。

■ これまでの取り組みと研究実績

DRC総研はこれまで、公開データを活用した研究や知識の構造化に関する下記の取り組みを重ねてまいりました。 

• 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・解釈

• 公式note等を通じた公開データの分析・知識構造化プロセスと成果の発信

• 生成AIが捨てた文脈・物語を再構築する教育アプローチの研究開発

• 非エンジニア向けDX・生成AI活用の講師・研修活動

今回の特許出願は、これまでのデジタルアーカイブ領域や教育活動で培ってきた「複雑なテキストや文脈から構造と意図を読み解くノウハウ」を発展させ、知識資産からルールや判断ロジック、成功パターンを発見し、それらを組織知として蓄積・再利用するための技術基盤として体系化したものです。

■ 今後の展望（段階的な実証とパートナーシップの模索）

DRC総研では、本出願を起点として「企業知構造化プラットフォーム構想」の実証を段階的に進めてまいります。

まずは公式note等を通じた公開データの構造化検証や情報発信を継続するとともに、今後は本構想に関心をお持ちいただける企業や研究機関との共同研究、および実証プロジェクト（PoC）の可能性を模索してまいります。

将来的には、企業固有の業務知を構造化した教育コンテンツの展開に加え、生成AIと連携したRuleDiscovery支援、ルール資産管理、成功モデル活用基盤の実用化を目指し、研究開発と検証を推進してまいります。

■ 代表社員 コメント

生成AIが急速に普及する現在、真に問われているのはAIの性能そのものではなく、AIに学習・参照させる「企業知の質と構造」です。

日本の多くの企業には、長年にわたり蓄積された経験、判断基準、成功事例が存在しています。しかし、それらの多くは暗黙知のまま個人や組織の内部に埋もれており、構造化されないまま世代交代を迎えれば、貴重な知識資産が失われるリスクがあります。

私たちは、知識資産から人がルールや判断ロジック、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仕組みが、これからのAI活用や技能継承の基盤になると考えています。

「企業知構造化プラットフォーム構想」を通じて、技能継承、人材育成、AI活用の課題解決に取り組むとともに、企業に蓄積された知識資産を次世代へ引き継ぐための研究開発と実証活動を進めてまいります。

（合同会社DRC総研 代表社員 寳德 真大）

■ 本件に関するお問い合わせ先

合同会社DRC総研 広報担当

メールアドレス：info[at]drc-ri.com

※「[at]」を「@」に置き換えてお問い合わせください。

■ 会社概要

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/

公式note： https://note.com/ai_drc97567

公式X： https://x.com/AiDrc97567