AI における自社の見え方を確認
無料。クレジットカードは不要です。
顧客がサービスの条件を尋ねています。ウェブサイトには一般的な説明、ガイドには古いサービス内容、手順書には見落としていた例外が書かれています。個々の資料は正しそうでも、合わせて読むと明確な答えが得られません。これらの内容を使う AI システムも、食い違いを解消する必要があります。
そのため、AI 向けの知識を整える作業は、情報の意味を明確にすることから始まります。何を説明しているのか。その条件はいつ適用されるのか。情報源はどこか。Open Knowledge Format は、こうした知識を構造化し、移し替えやすい形で記録するための形式です。
Open Knowledge Format とは？
Open Knowledge Format、略して OKF は、人と AI システムのためのオープンな知識記録形式です。Google Cloud が 2026 年 6 月 12 日に紹介しました。基本の考え方はシンプルです。知識をテキストファイルに保存し、異なるツールが共通のルールで読み取れるようにします。
土台となるのは Markdown 文書です。見出し、リスト、リンクを簡単な記法で表すテキストで、冒頭には内容を説明する短い項目をまとめた YAML メタデータが置かれます。こうしたファイル群で、指標の定義、データの説明、手順、サービスのルールなどを表現できます。
特定のクラウドや AI モデルを使う必要はありません。目的は、ツール間で知識をやり取りしやすくすることです。情報を OKF で保存しただけでは、外部のシステムがそれを取得した、あるいは利用したことにはなりません。
出典：Google Cloud による Open Knowledge Format の紹介
Google の記事はバージョン 0.1 を説明。0.2 では何が変わった？
Google の記事は入門に適していますが、対象は初期のバージョン 0.1 です。2026 年 10 月 13 日に確認した仕様書では、すでに 0.2 が示されています。プロジェクトには独立したリポジトリもできました。knowledge-catalog/okf ディレクトリの古いコピーは、現在は保守されていません。
バージョン 0.2 では、知識の由来、検証、鮮度に関する記述が拡充されています。情報源、作成や確認の方法、文書の状態などを記録できます。AI エージェントが一部の内容を作成・更新する場合に役立ちます。
常に必須なのは、引き続き type フィールドだけです。これは、記述する情報の種類を示します。追加のフィールドと依存関係は、仕様に沿って選ぶ必要があります。形式上の最低要件を満たしていても、読者に必要な情報がすべて揃っているとは限りません。
OKF は AI 向けの知識整理にどう役立つ？
1 つの文書で、1 つの概念やテーマを説明します。リンクによって他の文書とつなぐため、指標の説明からデータの定義へ、手順書から適用条件へと参照できます。ファイルの確認、バージョン管理、システム間の移行も可能です。
プロジェクトのリポジトリでは、役割の分担も示されています。あるツールが知識を準備し、別のツールがそれを読み取る形です。ファイル群は、エージェント、社内検索、文書閲覧ツールなどで使えます。ただし、実際の導入では、受け手側が内容にアクセスでき、形式を扱えるようにする必要があります。
出典：Open Knowledge Format のリポジトリ
概念図：元の資料を検証し、整理されたナレッジベースに格納すると、接続された AI システムが読み取れるようになります。OKF の文書を基に独自に構成し、AI を使って作成した図です。
Semly のナレッジベースと OKF
Semly はナレッジベースを持ち、Open Knowledge Format を使用しています。これは企業情報を扱ううえで大切な要素です。回答の内容だけでなく、その回答を組み立てるための知識の整理方法にも注意を払う必要があります。
マーケティング担当者にとっては、具体的な作業になります。提供内容について確認済みの情報を集め、用語を説明し、矛盾を取り除くことです。その資料を基に、次の紹介文やガイド、顧客の質問への回答を作るとよいでしょう。
サービス業であれば、サービス範囲、要件、対象外の条件から始めます。製品を販売している場合は、用途、仕様、互換性を整理します。どちらの場合も、読者が情報の適用条件を理解できることが重要です。
ナレッジベースとブログは、異なる役割を担えます。ナレッジベースでは、特定の質問に対する正確な回答を維持します。ブログ記事では、問題の理解、方法の比較、次の行動の判断を支援します。両方に手順の全文を載せる必要はありません。
例：「アクティブなアカウント」とは何を指す？
