--- category: AIとの付き合い方 date: 2026-08-26 description: 議事録もマニュアルも、フォルダに溜めてAIに読ませているのに、聞くと古い版を混ぜて答えてくる——心当たりはありませんか。Googleが「AIへの知識の渡し方」の取り決めOKFを公開しました。中身はフォルダとテキストと、頭に書く数行のラベルだけ。そして白状すると、私が自己流で作っていた仕組みと、かなり似ていました。ラベルのないフォルダから選ばせていたのは、こちらの側だった、という話です。 draft: false henso: false slug: okf-label title: その資料、AIには読めない置き方になっていませんか——Googleが公開したOKFという答え --- ![スーパーの棚の食品には産地と賞味期限のラベルが貼ってあるのに、隣に積まれた書類の山には1枚もラベルが無い対比](画像/okf-label/zu0-hero.png) 議事録、マニュアル、報告書。フォルダに溜めて、AIに読ませている。 なのに聞くと、古い版を混ぜて答えてくる。とっくに変わった値段で、とっくにやめた手順で、平気な顔で答えてくる。 何度かそれが続くと、人は静かに、AIに大事なことを聞かなくなります。文章の手直しや調べ物には使う。でも、自社の数字や経緯が絡む相談はしない。AIは「一般論を答える係」に、そっと格下げされていく。 ——心当たりは、ありませんか。 Googleが、この困りごとのど真ん中に向けて、一つの取り決めを公開しました。名前は [**OKF**](https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md)。日本語にすれば「開かれた知識の書式」——**AIに知識を渡すときの、書き方の取り決め**です。 今日はその紹介と、それから、少し個人的な話をします。 （この連載では、AIとの会話が一言一句そのまま残っている記録を「原典」と呼び、それを消さずに残して、あとから働かせる工夫のことを、勝手に「原典工学」と呼んでいます。今日は、原典から作った「今の正解」を、どう置くかの話です。） ## 悪いのはAIではなく、フォルダのほう 最初に、種明かしをひとつ。 AIが古い版を混ぜるのは、AIが劣っているからではありません。**フォルダが、人間専用にできているから**です。 どれが最新か。どれが決定版で、どれが没か。あの数字は、誰がどう決めたのか。——そういうことは、書類のどこにも書いてありません。書いていないのに社内で困らなかったのは、**人がタダで補ってきたから**です。「その見積もりは古いですよ、先月改定したから」と言ってくれる誰かが、いつもそばにいた。 フォルダというのは、「事情を知っている人」がそばにいる前提で成り立ってきた置き場なのです。 そこに、事情を何も知らない読み手——AIが、初めて来ました。AIには、隣の席の誰かがいません。フォルダに置いてある物を、置いてあるままに読みます。生きている書類と死んだ下書きの区別は、書いていなければ、つきません。 ![フォルダの前に立つ人とAI。人の隣には「それ古いよ、先月改定した」と言ってくれる同僚がいるが、AIの隣には誰もいない](画像/okf-label/zu1-tonari.png) つまり、あなたの会社の知識は、実は、フォルダの中にありません。「どれが生きているか」という一番大事な部分は、まだ、人の頭の中にあります。 そして、この前提は崩れ始めています。人は辞めるし、忘れます。それに、これからは資料を**AI自身が書き足していきます**。事情を知らない書き手が、事情の書いていない山に、さらに積んでいく。放っておけば、山はどんどん、誰にも確かめられないものになっていきます。 ## 白状すると、私はこれに、あまり困っていません ここで白状します。冒頭の困りごとに、私は、あまり遭っていません。 理由は単純で、似たような仕組みを、必要に迫られて自己流で作っていたからです。この連載でずっと書いてきた、あの話です。AIとの会話は全文残す。仕事の終わりに、AIに数行のあらすじを書かせる（[第3話](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kioku/)）。探すときは、まず目録で当たりをつけてから原典に降りる（[第4話](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kiku/)）。そしてプロジェクトごとの「今の正解」は、別のページに書き直して育てる。 自分と、自分の顧問先の範囲でしか通用しない、手作りの仕組みです。 その上で、Googleの取り決めを読みました。 ![自己流で作った手作りの棚と、Googleの規格の設計図が並んでいる。