Fact Builder – Discordメッセージと内部資料を意味空間に投影する

前回のWordpressに続き、Discordメッセージと内部資料（ZDL）を意味空間（Pivot）に投影できるようになりました。

ZIKUUの場合は、

• WordPress – 活動記録とエッセイ
• Discordメッセージ – 共同体メンバーの会話
• ZDL – 内部資料（開発、運用、教育など）

を日々ここに蓄積しますが、これが企業なら、

• 日報
• 議事録
• 取引履歴
• 社内チャット
• 技術資料

研究室なら、

• 調査資料
• 論文
• 実験データ
• 思考メモ

を読み込ませることになるでしょう。

これで活動記録文書、日常会話、内部資料の文脈束が一つの意味空間に合成できました。(Contextual Computing)

文脈束はノイズを含んだ要約ではなく、情報の骨子ですから、情報密度が高いのです。
膨大な情報を圧縮して意味空間を作っている。
それが「組織記憶の地形」としてそのまま見えます。

情報のカテゴリーとトピックで意味空間の断面を見るとこうなります。

これは軸を入れ替えただけ。

情報源で分解した様子。
カテゴリーの中が、Wordpress、Discord、zdlのように分かれています。

これはプロジェクトを縦軸に情報源で分類した様子。

横軸のトピックを重ねてさらに分解。

企業なら、日報、チャット、議事録が入ると、会社全体の「今どこで考えていて、どこで動いていて、どこで詰まっているか」がかなり見えるはずです。

特に面白いのは、個別文書を読みに行かなくても傾向が出ることです。たとえば「この3週間、あるプロジェクトだけ discussion と issue が増えて result が出ていない」とか、「別部署では decision のあとすぐ activity に移っている」とか。組織の癖まで見えてくる。

このように観察用の窓として使うなら、かなり強い。

日報・議事録・チャット・社内ブログまで同じ community_memory に投影できると、会社の「組織記憶の地形」がそのまま見える感じになります。

原本→文脈抽出→意味空間というパイプライン（一般的に言われるワークフロー）が自動化され、日々、活動の記録を残すだけで組織の記憶が積み上がっていく。
原本を失わなければ、抽出方法、投影方法を変更すれば、パイプラインを再実行することもできる。

この組織の記憶をAIが眺めながら人の活動を支援するのが、PRE (Pivot Reasoning Engine)とAI塾長です。

ZIKUUの日常は、

欲しい・困った
↓
観察
↓
作る・直す
↓
観察

の繰り返しですが、そのループと同じ構造がこのシステムにも組み込まれています。