AIエージェントにデータを渡すとき、表の列名だけでは仕事の意味が伝わらないことがある。Google Cloudが公開したOpen Knowledge Format（OKF）は、定義や関係を持ち運ぶための軽量な形式だ。新しいAIモデルや、権限を自動で管理する仕組みとは区別して考えたい。
知識を、一つずつ読めるファイルにする
イノベトピアの6月16日記事が紹介したOKFについて、Google Cloudの公式解説と公開リポジトリの仕様を確認した。
公開されたv0.1は、MarkdownファイルとYAMLのメタデータを使う。基本的には一つの概念を一つのファイルで表し、パスをその識別に使う設計だ。必須のメタデータはtypeで、説明や関連するリソースなどを必要に応じて加えられる。ファイル同士のリンクや索引も使える。
特定のSDKや実行環境、Googleのアカウントを必須とする形式ではない。ただし、公開された形式だからといって、すべてのAI製品が同じ解釈で読み書きできると決まったわけではない。v0.1という段階を、広く確立した標準への適合保証と読み替えないようにしたい。
データの意味を、処理の外へ残す
例えば「売上」という列があっても、税込みか税抜きか、返品を控除するか、どの時点で計上するかによって分析結果は変わる。これは編集部が考える説明例であり、仕様が会計上の定義を自動で決めるという意味ではない。
従来、その説明が特定の担当者の記憶や、あるAIへの長い指示文の中だけにあると、別のツールへ移るときに失われやすい。定義を読めるファイルとして分離し、データや関連概念と結び付ければ、見直しや共有の対象にできる。形式を軽くすることは、その作業への入口を小さくする。
公式の参考実装には、BigQueryのメタデータを補うエージェントや、内容を確認するための表示例がある。これらは、形式がどのように使えるかを示す例だ。AIが生成した説明を、確認なしに正しい業務知識へ昇格させる仕組みではない。
移せることと、信用できることを分ける
ここからは運用上の考察になる。知識ファイルを持ち運べても、その内容が最新か、誰が承認したか、どのデータに適用するかは別に管理する必要がある。簡単に読める形式ほど、古い説明が複製されて残る可能性もある。
更新日と責任者、元になった資料、対象システムや版を付ける方法が考えられる。定義が変わった場合には、どの分析やエージェントがその説明を使っているかを追いたい。これはOKFの必須項目がすべてを要求しているという説明ではなく、組織が追加して決める管理の観点だ。
パスが識別に使われる点も、ファイルの整理方法と関係する。単なる見た目の変更のつもりで名前や場所を変えると、リンクや参照へ影響が出る可能性がある。移動時の対応や、古い参照をどう扱うかを決めておけば、知識を再利用しやすくなる。
共有する前に、情報の境界を決める
業務の説明には、データそのものがなくても、顧客名、社内の判断基準、機密の運用方法が入る場合がある。形式がオープンであることは、内容を誰にでも公開してよいという意味ではない。共有する場所や閲覧権限は、ファイルの形式とは別に確認したい。
また、AIが読む説明文の中へ、承認されていない操作指示が紛れ込まないようにすることも重要だ。参照用の定義と、実行を許可する指示を区別すれば、知識の共有が権限の拡大に変わる混乱を減らせる。導入初期は、少数の定義を選び、人が内容を照合できる範囲から始める方法がある。
AIに渡す業務知識やデータの整理については、当サイト運営のRO合同会社が相談窓口となる。OKFのような形式を使う場合も、持ち運びやすさと、根拠・更新・権限の管理を一緒に設計したい。
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