AIエージェントに社内のドキュメントを読ませようと思った時、反射的に「じゃあベクトルDBに全部入れて RAG だな」と組み始める人は多い。自分もその一人だった。副業で AI を運用していて、記事のエピソード検索まわりで retriever(検索役の部品)を組み直した経験がある。そこで感じたのは、「引けるのに、話が繋がらない」という違和感だった。
Google が 2026 年 6 月に公開した Open Knowledge Format(以下 OKF)は、その違和感に対して真正面から答えている仕様だ。ベクトル埋め込みも、チャンク分割も使わない。Markdown と軽量な YAML メタデータ、そして概念同士を繋ぐリンク。それだけで AI エージェント向けの知識ベースを組む。「え、それだけで足りるの?」と思うかもしれない。整理された組織の知識に対しては、実はこちらの方が刺さる場面がある。
AIエージェントの「知識」、全部ベクトルDBに放り込んでいないか
ここ数年、社内チャットボットでも、コーディングエージェントでも、「独自の知識を読ませる」となったら答えは大体一つだった。ドキュメントを分割してベクトル化し、pgvector や Qdrant のようなベクトルデータベースに突っ込む。クエリが来たら意味的に近いチャンクを引いて、LLM に渡す。いわゆる RAG(Retrieval-Augmented Generation、外部知識を都度検索して LLM に食わせる方式)だ。
この設計は、実際に強い。ノイズだらけの PDF が数万件あろうが、過去の問い合わせ履歴が何十万件あろうが、意味の近い文だけを引き上げてくれる。キーワード完全一致では拾えなかった情報も拾えるようになる。副業レベルの個人開発でも、選択肢としては最初に上がる王道だ。
ただ、「仕組みは作れたのに成果が出ない」と詰まっている人ほど、ここで一つ罠にはまりやすい。手元の情報を全部ベクトルDBに投げてしまうという罠だ。「とりあえず入れとけば、そこそこの精度で引ける」という感覚で、社内 API 仕様も、運用手順も、コーディング規約も、みんな同じチャンクの海に沈めてしまう。
問題は、この扱いだと「関係性」が全部平らに潰れることだ。API 仕様は他の API と参照関係で繋がっているし、運用手順はエスカレーションフローと連鎖している。読者が実際に投げるクエリの多くは、「A の後に何が起きるか」「B は何に依存しているか」という関係を辿る問いだったりする。ベクトル類似度は、この関係を保存してくれない。
チャンク分割で失われる「文脈のつながり」という構造的な問題
RAG の教科書的な最初のステップは、ドキュメントの分割だ。数百〜千文字ごと、あるいは見出しごとに切って、それぞれを独立したチャンクとしてベクトル化する。この分割は検索効率のためには合理的だが、文書の中に埋め込まれていた関係性を切ってしまう副作用がある。
元記事(Analytics Vidhya)では、病院の入院手順が例として挙げられている。「救急外来からの入院ではトリアージが先行する」「患者情報は電子カルテ(EHR)に入れる」「病床割り当ては運用チームが管理するガイドラインに従う」。この一枚のドキュメントの中に、入院フロー・EHR・病床管理という 3 つの概念が、順序と依存関係を持って書かれている。
これを RAG パイプラインに通すと、多くの場合 3 つのチャンクにバラバラになる。第 1 チャンクにはトリアージ、第 2 チャンクには EHR、第 3 チャンクには病床。個々のチャンクは意味的に完結しているように見えるが、「トリアージ → EHR 記録 → 病床割り当て」という一本の流れがどこにも保存されない。
臨床医が「入院手順を教えて」と聞いた時、ベクトル検索はそれらしいチャンクを引くけれど、順序と依存を LLM に毎回再構築させることになる。回答は組み立て直しの精度に依存し、当然ハルシネーションのリスクも上がる。「情報は引けてるのに、答えが微妙にズレる」の正体は、たいていここにある。
これは RAG の欠陥ではない。PDF・研究論文・サポートチケット履歴のような非構造データを大量に横断検索するための設計として、RAG は今も強い。問題は、「整理された組織知識」を扱う時にも同じ設計で押し切ろうとすることだ。運用ルール・API 仕様・ランブックのようなもともと繋がっている情報を、わざわざ切ってから毎回繋ぎ直させている。これは無駄というより、複雑さの追加コストだ。
自分もエピソード素材の retriever を組み直した時、似た問題に触れた。「単発のエピソード」と「後日談まで含む一連の流れ」を同じチャンク粒度に潰していたせいで、意味検索では引けても文脈が途切れる。分割の粒度だけを調整しても本質的には解決しない、というのは実装しながら痛感した部分だ。
Google発「Open Knowledge Format」が示す、Markdownとリンクだけで知識を繋ぐという発想
OKF の発想自体は、実は Google のオリジナルではない。2026 年初頭に Andrej Karpathy 氏が「LLM Wiki」という考え方を提唱していた。生ドキュメントを毎回引き直すのではなく、AI エージェント自身が読み書きできる Wiki を持ち、そこに要約とリンクを蓄積していく発想だ。氏の言葉はこう表現されている。
Obsidian is the IDE. The LLM is the programmer. The wiki is the codebase.
