Pivotサービスの拡張を進める

上の画面はPivotサービスの管理画面です。

このサービスは、

データを集める（ブログ、国際ニュース、国内ニュース、ラジオ、人工衛星、論文、活動記録など）
↓
LLMを使って、データから観測軸=Dimensionを抽出する（例：地域：東京、出来事：交通事故、発生日時：2026-03-21、天気：雨、みたいな）
↓
観測軸を名寄せ＝Canonicalizeする
↓
Factデータとして保存する

という処理をしますが、一発でCanonizalizeできない場合に、対応表を育てながら、自動的に観測軸が整うようにしていきます。

上の画面が、その対応表を作る画面です。

AI塾長やWorld Eyeのようなアプリケーションは、このPivotサービスのFactをDimensionを動かしながら観察して意味を抽出します。

今日は、データモデルを整理して、試験的にデータを投入して、DimensionがCanonicalizeされる、というところまで開発が進みました。

次回は、本物のデータを大量投入して、Canonicalization処理の具合を見ます。

このシステムが完成すると、ZIKUUに蓄積されるデータは、すべて観測可能な意味空間に配置されることになります。

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開発の傍らでは、文書の管理です。

ZIKUUでは、内部にGitHubのようなサービスを走らせており、そこに塾内で生成された、教科書、技術文書、論文などを管理しています。

日常の作業の中で、必要だと思ったことは、すぐに文書化して残すように心がけています。

今日はMarkdownとMermaidに関して文書をまとめました。

こういうものは、なかなか覚えていられないので、必要な時に、ZIKUUポータルから、１クリック２クリックでサッとみられるようにしておく必要があります。

AI塾長は、このような文書も参照するので、AI塾長が相談相手になってくれます。