あるチームが、製品レポートの説明に AI を使いたいと考えているとします。ある文書では「アクティブなアカウント」が有効な利用権限を持つ全アカウントを指し、別の文書では特定の操作を行ったアカウントを指しています。定義を明確にしないと、異なる結果につながります。
以下のサンプルデータは方法を説明するためのもので、いずれのブランドの実績も示していません。例では、有効な利用権限を持つアカウントが 80 あります。そのうち 28 で、対象の週に少なくとも 1 回の承認済み操作が行われました。これを活動の定義とすると、アクティブなアカウントの割合は 28 ÷ 80 × 100% = 35% です。
そこで、ナレッジベースには定義、集計対象となるイベント、期間、除外条件を記載します。「活動率は 35%」という一文だけでは不十分です。何を数えたのか、別のレポートと比較できるのかが読者にはわかりません。
| 記録する要素 | サンプルデータでの説明 | 記録する理由 |
|---|---|---|
| 定義 | 1 週間に少なくとも 1 回、承認済みの操作を行ったアカウント | 利用権限の保有と実際の利用を区別する |
| 計算の根拠 | 有効な利用権限を持つ 80 アカウントのうち、28 がアクティブ | 35% という結果を再現できる |
| 除外条件 | テスト用アカウントは両方の集計対象から除外 | 異なる母集団の混在を防ぐ |
| 情報源と確認 | 対象イベントの定義と、その確認責任者を明記 | 説明と後日の更新をしやすくする |
この例の要点は、先に定義を合意し、その後で AI の回答を評価することです。アクティブなアカウントと利用権限を持つアカウントを混同しているなら、正しい説明が渡されているか確認します。ファイル形式の変更だけでは、未整理の定義は解決しません。
企業のナレッジベースには何を準備すべき？
誤解が顧客の判断やチームの仕事を妨げている分野を 1 つ選びます。導入範囲、機能の利用条件、指標の意味などです。最初から文書全体を作り直す必要はありません。
内容を準備するための編集用チェックリスト：意味、適用範囲、情報源、鮮度、例外、関連。情報を整理するための提案であり、OKF の必須フィールド一覧ではありません。独自に構成し、AI を使って作成した図です。
- 読者が明確な回答を得るべき質問を選びます。
- 短い定義と、それが適用される条件を記録します。
- 事実の情報源と、その確認責任者を示します。
- 例外を説明し、必要な手順書へリンクします。
- 管理している資料から、矛盾する情報の版を取り除きます。
- 基本の質問と境界事例の両方で、システムの回答を確認します。
境界事例は特に役立ちます。サービスが特定の種類の機器に対応するなら、対象外のモデルについても質問します。よい文書は、回答の中でサービス範囲を広げてしまうのではなく、制限を認識する助けになるべきです。
OKF は Google や AI 回答での可視性を高める？
OKF が扱うのは、知識の記録と交換の方法です。公開された AI 回答に表示されるかどうかは、システムが資料にアクセスできるか、有用と判断するか、特定の質問で使うかにも左右されます。形式を導入したことは、ブランドが推薦される証明にはなりません。
Google は、AI Overviews と AI Mode にも SEO の基本が適用されると説明しています。ページはインデックスに登録され、テキストスニペット付きで表示できる必要があります。AI 専用ファイルや追加の構造化データ形式は不要です。要件を満たしても表示が保証されるわけではありません。
出典：Google Search Central の AI 機能とウェブサイトに関する説明
そのため、2 つの作業を分けて進めます。まず、ナレッジベースに正しく最新の回答があるかを確認します。次に、公開 AI システムが企業をどう紹介しているかを評価します。これで、内容の問題と、資料が使われていない状況を区別できます。
どこから始める？
自社の提供内容について、誤解されやすい情報を 1 つ選びます。その意味、条件、情報源を記録し、ナレッジベース、製品ページ、手順書で同じルールが使われているか確認します。
この作業が、OKF を使う具体的な出発点になります。Semly はナレッジベースを持ち、この形式を採用していますが、情報の品質は今も事実から始まります。一文の意味と有効な時点を把握しやすいほど、検証し、責任を持って利用しやすくなります。
技術資料は 2026 年 10 月 13 日に確認しました。標準の変更点に関する説明は OKF 0.2 を対象としており、Semly における OKF の実装バージョンや範囲を示すものではありません。
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