とくに 社内ナレッジ共有・生成AI活用・RAG（検索拡張生成）導入・AIエージェント運用 に関心がある方、ChatBridなどの大規模・高精度社内ナレッジAIシステム（RAG）の活用を検討している企業担当者にとって、最新事例と実践知を得られる内容です。
本講演は Peatix から無料で申し込み可能 で、学会に所属していない方もどなたでも参加できます。下記ページにご記入の上、お申込みください。
https://kmsj20251218.peatix.com/
以下、開催要領に先立ち、内容のハイライトです。
■ マルチモーダル思考が主役になる「知識創造の新たな地平」
企業活動における“知識”の多くは、テキストだけでは語りつくせません。
仕様書の図表、議事録の写真、UIスクリーンショット、工程の動画、ホワイトボードの手書きメモなど、**人間の認知そのものがマルチモーダル（多様な情報様式の統合）**で行われているからです。
生成AI・RAG（Retrieval-Augmented Generation）が一般化した2024～2025年、企業は文字情報そのものの検索から一歩進み、「画像＋図表＋文章」を組み合わせて業務理解を高速化する“認知支援AI” が求められるようになりました。今回の講演では、メタデータ代表取締役社長 野村直之が、この潮流を次のように解説します。
「人間の思考がマルチモーダルである以上、AIもマルチモーダルでなければ、人の知識創造を支える本質的な存在にはなり得ない。」
この視点は、AI導入の本質を捉えたものです。
■ AGIへの進化と「RAGの高度化作業を肩代わりするAI」という新たな位置づけ
現在のナレッジAIは、RAGの精度向上のために人間側にも一定の努力が必要です。
（知識の整形、類似度調整、評価指標、プロンプト改善など）
しかし野村は今回の講演で、以下の明快な定義を提示します。
「人間が行ってきた“RAG精度向上の努力”をAI自身が自動で行えるようになったとき、それを私はAGI（汎用人工知能）と呼ぶ。」
つまり、
RAG → 自己改善可能なRAG → AGI
という連続的な進化軸です。
この観点から見れば、現在のRAGはAGIに向かう“助走区間”にあり、実務ではRAGが最も大きな投資対効果を生む領域になりつつあります。
■ ChatBridの一連のアップデートが示す「知識創造プロセスの自動化」への道
メタデータは2025年後半にかけて、ChatBridシリーズを大幅にアップデートしてきました。これらは単なる機能追加ではなく、知識マネジメントを“静的な文書中心”から“動的な対話・創造中心”へ転換するための布石となっています。
以下では、その代表的なアップデートとナレッジマネジメントへのインパクトをご紹介します。
https://metadata.co.jp/
■ （1）ChatGPTには無い「スレッド出力・復元」機能
https://metadata.co.jp/blog/2025/12/04/4086
静的な知識よりも、問答の流れそのものが知識になる時代へ。
RAGは従来「静的な情報検索」でしたが、ChatBridは
・対話の経緯をスレッドとして保存
・再利用可能な“知識の対話型プレイブック”として復元
を実現。
ナレッジワーカーは、スレッド内容編集機能を備えたRAGにより、繰り返し発生する質問対応や説明作業を、一度行えば次回から自動化できます。知識は静的な、読みにくい「蓄積物」から、あたかも体験エピソードを登場人物として追体験できる「動的プロセス」へと進化しました。
■ （2） ChatBridをMCPサーバ化（Model Context Protocol対応）
https://metadata.co.jp/blog/2025/10/23/4073
RAGを複数のAIエージェントが自由に切り替えながら利用する“マルチエージェント知識環境”を構築可能に。
● エージェントA：製品QA
● エージェントB：法務チェック
● エージェントC：マルチモーダル分析
● エージェントD：要約・翻案
それぞれの知識基盤（RAG）を切り替えながら協働でき、
**“知識の上に複数の思考エージェントが共創する”**という新しい働き方が実現できます。
■ （3） 複数カラム自由テキスト対応（表形式文書の高度取り込み）
https://metadata.co.jp/blog/2025/10/23/4065
ビジネス現場にはメモの類から、様々な情報・データを集約しまとめた「表形式で整理された知識」が作られ、活用されています。しかし、表の行と列、縦横のサイズが大きくなるとそのままでは利用しにくい、理解しにくいものとなります。
ChatBridではこれを列ごとに意味理解し、高精度検索・分析に対応。すなわち、複数種類のテキスト欄（例えば製品の定義、レビュー、使用上の注意）を踏まえた、知識の構造を理解してAIが回答することができます。
これにより例えば：
● 事故報告の多項目分析
● 製品比較表の高度検索
● 提案書・要件表の読み取りといった、従来は検索が難しかった分析的な質問にも回答できるようになりました。
■ （4） ノーコードRAGに「典型質問群＆模範回答生成＋自動採点」を統合
