思考館、生成AIで知識を最大4層に構造化するサービス開始

株式会社思考館は8月17日、独自の「N2法」と生成AIを組み合わせた知識DB作成サービスの提供を始めました。
利用者がテーマをメールで送ると、知識や課題を第1層から第4層まで整理します。
企業や自治体の部署別知識、退職者のノウハウなどを共有・再利用できる形にするサービスです。

記事の概要

「N2知識DB作成サービス」は、中心テーマの周囲を6つの要素で構成し、情報を再帰的に展開する「N2法」を使います。
ChatGPT向けの「N2V7」とGemini向けの「V48」という、特許申請中の独自プロンプトを利用します。
サービスでは、テーマに関する情報を最大4層、1,296データの階層構造に整理するとしています。
出力形式は、N2形式データがExcelまたはCSV、構造化冊子がPDFです。
推奨される4層構成では、1,296データ、1,555行の冊子を作成できます。
生成した知識DBは、Gemini NoteBookなどのツールと連携し、音声や動画、プレゼン資料、マニュアルに加工できます。
利用者はメニューを選び、整理したいテーマをメールで送信します。
料金は案件ごとの見積もりで、入金確認後に制作を始めます。

記事のポイント

1. 知識を4層で整理： 文書や会話、メモ、経験などに分散した情報を、テーマとのつながりを保ちながら最大4層で整理します。
2. 企業・自治体で活用： 企業の各部署が持つ知識や、退職者の業務ノウハウをDB化し、組織内で共有する用途を想定しています。
3. 複数形式へ展開： 作成した知識DBはExcelやCSV、PDFで受け取れ、音声、動画、資料、マニュアルなどに加工できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 退職者のノウハウや部署ごとの情報を、共有・再利用しやすい階層構造に整える選択肢が増えます。まずは属人化の強いテーマから、費用対効果を見極める必要がありそうです。
• 自治体・管理部門： 文書や会話、メモに分散した知識を、教育や業務マニュアルなど複数の用途へ展開しやすくなります。部署横断で使うには、元情報の範囲と更新方法をあらかじめ決めることが求められそうです。
• 同業サービス提供者： 知識の整理結果をExcelやCSV、PDFで納品するだけでなく、音声や動画などへの加工まで見据えた提案が必要になる可能性があります。構造化の深さと再利用性が比較軸になりそうです。

このニュースの背景

企業や自治体の知識は、文書や会話、メモ、経験などに分散し、全体像や相互のつながりが見えにくくなりがちです。
生成AIで文章を作成できても、元の情報を目的に沿った階層構造へ整理し、継続的に再利用できる形にするには手間がかかります。
今回のサービスは、中心テーマの周囲を6つの要素で構成し、それを再帰的に展開するN2法と生成AIを組み合わせています。
最大4層の知識DBをExcelやCSV、PDFで提供し、音声や動画、プレゼン資料、マニュアルなどへの加工にもつなげられる設計です。

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