Obsidian(Markdown ノート管理ツール、開発元: Obsidian.md)を IDE に、LLM を書き手に、Wiki を「積み上げていくコードベース」に見立てる。この比喩は AI コミュニティで一気に共感を集めた。
Google が Open Knowledge Format(開発元: Google)としてやったのは、このコミュニティ発の発想を共通仕様として標準化することだ。フレームワークも SDK も出していない。定義したのは知識の置き方だけで、極端に軽い。
OKF バンドルの中身はこうだ。ディレクトリの中に Markdown ファイルが並んでいる。1 ファイル = 1 概念(ポリシー・API・部署・手順・データテーブル・指標など)で、各ファイルの先頭に YAML メタデータが乗っている。ファイル同士は普通の Markdown リンクで繋がっていて、ルートには目次となる index.md、変更履歴用に任意で CHANGELOG.md が置かれる。
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index.md: バンドル全体のエントリーポイントで、目次と俯瞰を担う – Concept files (.md): 1 概念 1 ファイル、本体は Markdown – YAML front matter: type / title / tags / owner / updated_at などのメタ情報 – Markdown links: 概念間の関係を明示的なグラフとして保持する
ベクトル DB との一番の違いは、関係性を推論ではなく明示で持つところにある。RAG は埋め込みの類似度から「たぶん関係している」を推定するが、OKF は書き手が「これはこれと繋がっている」とリンクで宣言する。エージェントは類似度を頼りにチャンクを寄せ集める代わりに、Wiki のリンクを辿って必要な概念に到達する。
もう一つ大きいのは、全部が平文であることだ。Git で version control できるし、Pull Request でレビューできるし、grep も普通に走る。開発者の日常のワークフローの中にそのまま乗る。ベクトル DB のバージョン管理・差分レビュー・再インデックスで悩んだ経験がある人ほど、この「Git に乗る」の重みは分かるはずだ。
OKF はディレクトリ構成を強制しない。病院・ソフトウェア開発・製造業でも、それぞれの業務に合ったフォルダの切り方ができる。ただし規約はミニマムに揃っているので、OKF 対応のエージェントはどのバンドルでも同じように読める。「共通仕様は守るが、内部の切り方は自由」というスタンスだ。
個人開発で構造化知識とベクトル検索を使い分ける3つの判断基準
じゃあ全部 OKF に置き換えるべきかというと、そうではない。「作れるけど回らない」で足踏みしている人に一番効くのは、選択の軸を持つことだ。作れる人と稼げる人の差は、たいていここで開く。副業レベルの個人開発で、OKF と RAG のどちらを掴むかを判断する軸を 3 つ整理する。
1. 対象の情報が「整理済み」か「未整理」か
社内ポリシー、API 仕様書、運用ランブック、データベース定義。書き手が意図を持ってまとめた情報は、そもそも関係性を持っている。ここは OKF が刺さる。関係を明示するコストは、書き手側が最初から払ってきたものだからだ。逆に、サポートチケットのログ、過去の議事録、社外の PDF 資料のような未整理の集合体を OKF に落とすのは重すぎる。ここは意味検索、つまりベクトル検索の得意領域だ。「未整理を無理に構造化しない」は、副業で 1 人で回す時ほど大事になる。
2. 質問が「関係を辿る」か「意味で寄せる」か
「この API を変更したら何が壊れるか」「入院手順で EHR の次に来るステップは何か」のような依存を辿るクエリは、リンクで繋がった OKF の方が精度が出やすい。一方、「うちのシステムで暗号化について書かれている箇所はどこか」のような意味で寄せる検索は、埋め込みの類似度が武器になる。同じ社内ドキュメントでも、投げられるクエリの型で最適解が変わる。想定クエリを最初に 10 個書き出して、関係型と意味型に仕分けると、どこに OKF を刺すかが見えてくる。
3. 誰が育て続けるか
OKF は「人が書き足していく Wiki」を前提にしている。要約を書き、リンクを張り、古い記述を消す。この運用コストを払える人・チームが存在するなら OKF は伸びる。逆に「一括で放り込んで、後は触らない」情報は、RAG に任せた方が現実的だ。副業で 1 人で回すなら、自分がメンテナンスに触れ続ける情報だけを OKF 化して、それ以外は RAG に丸投げるハイブリッド構成が現実解になる。触らない Wiki は腐るのが早い。ここは自分の可処分時間と正直に相談した方がいい。
元記事でも「Hybrid Knowledge Architecture」として、OKF と RAG の併用が推奨されている。整理された組織知識は OKF、大量の非構造データは RAG。エージェントはまず OKF の Wiki を読んで全体の文脈を掴み、必要に応じて RAG で細部を掘る。個人開発でこの二段構えを組めると、「作ったけど回らない」から一歩抜ける可能性がある。
自分の retriever を組み直した時も、結局この使い分けに落ち着いた。核になる概念、頻繁に参照される「型」の情報は構造で持たせて、単発の素材は意味検索で拾う。ベクトル DB を捨てるのではなく、ベクトル DB に入れなくていい情報を減らすという発想だ。仕組みが増えたのではなく、それぞれの仕組みが得意な仕事に集中できるようになった、という感覚に近い。
まとめ
OKF が示したのは、AI エージェントの知識ベース設計に「選択肢」を戻すことだった。ベクトル DB 一択の時代から、情報の性質で使い分ける時代に移っていく。個人開発でも、この判断ができるかどうかで仕組みの完成度が変わる。
– 整理済みで関係性を持つ知識は OKF (Markdown + リンク) で持たせる – 大量・未整理・意味検索が主戦場なら RAG (ベクトル DB) を残す – 個人開発は OKF と RAG のハイブリッドで、メンテできる範囲だけ構造化する
「作れる」と「稼げる」の差は、道具の数ではなく、道具を選ぶ軸の解像度で開いていく。今日の記事が、その軸を 1 つ増やす助けになれば嬉しい。
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