細部は違うが骨格がよく似ている](画像/okf-label/zu2-nite-iru.png) **かなり、似ていました。** 正直な感想を書きます。——すごいラッキーだ、でした。自分の周りにしか通用しなかった手作りの工夫が、世界の標準とよく似た形をしていた。明日から「私の自己流ですが」ではなく「Googleも同じことを言っています」と言える。こんなに都合のいい話は、めったにありません。 なぜ似ていたのかには、ちゃんと理由がありました。それも後で書きます。先に、OKFの中身を紹介させてください。拍子抜けするほど、簡単です。 ## 中身は、フォルダとテキストと、数行のラベルだけ OKFの中身は、こうです。 **ただのフォルダに、ただの文章ファイルを入れる。各ファイルの頭に、数行のラベルを書く。以上。** 新しいソフトは要りません。登録先も、費用も、専用の道具も要りません。仕様書自身が、趣旨としてこう言っています——**ファイルを開ければ読める。フォルダごと写せば、そのまま人に渡せる。** （文章ファイルはMarkdownという形式ですが、身構えなくて大丈夫です。どんなパソコンのメモ帳でも開ける、飾りの少ないただのテキストです。） ![ただのフォルダの中にテキストファイルが並び、各ファイルの先頭の数行だけが色付きで光っている図。特別なソフトは何も無い](画像/okf-label/zu3-nakami.png) 拍子抜けしたでしょうか。私はしました。でもこの「何も要らない」は手抜きではなく、狙いです。10年後のパソコンでも、別の会社のAIでも、読める。凝った仕組みは、凝った分だけ持ち運べなくなる——それを知っている人の設計です。 違いは、たったひとつ。**ファイルの頭に貼るラベル**です。 ## ラベルは、スーパーの食品表示と同じ ラベルには、何を書くのか。 まず、**名前**です。この書類は何の種類か（議事録か、手順書か、決め事か）。そして、中身を一文で言うと何か。AIが目録を作るとき、開く前に見当をつけるとき、この一文が効きます。 その上に、OKFが本領とするラベルが乗ります。読みながら私が思い出したのは、スーパーの食品表示でした。 ![食品パッケージの表示ラベルと、書類の頭のラベルが1対1で対応している図。産地・検品・賞味期限・棚の入れ替え](画像/okf-label/zu4-shokuhin.png) - **産地**——この知識は、何から作られたか。元にした資料はどれか - **検品**——誰が（どのAIが）書いたか。そして、**誰が確かめたか**。書いた者と確かめた者は、別の欄です。「AIが書いて、人が確かめた」が、ラベルを見れば分かるようになっています - **賞味期限**——いつまで信じてよいか。期限を過ぎた知識は「古くなっているかもしれない」と、機械にも分かる - **棚の入れ替え**——下書きか、現役か、引退済みか。引退した書類は捨てずに、「引退」と書いて残す スーパーの棚から、私たちはラベルのない食品を買いません。ところがAIには、ラベルのないフォルダから選ばせていました。古いのを掴むのは、当たり前だったのです。 ひとつ、感心したことがあります。OKFは、**信用の点数を書きません**。「この書類は信頼度80点」のような判定は書かない決まりで、書くのは判断材料——誰が作り、誰が確かめ、いつまでの話か——だけ。判定は、読む側がします。点数は人によって基準が違い、しかも古びるから、と仕様書は理由まで書いています。 ![ラベルには「誰が作った・誰が確かめた・いつまで」の材料だけが並び、点数欄は空のまま。判定している人が横にいる図](画像/okf-label/zu5-tensuu.png) この連載を「原典工学」と名乗ってきた手前、考えました。原典工学が「原典」の工学だとすれば、OKFは何の工学なのか。 私の答えはこうです。**OKFは、知識ではなく、信用を扱う仕組みです。** 作った人がその場にいなくても、書類が自分で「私はこういう素性の者です」と名乗れるようにする。そのための、書き方の決まりごとなのだと思います。 ## 答え合わせ——なぜ似ていたのかには、理由がありました さて、さっきの続きです。手元には、AIに書かせてきたあらすじの記録が900本あまり、パターン集や失敗事例の束、プロジェクトごとの「今の正解」のページ群があります。OKFの形と、突き合わせてみました。 結果は、3つに割れました。 **ひとつ目。似ていた理由が分かった物。** プロジェクトごとの「今の正解」のページ群——私はこれを、今年の7月に作りました。そのとき下敷きにしたのが、アンドレイ・カーパシーというAI研究者が書いた、たった75行のメモです。「AIに知識を渡すなら、wikiの形がいい」という趣旨の短い文章でした。 そしてOKFも、同じ考え方の上に立っています。 