https://metadata.co.jp/blog/2025/10/21/4055
評価用データセットの作成から採点までをGUIだけで自動化。
RAGの精度チェックを内製化できる点で、**企業のAI品質管理の“標準装備”**になりつつあります。
人間が行ってきたRAG改善作業を、AIが少しずつ肩代わりし始めた瞬間でもあります。
■ （5）「質問の言い換え・翻訳機能」搭載
https://metadata.co.jp/blog/2025/06/23/3967
● 表現ゆらぎへの強さ
● 多言語質問への対応
● 質問の構造理解
により、ChatBridは**「質問者の意図」を理解する側へと一歩前進**しました。
これは将来のAGIに不可欠な、メタ質問理解能力の獲得と言えます。
■ ChatBridが指し示す未来：「知識創造が“自動化される”時代」
以上のアップデート群はすべて、あるひとつの方向性に収束しています。
**“知識を見つける”AIから、“知識を創り、使い回し、改善する”AIへ。**
具体的には：
● マルチモーダル（画像×テキスト × 文脈）で業務を理解
● 過去の対話を知識として再利用
● 複数エージェントが知識を分担し協働
● RAG精度向上のプロセスもAIが代行
● 多言語・多表現の質問でも意図理解
これらが組み合わさったとき、企業のナレッジマネジメントは、
“静的文書の管理”中心の時代から、“知識創造そのものの自動化”が進む時代へと入ります。
■ 12月18日講演について
今回の講演「生成AIが駆動するKMの新動向と知識創造新時代」では、
上記の技術潮流を体系的に整理し、AIと人間が共創する未来の知識環境を提示します。
特に以下を重点的に解説します：
● 人のマルチモーダル思考をAIがどう支援するか
● RAG高精度化の“人間努力”はどこまでAIに肩代わりされるか
● AGIの実像と、企業が今準備すべきこと
● ChatBrid最新アップデートがもたらす知識創造の加速
■メタデータは、AIが人間の知的活動を自然に支える未来の実装を目指す
メタデータは、
「AIが人の思考そのものを支援し、知識創造を加速させる社会」
の実現に向け、ChatBridの継続的な改良と企業導入支援を進めてまいります。
■講演会実施要領
１ 日時：令和7年12月18日（木） 18:20 開場（オンライン）
18:30 開始 ～ 20:30 終了予定
２ 会場：オンライン （Zoom）
３ 名称：第70回知の創造研究部会
４ 司会：日本KM学会理事、知の創造研究部会長 植木英雄先生
５ 演題「生成AIが駆動するKMの新動向と知識創造新時代」：
概要（主宰者より）：
日本ナレッジマネジメント学会・第70回知の創造研究部会では、
生成AIの応用研究で著名なメタデータ株式会社の野村直之社長を
招聘して講演会を開催します。
野村社長はAI 関連著書を多く上梓されており、最近「RAGではじめるナレッジ共有改革！社内ドキュメントを“使える知識”に変える方法」、https://metadata.co.jp/blog/2025/09/24/4041
「LLM、RAG、AIエージェントの精度、セキュリティリスクとその対策」（~12/3）
等のAI講座等も担当されています。
今回は、生成AIが駆動するKMの新動向と人間との価値共創に関する知見や実践事例等について最新の知見と実践知を講演して頂き、参加者の皆さんとの質疑・討論を行います。
どなたのご参加（会員、非会員）も歓迎いたします。
６ https://kmsj20251218.peatix.com/
７ 主催者による講演趣旨：
本研究部会では、生成AI応用研究の第一人者であり、多数のAI関連著書を執筆しているメタデータ株式会社 代表取締役社長 野村直之 氏 をお招きし、最新のAI×KMの潮流について深く議論します。
野村氏は以下のような実務・研究に精通し、近年は企業向けAI講座も多数担当しています。
● 『RAGではじめるナレッジ共有改革！ 社内ドキュメントを“使える知識”に変える方法』
● 『LLM、RAG、AIエージェントの精度、セキュリティリスクとその対策』
今回の講演では、
生成AIがKM（ナレッジマネジメント）をどう変革するのか
人とAIの価値共創がどう業務生産性を高めるのか、知識創造の在り方はどう変わるか
について、理論と実践事例の両面から最新知見を提供します。
________________________________________
■ 参加をおすすめしたい方
● 生成AI / RAG / AIエージェントの実務活用を検討している企業担当者
● 社内ナレッジ共有・ドキュメント運用改善を進めたい方
● LLMの精度・安全性の確保に関心のある方
● RAG （例えばChatBrid） によるナレッジマネジメントを検討中の企業担当者
● KM、AI活用の最新動向を学びたい研究者・学生
● 生成AIと共に発揮する創造性、今後の仕事の未来に関心のある方
どなたでも参加可能です。
________________________________________
■ 参加申し込み（無料）
