KDG STUDIO
知識を構造に変える、専用ワークベンチ
RAGでは届かない領域へ — お客様の業務ドメインに合わせた「ナレッジシステム」を構築します。
KDG STUDIOは、汎用的なRAG検索システムとは根本的に異なるアプローチです。Neo4jグラフデータベース上に4層の知識アーキテクチャを構築し、お客様の業務構造・判断基準・暗黙知をそのまま知識資産として構造化。ソフトウェア開発のトレーサビリティ分析から、製造業の付加価値構造の可視化まで、ドメイン固有の課題に対して最適な知識システムを提案します。
Feature 01
KBMS — ナレッジベース管理システム
KBMSは、DBMSがデータベースの仕組みを隠すように、知識の保存・検索・関係管理を抽象化するシステムです。Neo4jグラフデータベース上に4層の知識アーキテクチャを構築し、4つのAIサブシステム（入力・分析・検索・出力）が知識を活用します。
- 1原文層（生ドキュメント）→ 形式層（構造化情報）→ 知見層（暗黙知・判断基準）→ メタ層（スキーマ・ドメイン定義）の4層で知識をトレーサブルに管理
- 2ノード（最小知識単位）とエッジ（関係性）によるグラフ構造で、RDBでは困難な多段階の関係探索を自然に実現
- 3全文検索・セマンティック検索（ベクトル埋め込み）・グラフ探索を組み合わせたハイブリッド検索で、必要な知識へのアクセスを支援
Feature 02
Knowledge — 知識ライフサイクル管理
知識は形式化するほど爆発的に増加し、ノイズと有用な知見の区別が困難になります。KDG STUDIOは、共有範囲・ライフサイクル・統合・ビュー・品質ゲートの5つの仕組みで、知識の膨張を制御しながら品質を維持します。
- 1共有範囲（team → project → domain → system → basic）と検索優先度で、ユーザーに最も関連性の高い知識を優先表示
- 2Draft → Published → Referenced → Stale → Archived の自動状態遷移で、使われない知識は自然に沈み、活用される知識が浮上する自浄モデル
- 35つの品質ゲート（再利用可能か・複数文脈で適用可能か・6ヶ月後も有効か・2文以上か・既存知識と重複しないか）で、形式化すべき知識を判定
Feature 03
適用例：大規模ソフトウェア開発分析（LRA）
ナレッジシステムの適用例として、ソフトウェア開発の成果物を横断的に分析するLRA（Local Repository Analysis）があります。要件定義書・ソースコード・テストケース・GitHubイシューなど、開発プロジェクトの成果物をグラフ構造で接続し、要件のトレーサビリティ、変更影響分析、カバレッジギャップの検出を実現します。
- 1要件 ↔ 設計 ↔ コード ↔ テストの多段階トレーサビリティを自動構築。要件変更時の影響範囲をグラフ探索で即座に可視化
- 2テストされていない要件、要件に紐づかないコード、要件ドライバのないコード変更などのギャップを自動検出
- 3PDF・Word・Markdownの要件ドキュメント解析、Gitリポジトリ構造分析、GitHub API連携による包括的な成果物取り込み
※ LRA = Local Repository Analysis（ローカルリポジトリ分析）。対象リポジトリを直接解析し、知識グラフとして構造化する手法です。
Feature 04
適用例：製造業BOM横断分析と付加価値の可視化
もう一つの適用例として、製造業のBOM（部品表）横断分析があります。設計のE-BOM、製造のM-BOM、購買のP-BOM、保全のS-BOM、見積のQ-BOM — 5つのBOMが部門ごとのサイロに分断される問題を、知識グラフで接続します。さらにR-BOM（実績BOM）を導入し、「自社の付加価値がどこで生まれ、どこで失われているか」を構造的に可視化します。
- 1LLMベースのセマンティック名寄せで、同一部品に対する複数の異なるID（設計品番・SAP品番・通称名）を信頼度スコア付きで統合。部品変更の影響波及をグラフ探索で分析
- 2Q-BOM（付加価値の仮説）とR-BOM（付加価値の実績）の差分分析により、「どの工程で価値が生まれ、どこで失われているか」を構造的に把握。ベテランの勘所を知識として蓄積し、組織知に変換
- 35つの専用アプリ（Mapping・Parts・Integrity・ECM・PLM）で、名寄せから変更管理、付加価値構造の経営ダッシュボードまでをカバー
Feature 05
適用例：BPO業務分析（間接部門の知識駆動型自動化）
大企業グループでは、経理・法務・情シスなどの間接部門業務が複数の関連会社にまたがり、膨大な定型・半定型業務が発生します。KDGは「業務知識の構造化」というアプローチで、ベテラン担当者の判断基準・会社ごとのクセ・過去の対処知識をKBMSに蓄積し、LLM推論と組み合わせることで、BPO業務の知識駆動型自動化を実現します。
- 1関連会社間取引突き合わせ（ICR）：3層知識モデルとLLM推論により、複数社のCSV取込→マッチング→消去仕訳→監査レポートまで一気通貫
- 2経費精算処理（EXP）：領収書OCR→規程チェック→対話→受理まで、社内規程・税法・過去の指摘事項を知識として蓄積しチェック精度が継続向上
- 3SaaS利用チェック（SCC）・契約書チェック（CCK）：セキュリティ審査や契約審査の判断基準を構造化し、一貫性のある審査と根拠の自動生成を実現
御社の業務に最適な知識システムを、一緒に設計しませんか
KDG STUDIOは汎用ツールではありません。お客様の業務構造・判断基準・暗黙知を深く理解した上で、そのドメインに合わせたナレッジシステムを構築します。ソフトウェア開発のトレーサビリティ、製造業の付加価値分析 — これらは適用例に過ぎません。御社の課題に対して、どのような知識構造が最適かをご一緒に検討させてください。