ナレッジ・属人化– category –

「AIを第二の脳にする」という言葉の中身は比喩止まりの記事が多い。Andrej Karpathy氏が提唱したとされるLLM-wikiパターン（Raw/Wiki/Schemaの3層＋Lintパス）を、クエリ時点で検索するRAGとの違いから解説する連載第0回。

Claude Codeのサブエージェント機能は「コーディング作業の役割分担」に使われることが多いが、権限を絞ったサブエージェントに「他人の知識ベースを読み取り専用で調査させる」という使い方もできる。仕組みと設計上の勘所を解説します。

研究者の離職を「欠員」ではなく「代替不可能な制度的知識の消失」として捉え直し、属人化そのものは悪ではないという視点を挟んだ上で、「属人化の維持」と「知識の消失」を混同してはいけないと整理する連載第2回。

研究という仕事がなぜ本質的に属人化しやすいのかを、組織共通の原因（短期的効率性・育成コスト・伝承文化）と研究領域固有の脆弱性（論文という媒体の構造的限界、アカデミアの雇用構造）の両面から整理する連載第1回。

研究室で実験のノウハウが失われていく構造的な理由（論文という媒体の限界、アカデミア特有の雇用構造）を整理し、AIを使った新しい継承アプローチと、著者自身がObsidian×生成AIで1ヶ月でナレッジベースを構築した経験を紹介します。

属人化がなぜ起きるのかを暗黙知・形式知の観点から整理し、標準化・人的な仕組み・制度設計・AI活用という4層の解決アプローチを紹介します。