仕組みとシステム構成
Brainbaseは、会社中の情報を一つの巨大な箱へ集めるシステムではありません。
材料、正本、意味のルール、判断、実行を分け、必要な時だけつなぐシステムです。オントロジーとGraph SSOTを「意味と事実の中核」に置き、その上で判断と実行を組み立てます。
全体構成
流れは次のとおりです。
- メール、議事録、ドライブ、コードなどから、判断に必要な材料を集める
- 人間が確認した人物、組織、プロジェクト、判断と関係だけをGraph SSOTへ置く
- オントロジーが、各データの意味と接続してよい関係を決める
- Judgment DAGが、根拠、判断、権限、実行、評価の依存関係を組み立てる
- AIが探索と反証を行い、人間が重要な判断と承認を担う
- 許可された実行だけを行い、成果物と結果を証跡として戻す
5つの層と責任
| 層 | 持つもの | 持たないもの |
|---|---|---|
| 情報源 | メール、議事録、ドライブ、タスク、コードなどの材料 | 承認済みの会社方針という地位 |
| Graph SSOT | 人物、組織、プロジェクト、判断と、それらの確定した関係 | 生の資料全文や実行手順のすべて |
| オントロジー | 型、関係語彙、制約、変更規則 | 個別企業の実データ |
| Judgment DAG | 根拠から判断、権限、実行、評価までの依存関係 | 人間に代わる最終的な価値判断 |
| 実行と証跡 | 承認された操作、成果物、結果、評価 | 上流の判断や権限を勝手に変更する権利 |
この分離により、資料が更新されたこと、会社の正本が変わったこと、AIが何かを実行したことを混同しません。
AIが依頼を受けた時
たとえば「この案件を受けるべきか」と依頼された場合、AIは次の順番で考えます。
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依頼の対象を正規IDへ解決する
↓
関係する会社方針・過去判断・人物・制約を読む
↓
今回の証拠と、反対材料を集める
↓
判断案と、判断が崩れる条件を示す
↓
人間が判断・承認する
↓
許可された範囲だけ実行する
↓
結果を証跡として戻し、判断を評価するresolve_entityは最初の「対象を正規IDへ解決する」役割を持ちます。名前の表記揺れや同名の対象を推測で混ぜず、どの人物・組織・プロジェクトの話かを確定してから文脈を読みます。
検索では、候補の発見、質問に応じた関係探索、根拠確認をつなぎます。埋め込み生成の外部APIは必須ではありません。検索の仕組みで具体例と設定の違いを説明しています。
ローカルOSS版と組織版
現在のOSS版は、同じ中核構造をローカルで試す入口です。
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現在のOSS版
ローカルSSOT + Ontology 2.0.0 + MCP + typed DAG + local runner
↓ 同じ意味モデルを保ったまま拡張
組織版
組織identity + RBAC + 承認 + 監査保持 + hosted runtime個人用MCPと組織用システムが別々に存在するのではありません。ローカルで判断文脈を確かめ、同じオントロジーとJudgment DAGへ組織運用上の権限と監査を追加します。
次に読む
- オントロジーとは — 会社の言葉と関係をどう揃えるか
- Judgment DAGの考え方 — 判断から実行・評価までをどうつなぐか
- 現在の状態 — 実装済みと計画中の境界