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リサーチ・分析プラットフォーム
複数エージェントの研究討議プラットフォームを構築する
特許、分解調査のメモ、供給元の開示資料。棚ごとに1体のエージェントが同じ問いへ並行して答え、食い違いはその午後に消えるのではなく、結論として記録に残ります。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
自前の研究討議プラットフォームを作る理由
佳奈さんの3人の事務所は、電池セルの分解調査を発表しています。特許が何を主張しているか、セルの中に何が入っているか、供給元が決算説明会で何を認めたか。読むべき量は読み手を追い越します。四半期に400件の特許出願に対して、目は3対。そして週に一度の討議は、彼らが一緒に過ごす最良の1時間なのに、ホワイトボードの写真になって蒸発します。
何でも知っているひとつのチャット型アシスタントは、この仕事には向きません。この事務所の価値は、どの出典が何を言ったかを知っていることのすべてだからです。佳奈さんが欲しかったのは逆でした。意図的に狭い参加者を何人か。特許だけを読んだもの、事務所自身の分解メモだけを読んだもの、供給元の開示資料だけを読んだもの。議論そのものは、人間が回す部屋で。
部屋と、その棚と、その記録
週に一度の言い争いをアーカイブに変える、5つの記録。
棚
アップロードして最新に保つ3つの資料群。特許出願、セルの写真付きの分解メモ、供給元の開示資料。棚はそれぞれ独立したナレッジベースです。設計として、分けてあります。
棚ごとに1体のエージェント
エージェントにとって、自分の棚が経歴のすべてです。特許のエージェントは分解写真を一度も見ていません。だからこそ、その答えは「出願書類はこう言っている」を意味すると信じられます。
討議と議題
週に1時間、5つの問い。読みながら浮かんだ順に並びます。議題はテーブルであり、すべての問いは自分がどの報告書のためのものかを知っています。
スレッドと結論
結論はひとつの記録です。問い、棚ごとの答え、そして人間の判断。背後のスレッド全体にひも付くので、「なぜそう結論したのか」は議論のやり直しではなく、開き直しになります。
報告書の流れ
結論は下書きの節へ流れ、下書きの節は、購読する顧客が読む分解調査報告書になります。問いから結論までの鎖は、歩いてたどれるままです。
5つの問い、ひとつの席
写真の中へ消えていた討議を、まるごと残します。
議題が埋まる
その週の読書が、乾式電極の工程についての主張に印を付けます。亮介さんが議題に載せます。問い4、第3四半期の正極報告書に紐付けて。
問いが出ていく
討議当日の朝、10時5分。同じ一文が3体のエージェント全員に渡ります。答えは棚ごとに1つずつ、並行して届き、それぞれ立脚するページを引用しています。
割れる
特許のエージェントは出願書類の段落0142を引きます。分解のエージェントは3月のセル写真と、それに反する材料表で答えます。どちらの引用も裏が取れます。食い違いそのものが、結論です。
判断
人間が裁定します。主張はされているが、まだ製品には載っていない。佳奈さんが結論に書き留めます。2文、署名と日付付きで。
節になる
結論はスレッドを連れて下書きの報告書に入ります。半年後、顧客からの異論に答えるのは、午後いっぱいの発掘作業ではなく4分の作業です。
自分の陣容を組む
違う棚、同じ部屋。あなたの棚が何を読んできたかを書いてください。
政策のエビデンス机
“政策研究のプラットフォームを作って。治験登録、行政のガイダンス、自分たちの提言書といったエビデンスの束ごとに専用のエージェントを付けて、職員が起草の前にひとつの問いを全員に投げられるようにして。”
特許ウォッチ机
“特許の監視ツールを作って。新しい出願が毎週ひとつの棚に届いて、エージェントはその出願だけに限って質問に答えて、印を付けた主張は弁理士のレビュー一覧に回るようにして。”
他社開示資料のダイジェスト
“競合調査のプラットフォームを作って。決算説明会の書き起こしと有価証券報告書を会社ごとのエージェントに読ませて、月曜のメモを書く前にアナリストが1画面で答えを見比べられるようにして。”
この部屋が信用に足る理由
棚はどれも、事務所がアップロードした文書から組み立てたナレッジベースです。検索基盤を自前で運用する必要はなく、エージェントは自分の棚だけを読み、ほかは読みません。この制限は欠点ではありません。それが商品です。棚が黙っているとき、エージェントはそう言います。ほかに答えの拠り所を持たないからです。
やり取りはすべて残ります。スレッドは結論につながり、結論は報告書につながり、その鎖全体が事務所自身のデータベースにあります。顧客が異論を出せばクエリで確かめられ、別の場所へ移したい日には書き出せます。4つ目の棚——たとえば安全規格——を足すのは、Klivとの会話であって、プロジェクト計画ではありません。
複数エージェントのアプリを作る価値があるのは、まさに出所そのものが商品であるときです。すべての答えが自分の棚を名指しし、食い違いは疑念ではなくデータになります。KlivがAIアプリをどう作るかがその基準をきちんと分解しています。このページは、ひとつの部屋にとどまりました。
反論に答える
エージェント同士は議論しますか？
いいえ。それは意図的です。各エージェントは渡された問いに、自分の棚から答えます。比較と判断はあなたのチームのものです。このアプリは合意を製造しません。食い違いを保存します。
文書はどこに置かれますか？
あなたのアプリのファイルストアに、既定で非公開のまま置かれ、棚ごとのナレッジベースに入ります。意図してそう作らない限り、棚のあいだで何かが共有されることはありません。
顧客も質問できますか？
そうしたければ。顧客のログインには役割が付きます。たとえば公開済みの報告書だけを読むエージェント。質問とその答えは顧客ごとに保たれ、ある顧客の関心が別の顧客に見えることはありません。
エージェントが間違っていたら？
答えは引用を連れているので、間違いは確かめられます。名指しされたページを開けばいい。判断の層はまさにこのために存在します。人間が覆し、覆したことが記録され、報告書は生の答えではなく判断を引用します。
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「それはどの棚が言っている？」
研究を誠実に保つこの問いには、それを軸に組まれたソフトウェアがふさわしい。あなたの棚に何が載っていて、部屋がいつ集まるのかを伝えてください。エージェントと記録は、後から付いてきます。