Open Knowledge Format のご紹介

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

基盤モデルは進化を続けていますが、関連するコンテキストが不足していると、特にエージェント システムの構築に使用される場合に、できることが制限されることがよくあります。これらのモデルは、コードの作成、ドキュメントの要約、データセットの分析に役立ちますが、正確で実用的な結果を生成するには、適切な情報が必要です。

そこで本日は、LLM-wiki パターンを移植可能で相互運用可能な形式にするオープン仕様である Open Knowledge Format（OKF）をご紹介します。これは、最新の AI システムに必要なメタデータ、コンテキスト、キュレートされたナレッジを表すための、ベンダーに依存しない、エージェントと人間にとって扱いやすい標準です。

公開されている OKF v0.1 は、YAML フロントマターを含む Markdown ファイルのディレクトリとしてナレッジを表します。また、少数の合意された規則が用意されているため、さまざまなプロデューサーが作成した Wiki を、さまざまなエージェントが変換なしで利用できます。

それだけです。複雑な圧縮スキーム、新しいランタイム、必要な SDK はありません。OKF ドキュメントのバンドルの特長は次のとおりです。

• Markdown のみ - どのエディタでも読み取り可能、GitHub でレンダリング可能、どの検索ツールでもインデックス登録可能

• ファイルのみ - tarball としてリリース可能、任意の Git リポジトリでホスト可能、任意のファイル システムにマウント可能

• YAML フロントマターのみ - クエリ可能である必要がある少数の構造化フィールド（タイプ、タイトル、説明、リソース、タグ、タイムスタンプ）用

Obsidian、Notion、Hugo、または過去 1 年間に登場した LLM wiki パターンを使用したことがある方なら、その形式に馴染みがあるでしょう。OKF は、これらのパターンを相互運用可能にするために必要な少数の規則を正式に定めています。

OKF で解決できる組織の問題や、その仕組み、利用開始方法、今後の展開について見ていきましょう。

コンテキストが断片化された現状

ほとんどの組織では、基盤モデルが使用する情報の圧倒的多数が社内ナレッジです。たとえば、テーブルのスキーマ、ビジネスにおける指標の意味、インシデントのランブック、2 つのシステム間の結合パス、古い API のサポート終了のお知らせなどです。

現在、これらのナレッジの原子は、次のような、断片化が進んださまざまなシステムに存在しています。

• 独自の API があるメタデータ カタログ

• Wiki、サードパーティ システム、共有ドライブ

• コードコメント、ドキュメント文字列、ノートブック セル

• 数名のシニア エンジニアの頭

AI エージェントが「イベント ストリームから 1 週間のアクティブ ユーザー数を計算するにはどうすればよいですか？」という質問に答える必要がある場合、これらの散在した、相互に互換性のないサーフェスから回答を組み立てる必要があります。各ベンダーは独自のカタログ、独自の SDK、独自のナレッジグラフ スキーマを提供しており、ナレッジをプロダクト間や組織間で簡単に移植することはできません。

その結果、エージェント開発者は皆、コンテキストの組み立ての同じ問題をゼロから解決し、カタログ ベンダーは皆、同じデータモデルを再考し、知識そのものは、それを生成したサーフェスの背後に閉じ込められています。

現実の Wiki としてのナレッジ

開発チームは、AI エージェントの構築方法を変えつつあります。モデルを使用して同じドキュメントで同じ事実を何度も検索する代わりに、エージェントに、時間の経過とともに有用性が高まる共有 Markdown ライブラリを提供できます。これにより、エージェントは自分のファイルを読み取って更新するという面倒な作業を引き受けることができ、チームはコンテンツをキュレートしてコードのように管理できます。

著名な AI 研究者であり教育者でもある Andrej Karpathy 氏は、LLM Wiki の要約でこの考えを最も簡潔に説明しています。「LLM は飽きることがなく、相互参照の更新を忘れることもなく、1 回のパスで 15 個のファイルに触れることができます」と同氏は書いています。人間が個人用 Wiki を放棄する原因となる記帳は、まさに LLM が得意とするところです。

同様の「Wiki としてのナレッジ」パターンは、コーディング エージェントに接続された Obsidian vault、AGENTS.md / CLAUDE.md ファミリーの規約ファイル、エージェントが実際の作業を行う前に参照する index.md と log.md のアーティファクトでいっぱいのリポジトリ、データチーム内の「コードとしてのメタデータ」リポジトリなど、さまざまな名前で繰り返し現れています。

このパターンは魅力的で強力ですが、各インスタンスはカスタムメイドです。Karpathy 氏の Wiki、あなたのチームの Wiki、ベンダーのカタログのエクスポートはすべて似たようなもの（Markdown、フロントマター、クロスリンク）に見えるかもしれませんが、それらのいずれも連携するように意図的に設計されているわけではありません。すべてのドキュメントに含めるべきフィールドやファイル名の意味について、合意された答えはありません。その結果、Wiki にエンコードされたナレッジは元のチーム内でサイロ化されたままとなり、新しいエージェントが構築されるたびに冗長な作業が発生します。

欠けているのは形式であり、別のサービスではない

この問題の解決策は、別のナレッジ サービスではありません。次のようなナレッジを表現する方法として、形式が必要です。

• SDK なしで誰でも作成できる

• 統合なしで誰でも利用できる

• システム、組織、ツール間を移動しても存続する

• 記述するコードとともにバージョン管理に保存される

• 人間が読めてエージェントが解析できる: 同じファイル、変換レイヤなし

OKF は、そのように設計された形式です。

OKF の仕組み: 1 画面でわかる設計

OKF バンドルは、コンセプトを表す Markdown ファイルのディレクトリです。コンセプトとは、テーブル、データセット、指標、ハンドブック、ランブック、API など、キャプチャしたいあらゆるものです。各コンセプトは 1 つのファイルです。ファイルパスはコンセプトの ID です。