以下の Peatix ページからお申込みください：
https://kmsj20251218.peatix.com/
※お申込みいただいた方へは、12月17日（水）夜までに
Zoom ID／パスコード／URL をお送りします。
※Zoomは最新版への更新を推奨します。
企業活動における“知識”の多くは、テキストだけでは語りつくせません。
仕様書の図表、議事録の写真、UIスクリーンショット、工程の動画、ホワイトボードの手書きメモなど、**人間の認知そのものがマルチモーダル（多様な情報様式の統合）**で行われているからです。
生成AI・RAG（Retrieval-Augmented Generation）が一般化した2024～2025年、企業は文字情報そのものの検索から一歩進み、「画像＋図表＋文章」を組み合わせて業務理解を高速化する“認知支援AI” が求められるようになりました。今回の講演では、メタデータ代表取締役社長 野村直之が、この潮流を次のように解説します。
「人間の思考がマルチモーダルである以上、AIもマルチモーダルでなければ、人の知識創造を支える本質的な存在にはなり得ない。」
この視点は、AI導入の本質を捉えたものです。
■ AGIへの進化と「RAGの高度化作業を肩代わりするAI」という新たな位置づけ
現在のナレッジAIは、RAGの精度向上のために人間側にも一定の努力が必要です。
（知識の整形、類似度調整、評価指標、プロンプト改善など）
しかし野村は今回の講演で、以下の明快な定義を提示します。
「人間が行ってきた“RAG精度向上の努力”をAI自身が自動で行えるようになったとき、それを私はAGI（汎用人工知能）と呼ぶ。」
つまり、
RAG → 自己改善可能なRAG → AGI
という連続的な進化軸です。
この観点から見れば、現在のRAGはAGIに向かう“助走区間”にあり、実務ではRAGが最も大きな投資対効果を生む領域になりつつあります。
■ ChatBridの一連のアップデートが示す「知識創造プロセスの自動化」への道
メタデータは2025年後半にかけて、ChatBridシリーズを大幅にアップデートしてきました。これらは単なる機能追加ではなく、知識マネジメントを“静的な文書中心”から“動的な対話・創造中心”へ転換するための布石となっています。
以下では、その代表的なアップデートとナレッジマネジメントへのインパクトをご紹介します。
https://metadata.co.jp/
■ （1）ChatGPTには無い「スレッド出力・復元」機能
https://metadata.co.jp/blog/2025/12/04/4086
静的な知識よりも、問答の流れそのものが知識になる時代へ。
RAGは従来「静的な情報検索」でしたが、ChatBridは
・対話の経緯をスレッドとして保存
・再利用可能な“知識の対話型プレイブック”として復元
を実現。
ナレッジワーカーは、スレッド内容編集機能を備えたRAGにより、繰り返し発生する質問対応や説明作業を、一度行えば次回から自動化できます。知識は静的な、読みにくい「蓄積物」から、あたかも体験エピソードを登場人物として追体験できる「動的プロセス」へと進化しました。
■ （2） ChatBridをMCPサーバ化（Model Context Protocol対応）
https://metadata.co.jp/blog/2025/10/23/4073
RAGを複数のAIエージェントが自由に切り替えながら利用する“マルチエージェント知識環境”を構築可能に。
● エージェントA：製品QA
● エージェントB：法務チェック
● エージェントC：マルチモーダル分析
● エージェントD：要約・翻案
それぞれの知識基盤（RAG）を切り替えながら協働でき、
**“知識の上に複数の思考エージェントが共創する”**という新しい働き方が実現できます。
■ （3） 複数カラム自由テキスト対応（表形式文書の高度取り込み）
https://metadata.co.jp/blog/2025/10/23/4065
ビジネス現場にはメモの類から、様々な情報・データを集約しまとめた「表形式で整理された知識」が作られ、活用されています。しかし、表の行と列、縦横のサイズが大きくなるとそのままでは利用しにくい、理解しにくいものとなります。
ChatBridではこれを列ごとに意味理解し、高精度検索・分析に対応。すなわち、複数種類のテキスト欄（例えば製品の定義、レビュー、使用上の注意）を踏まえた、知識の構造を理解してAIが回答することができます。
これにより例えば：
● 事故報告の多項目分析
● 製品比較表の高度検索
● 提案書・要件表の読み取りといった、従来は検索が難しかった分析的な質問にも回答できるようになりました。
■ （4） ノーコードRAGに「典型質問群＆模範回答生成＋自動採点」を統合
https://metadata.co.jp/blog/2025/10/21/4055
評価用データセットの作成から採点までをGUIだけで自動化。
RAGの精度チェックを内製化できる点で、**企業のAI品質管理の“標準装備”**になりつつあります。
