一人の研究者が、チーム全員のナレッジ基盤をつくる方法

論文、プレプリント、業界ニュース。最先端の情報は毎日発信されているのに、チームに届かない。Kylonで「情報収集→解析→共有」を自動化し、一人の作業をチーム全体の知識資産に変える方法を紹介します。

つきのこ

ソリューションエンジニア · 8 min read

Kylonで構築する「研究ナレッジ基盤」の全体像

私が実際に取り組んでいるのは、AIロボティクス分野の受賞論文を追いかけることです。ICRA、IROS、RSS、CoRLなど主要な国際会議の受賞論文を収集し、チームで共有しています。

この仕組みをKylonで構築すると、以下の3つのレイヤーになります。

Kylonのアプリ機能を使い、論文を構造化して蓄積するデータベースを作成します。フィールド構成の例を見てみましょう。

完成したアプリは、カード形式で論文を一覧でき、会議別・年度別にフィルタリングできます。単なるスプレッドシートではなく、検索可能で、各論文に対して個別のディスカッションスレッドを持つことができます。

論文データベースアプリ：会議別にフィルタリングし、AI要約を一覧できる

手動で毎日チェックする必要はありません。Kylonのワークフロー機能で、指定した情報源から自動的に新着を取り込みます。

AIエージェントが取得した情報を解析し、タイトル・著者・要約を自動入力してアプリに登録します。重複チェックも自動で行われるため、同じ論文が複数ソースから取り込まれても二重登録にはなりません。

新しい論文がアプリに追加されると、チャンネルに通知が届きます。「今週arXivから12件の新着論文を登録しました。注目度の高い3件はこちらです」。チームの全員が、追いかけなくても最新情報にアクセスできます。

ワークフロー自動収集：エージェントが新着論文を取得し、チャンネルに通知

情報を集めるだけでは価値の半分です。チームがその情報をもとに考え、議論し、自分たちの業務に活かすことで、初めてナレッジとして機能します。

Kylonでは、アプリに登録された各論文のレコードに対して、ディスカッションスレッドを開くことができます。

一人が整理した情報が、チーム全員の判断材料になります。「この論文はもう読んだ？」というやりとりが、構造化されたスレッドで残り、後から参照できます。

チーム協業スレッド：論文ごとにディスカッションし、AIが関連論文を提案

従来のやり方では、情報収集は個人の努力に依存していました。追いかけた論文の知見は個人のブックマークやメモに留まり、チャットで共有しても流れて埋もれてしまいます。

Kylonでは、ワークフローが情報を自動収集し、構造化されたアプリに一元蓄積し、レコードスレッドでチームの議論が残ります。検索・フィルタで必要な論文に即座にアクセスできます。

一人がシステムを構築すれば、チーム全員がその恩恵を受けます。新しいメンバーが入っても、過去の論文とそこでの議論がすべてアクセス可能です。属人化していた情報収集が、チームの共有資産になります。

研究・投資判断に必要な情報収集を、チーム全体のナレッジ基盤に変えませんか。