拓海先生、最近部下から『Knowledge Protocol Engineering』という論文が良いと言われましてね。正直、名前だけ聞いてもピンと来ないのですが、うちの現場で何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、これはAIに専門家の「やり方」を覚えさせる設計法です。事実を覚えさせるだけでなく、業務手順や判断の順序そのものを機械に実行できる形にするんですよ。
要は、今流行りの検索して答えを引っ張ってくる方式や、勝手に動くエージェントとは何が違うのですか。投資対効果の観点で知りたいです。
大丈夫、一緒に考えましょう。結論を先に言うと、RAG（Retrieval-Augmented Generation 情報検索補強生成）や一般的なAgentic AIは『何を知っているか』を増やす手法であるのに対し、KPEは『どう考えるか』を整える手法です。投資は知識整理とプロトコル化に向かうため、現場のノウハウを型にする労力は必要ですが、学習後の再現性と運用コストが下がる可能性がありますよ。
なるほど。で、具体的にはどうやって専門家の『やり方』を機械に落とし込むのですか。うちの現場だとベテランの勘が多くて文章化されていないんです。
良い質問です。まずは現場の手順や判断基準を文書やチェックリストに分解し、その文書を『Knowledge Protocol（知識プロトコル）』という実行可能なフォーマットに変換します。これはプログラムコードではなく、AIが順序立てて推論できる設計図だと考えてください。できないことはない、ただ整理が必要なだけです。
それって要するに、古い手順書を丁寧に分解して、AIが迷わないように決まりごとを作るということ？
まさにその通りです。要点を三つにまとめると、第一にベテランの判断を細かいルールに落とすこと、第二にそのルールをAIが実行しやすい形に整えること、第三に運用で逸脱が起きたらすぐに修正するフィードバックループを回すことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
実際のところ、うちの工場で使うなら最初の導入でどのくらい手戻りが出ますか。現場の信頼をどう築けばいいか心配です。
導入は段階的に進めます。まずは小さな業務でプロトコルを試し、現場のベテランと一緒に微調整して妥当性を確認するのです。投資対効果の観点では、最初は人手での整備コストがかかるが、運用が安定すればルールの再利用でスケールメリットが出ますよ。失敗を学習のチャンスに変えましょう。
運用中にAIが変な判断をしたら誰が責任を取るのか、という現場の声もあります。そういう懸念にはどう答えればいいですか。
ここは運用ルールと監査の設計が肝心です。KPEはAIを『黒箱』にせず、論理の流れを明示することを目的とするため、誰がどの判断をしたかのトレーサビリティを持たせやすいという利点があるんです。責任の所在を明確にしつつ、改善サイクルを回す体制を作れば問題は管理できますよ。
分かりました。最後に、これを進める上で私が気をつけるべき点を三つ、ざっくり教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！三点だけ意識してください。一、現場のベテランと必ず協働してプロトコル化すること。二、小さく始めて評価指標で効果を測ること。三、導入後のフィードバック回路を予め設計すること。これでリスクを抑え、効果を最大化できますよ。
分かりました。自分の言葉で言いますと、Knowledge Protocol Engineeringはベテランのやり方を機械が迷わないルールに変えて、それを繰り返し改善することで現場の判断力を再現する仕組み、ということで合っていますか。
その説明で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。必要なら最初のプロトコル化支援を私がディレクションしますから。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本論文はAIを現場の手順や方法論に適合させるための新しい枠組み、Knowledge Protocol Engineering（KPE）を提案している。従来のアプローチが主に『何を知るか』を拡張するのに対し、KPEは『どのように考え、どのように手を動かすか』というプロセス自体を設計する点で決定的に異なる。経営層にとっての示唆は明快である。現場の暗黙知を再現可能なルールに変換できれば、属人性を下げて安定的な事業スケールを可能にするという投資機会が生まれる。
まず基礎から整理する。Retrieval-Augmented Generation（RAG 情報検索補強生成）は外部文書を検索して答えを改善する手法であり、Agentic AI（エージェント型AI）はツールやループを与えて自律的に動く。これらは知識の補強や自律性に優れる一方で、専門領域の手順や方法論を忠実に再現することには限界がある。KPEはこれらのギャップを埋めるために、専門家の手順を「実行可能なプロトコル」に変換してAIに適用することを目指す。
この枠組みが重要な理由は三点ある。第一に、産業現場や法律、医療などでは手順や手続きの正確性が価値そのものになるため、単なる知識の引き出しだけでは不十分である点。第二に、従来のモデル改変（重みの再学習）はコストが高く柔軟性に欠けるが、KPEはモデルを『再訓練』するのではなく、与える文脈とプロトコルで専門性を付与する点で費用対効果が見込める点。第三に、透明性とトレーサビリティを設計段階から入れられるため、現場導入時の信頼構築につながる点である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大きく二つの潮流に分かれる。ひとつはRAG（Retrieval-Augmented Generation 情報検索補強生成）で、外部ドキュメントを検索しモデルの応答に利用することで事実性を高める手法である。もうひとつはAgentic AI（エージェント型AI）で、ツールやAPIを与えモデルに自律的な行動をさせることで複雑なタスクを処理するアプローチである。どちらも利点があるが、いずれも『方法論そのもの』をモデルに確実に守らせる領域では限定的であった。