人間が行ってきたRAG改善作業を、AIが少しずつ肩代わりし始めた瞬間でもあります。
■ （5）「質問の言い換え・翻訳機能」搭載
https://metadata.co.jp/blog/2025/06/23/3967
● 表現ゆらぎへの強さ
● 多言語質問への対応
● 質問の構造理解
により、ChatBridは**「質問者の意図」を理解する側へと一歩前進**しました。
これは将来のAGIに不可欠な、メタ質問理解能力の獲得と言えます。
■ ChatBridが指し示す未来：「知識創造が“自動化される”時代」
以上のアップデート群はすべて、あるひとつの方向性に収束しています。
**“知識を見つける”AIから、“知識を創り、使い回し、改善する”AIへ。**
具体的には：
● マルチモーダル（画像×テキスト × 文脈）で業務を理解
● 過去の対話を知識として再利用
● 複数エージェントが知識を分担し協働
● RAG精度向上のプロセスもAIが代行
● 多言語・多表現の質問でも意図理解
これらが組み合わさったとき、企業のナレッジマネジメントは、
“静的文書の管理”中心の時代から、“知識創造そのものの自動化”が進む時代へと入ります。
■ 12月18日講演について
今回の講演「生成AIが駆動するKMの新動向と知識創造新時代」では、
上記の技術潮流を体系的に整理し、AIと人間が共創する未来の知識環境を提示します。
特に以下を重点的に解説します：
● 人のマルチモーダル思考をAIがどう支援するか
● RAG高精度化の“人間努力”はどこまでAIに肩代わりされるか
● AGIの実像と、企業が今準備すべきこと
● ChatBrid最新アップデートがもたらす知識創造の加速
■メタデータは、AIが人間の知的活動を自然に支える未来の実装を目指す
メタデータは、
「AIが人の思考そのものを支援し、知識創造を加速させる社会」
の実現に向け、ChatBridの継続的な改良と企業導入支援を進めてまいります。
■講演会実施要領
１ 日時：令和7年12月18日（木） 18:20 開場（オンライン）
18:30 開始 ～ 20:30 終了予定
２ 会場：オンライン （Zoom）
３ 名称：第70回知の創造研究部会
４ 司会：日本KM学会理事、知の創造研究部会長 植木英雄先生
５ 演題「生成AIが駆動するKMの新動向と知識創造新時代」：
概要（主宰者より）：
日本ナレッジマネジメント学会・第70回知の創造研究部会では、
生成AIの応用研究で著名なメタデータ株式会社の野村直之社長を
招聘して講演会を開催します。
野村社長はAI 関連著書を多く上梓されており、最近「RAGではじめるナレッジ共有改革！社内ドキュメントを“使える知識”に変える方法」、https://metadata.co.jp/blog/2025/09/24/4041
「LLM、RAG、AIエージェントの精度、セキュリティリスクとその対策」（~12/3）
等のAI講座等も担当されています。
今回は、生成AIが駆動するKMの新動向と人間との価値共創に関する知見や実践事例等について最新の知見と実践知を講演して頂き、参加者の皆さんとの質疑・討論を行います。
どなたのご参加（会員、非会員）も歓迎いたします。
６ https://kmsj20251218.peatix.com/
７ 主催者による講演趣旨：
本研究部会では、生成AI応用研究の第一人者であり、多数のAI関連著書を執筆しているメタデータ株式会社 代表取締役社長 野村直之 氏 をお招きし、最新のAI×KMの潮流について深く議論します。
野村氏は以下のような実務・研究に精通し、近年は企業向けAI講座も多数担当しています。
● 『RAGではじめるナレッジ共有改革！ 社内ドキュメントを“使える知識”に変える方法』
● 『LLM、RAG、AIエージェントの精度、セキュリティリスクとその対策』
今回の講演では、
生成AIがKM（ナレッジマネジメント）をどう変革するのか
人とAIの価値共創がどう業務生産性を高めるのか、知識創造の在り方はどう変わるか
について、理論と実践事例の両面から最新知見を提供します。
________________________________________
■ 参加をおすすめしたい方
● 生成AI / RAG / AIエージェントの実務活用を検討している企業担当者
● 社内ナレッジ共有・ドキュメント運用改善を進めたい方
● LLMの精度・安全性の確保に関心のある方
● RAG （例えばChatBrid） によるナレッジマネジメントを検討中の企業担当者
● KM、AI活用の最新動向を学びたい研究者・学生
● 生成AIと共に発揮する創造性、今後の仕事の未来に関心のある方
どなたでも参加可能です。
________________________________________
■ 参加申し込み（無料）
以下の Peatix ページからお申込みください：
https://kmsj20251218.peatix.com/
※お申込みいただいた方へは、12月17日（水）夜までに
Zoom ID／パスコード／URL をお送りします。
※Zoomは最新版への更新を推奨します。