各コンセプト ドキュメントには、構造化されたフィールド用の YAML フロントマターの小さなブロックと、その他すべてのもの用の Markdown 本文があります。

コンセプトは通常の Markdown リンクで相互にリンクされ、ディレクトリを、ファイル システムが暗示する親子リンクよりも多様な関係のグラフに変えます。バンドルには、必要に応じて index.md ファイル（エージェントが階層をナビゲートする際の段階的な開示用）と log.md ファイル（変更の時系列履歴用）を含めることができます。

v0.1 の完全な仕様（適合基準、相互リンクのルール、少数の予約済みファイル名を含む）は、1 ページに収まります。

設計の 3 つの原則

1. 制限が最小限。OKF で必要なものは 1 つだけで、それは各コンセプトのタイプ フィールドです。それ以外のすべて（どのようなタイプが存在するか、他にどのようなフィールドを含めるか、本文にどのようなセクションがあるかなど）は、プロデューサーに任されます。仕様はコンテンツ モデルではなく、相互運用性サーフェスを定義します。

2. プロデューサーとコンシューマーの独立性。OKF では、ナレッジを作成する側とナレッジを利用する側が明確に分けられます。人間が手動で作成したバンドルを AI エージェントが利用できます。メタデータ エクスポート パイプラインによって生成されたバンドルをビジュアライザーで閲覧できます。1 つの LLM によって合成されたバンドルを別の LLM でクエリできます。形式は契約であり、どちらの側のツールも個別に切り替え可能です。

3. プラットフォームではなく、形式。OKF は、特定のクラウド、データベース、モデル プロバイダ、エージェント フレームワークに依存しません。読み取り、書き込み、配信に独自の SDK やアカウントは必要ありません。ナレッジ形式の価値は、誰がそれを所有しているかではなく、どれだけの人やシステムがそれを利用しているかによって決まるため、Google は OKF をオープン スタンダードとして公開しています。

仕様とともにリリースされるもの

形式を具体化するために、プロデューサー側とコンシューマー側の両方で参照実装を公開しています。

• 拡充エージェント: BigQuery データセットを走査し、テーブルとビューごとに OKF のコンセプト ドキュメントの下書きを作成した後、信頼できるドキュメントをクロールする 2 回目の LLM パスを実行して、引用、スキーマ、結合パスで各コンセプトを拡充します。

• 静的 HTML ビジュアライザー: OKF バンドルを、単一の自己完結型ファイル内のインタラクティブなグラフビューに変換します。バックエンド不要、表示側でのインストール不要で、データがページから出ることもありません。

• 3 つの閲覧可能なサンプル バンドル: 参照エージェントによって生成され、要件を満たした OKF の実際の例としてリポジトリにコミットされた、GA4 e コマース、Stack Overflow、Bitcoin の公開データセット。

これらは意図的に概念実証として作成されています。エージェントは OKF を生成する一例を示しているだけであり、形式のいずれの部分においても特定のエージェント フレームワークや LLM は必要ありません。ビジュアライザーは OKF を利用する一例を示しているだけであり、形式のいずれの部分においても HTML やグラフビューは必要ありません。Google は、プロデューサーとコンシューマーのエコシステムが、Google がリリースしたものをはるかに超えて成長することを期待しています（そして望んでいます）。

今後の展開

OKF v0.1 は出発点であり、完成した標準ではありません。この形式は、プロデューサーとコンシューマーが増えるにつれて、また、実際にエージェントに必要なナレッジ表現をまとめて学ぶにつれて、進化していきます。

Google は OKF を最初からオープンに公開しています。ナレッジ カタログ、拡充パイプライン、AI エージェント向けにカスタマイズされた Wiki、AI ナレッジ ドメイン内のものなど、いずれを構築する場合でも、ナレッジ形式がその名に値するのは、最初からオープンに公開されている場合に限られるからです。

ここから、次のことをおすすめします。

• 仕様を読む（短いです）

• ご利用のソースシステム、データベース、ドキュメント サイト用のプロデューサーを記述する

• コンシューマーを作成する: 閲覧者、検索インデックス、バンドルについて推論するエージェント

• ご自身のデータでリファレンス実装を試す

• 問題を報告する、PR を送信する、拡張機能を提案する: 仕様はバージョン管理されており、下位互換性のある成長を考慮して明示的に設計されています。

リポジトリ、仕様、サンプル バンドルは GitHub で入手できます。また、Open Knowledge Format を取り込んでエージェントに提供できるように Google Cloud の Knowledge Catalog を更新しました。関連するコードと例はこちらでご確認いただけます。

形式そのものが貢献です。Google がリリースしたツールは、それを実現し、試すためのコストを下げるために存在します。現在ナレッジがどのような形であっても、OKF は今後そのナレッジを変換できる「共通語」となるように設計されています。

^{Google Cloud データクラウド チームが公開。Open Knowledge Format はオープンな仕様です。Google のプロダクト以外での貢献、代替実装、採用はすべて明示的に歓迎されます。この投稿は、著者のほか、Google の多くのメンバーの重要なアイデアによって完成しました。ご協力に感謝いたします。}

- Google Cloud、データクラウド、エンジニアリング、データ分析、テクニカル リーダー Sam McVeety

- Google Cloud、データクラウド、エンジニアリング、BigQuery、テクニカル リーダー Amir Hormati