KPEはここを埋める。差別化の核心は二点である。第一に文書を受動的な情報源として扱うのではなく、プロセスの『設計図』として扱い、手順を実行可能な構造に変換する点である。第二に、KPEは専門家を単なるデータ提供者ではなくKnowledge Architect（知識設計者）として位置づけ、彼らが設計したプロトコルをAIにそのまま実行させる仕組みを作る点にある。
この違いは現場での運用性に直結する。RAGは情報の抜けやノイズに敏感であり、Agentic AIはツール間の調停で予測不能な振る舞いをすることがある。対照的にKPEは、プロトコルに基づく制約と検証を導入しやすく、運用時の逸脱を検出して修正する仕組みを前提としている点で先行研究と差異が明確である。
3.中核となる技術的要素
KPEの中核はKnowledge Protocol（KP）という概念である。Knowledge Protocolは専門家が持つ手順、判断基準、エラー処理などを機械が順序立てて実行できるフォーマットに変換したものである。これは単なるチェックリストではなく、条件分岐や評価指標、検証ポイントを含む設計図であり、AIはこの設計図に従って推論と行動を行う。
実装上は三つの要素が必要である。第一に専門家からのナレッジ抽出と正規化の工程であり、ここで暗黙知を明文化する。第二にその文書をAIが従える形式に変換する工程であり、文脈注入やテンプレート化が行われる。第三に実運用でのモニタリングとフィードバック回路であり、AIの判断が逸脱した際に人が介入してプロトコルを修正する流れが設計される。
技術的には、これはモデル自体の重みを大幅に変えずとも実現可能であるため、コスト面の優位性が期待できる。とはいえ、プロトコルの精度と網羅性が不十分だと誤動作が起きるため、設計段階での専門家との協働が不可欠である。
4.有効性の検証方法と成果
この研究は検証として、KPEを用いたプロトコル化が専門タスクの再現性と正確性を向上させることを示した。検証方法は、従来手法（RAGやAgentic手法を含む）とKPEを比較し、タスク完遂率、手順遵守率、誤判定率といった定量指標で評価する設計である。さらに、現場担当者による操作性の定性的な評価も併せて行い、実務適合性を確認している。
結果は概ね肯定的である。KPEを導入したグループは手順遵守率が改善し、誤判定が減少した。またトレーサビリティが増したことで、問題発生時の原因特定と修正が迅速化した。この点は経営的なROI（Return on Investment 投資利益率）に直結し、初期のプロトコル整備コストを回収し得る見込みがあることを示唆している。
ただし検証は限定的なドメインで行われており、より広範な業務や複雑な判断が絡む領域での一般化には追加の研究が必要である。特に暗黙知の完全な形式化が難しい分野では、現場での人的監査が長期に必要となる。
5.研究を巡る議論と課題
KPEが提起する議論は主に実務化の難易度と倫理・責任問題に集中する。実務化の難易度としては、ベテランの暗黙知をどこまで文書化できるかという点が最重要である。ここが不十分だとプロトコル化しても現場の判断を完全に再現できない恐れがある。したがって人とAIの協働設計を進める運用設計が求められる。
倫理・責任の観点では、AIが出した判断の根拠をいかに説明可能にするかが課題である。KPEはプロトコル設計によってある程度の説明性を担保できるが、最終判断者の責任範囲を明確にするためのガバナンス設計が不可欠である。さらに、プロトコルが過度に機械的になると現場の柔軟性を奪う可能性があるため、バランスの取れた設計が必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で研究が進むべきである。第一に暗黙知の抽出技術の高度化であり、面談や業務観察から効率的にプロトコル要素を引き出すツール開発が必要である。第二にプロトコルの検証フレームワークの標準化であり、複数ドメインでの比較評価指標を整備することが求められる。第三にガバナンスと運用設計の研究であり、責任所在の明確化と監査可能な運用指針の整備が急務である。
検索に使える英語キーワードとしては、Knowledge Protocol Engineering、Knowledge Protocol、Retrieval-Augmented Generation、Agentic AI、Model Context Protocolなどが挙げられる。これらを手がかりに文献を追えば、実装や事例を深掘りできるであろう。
会議で使えるフレーズ集
「KPEはベテランのノウハウを再現可能なルールに変える手法です。」、「まずは小さな工程でプロトコル化して評価指標で効果を確認しましょう。」、「プロトコルは運用で改善し、トレーサビリティを担保することが重要です。」これらを会議で繰り返せば、現場との対話がスムーズになるはずである。
G. Zhang, “Knowledge Protocol Engineering: A New Paradigm for AI in Domain-Specific Knowledge Work,” arXiv preprint arXiv:2507.02760v1, 2025.