つまり**独立して同じ場所に着いたのではなく、同じ源から、Googleと私が別々に汲んでいた**のでした。似ているのは、当たり前だったのです。 ![75行の短いメモを源に、左へGoogleの規格、右へ手作りの仕組みという2本の流れが伸びて、それぞれ違う形で似た骨格に育っている図](画像/okf-label/zu6-minamoto.png) ただ、これはこれで、ひとつ発見でした。**同じ源から出発して、Googleは万人向けの規格にし、私は自分の仕事に合わせて手で作った。それでも骨格は、そう遠くならなかった**。良い考え方に早めに触れておくと、こういう得の仕方がある、ということだと思います。 （ちなみに7月に下敷きを読んだとき、手元の仕組みを数えたら「必要な部品の7割は既に持っている」という結論でした。新しく足したのは3つだけです。**ページを育てる**こと、**反対意見を必ず書く**こと、**矛盾を目立たせる**こと。この3つ目までやっている規格は、実はまだ見たことがありません） **ふたつ目。形は同じなのに、ラベルの言葉がバラバラだった物。** 種類のラベルに、同じ意味を3つの言葉で書いていました。人間の目には同じに見えます。でもAIには、3種類の別物に見える。「揃える」ことの効き目が、一番よく分かった箇所です。 **3つ目。逆向きだった物。** 目録のつもりで作っていた一覧が、実際には日誌に近くなっていました。1行が本文並みに太って、「開く前に見渡す」という目録の仕事を果たせていない。ここはOKFを鏡にして、作り直しました。 直す作業は、全部AIにやらせました。私がしたのは、方針を決めることと、AIが迷ったラベルの判定だけです。 ![大量の書類にAIが次々とラベルを貼っていき、人間は「これは現役、これは旧版」の判定だけをしている絵](画像/okf-label/zu7-labelhari.png) ## 今日からできること——ラベル貼りは、AIの仕事です 真似は、今日からできます。しかも、ラベルを貼る作業は、あなたの仕事ではありません。 1. **フォルダをひとつ選ぶ。** よく使う、書類の混みあった所がいい 2. **AIに頼む。** 「このフォルダの各ファイルの頭に、種類と一文の説明のラベルを付けて。どれが現役でどれが旧版か、迷った物は私に聞いて」 3. **聞かれた物にだけ、答える。** どれが生きているか——それだけが、人の頭の中にしかない情報です。あなたにしか答えられません 4. **旧版には「引退」と書く。** 捨てなくていい。引退と書いてあれば、AIはもう混ぜません 5. **終わったら、前に変な答えが返ってきた質問を、もう一度してみる。** 違いは、ご自分の目で ![ラベル貼りの前後の対比。前はラベルの無い山から古い書類を掴むAI、後はラベルを見て現役だけを選び出すAI](画像/okf-label/zu8-zengo.png) 本家の決まりごとは、Googleが[こちらで全文を公開しています](https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md)。英語ですが、AIに「このページを読んで、うちのフォルダに当てはめて」と頼めば、そのまま働いてくれます。興味のある方は、AIに読ませてみてください。 このブログでは、その本家から、**非エンジニアが今日から真似できる最小形だけ**を抜き出して、記事の最後に置いておきました。日本語のラベルの見本と、AIへの頼み方の文面です。まずはそれを写して、フォルダひとつで試してみてください。 社内で自分とAIが読むだけなら、ラベルは日本語でかまいません。大事なのは言葉ではなく、形です。外部とやり取りする段になったら、本家の名前に揃えれば済みます。 ## ただし、一つだけ OKFの仕様書を読み終えて、ひとつだけ、引っかかったことがあります。 この規格には、**「どうしてそうなったか」の置き場がありません。** いつ変えたか、は残ります。誰が確かめたか、も残る。でも、その決定に至った経緯——誰が何と言い、何を捨てて、なぜそうなったのか——を置く場所が、仕様のどこにもないのです。 ![上の棚には「今の正解」がラベル付きで整然と並び、その下の階には生の記録が積まれているが、両者をつなぐ階段が描かれていない図](画像/okf-label/zu9-kaidan.png) この連載を読んでくださっている方なら、ぴんと来たと思います。 その話は、次回。 ——その前に。「で、実際どこから手を付けるの」という方のために、**私が実際にやった手順**を、この記事のいちばん最後に置いておきました。Googleの本家を取ってくるところから、AIに任せる頼み方の文面まで、そのまま写して使える形にしてあります。 --- この記事は連載「AIの原典工学」の第9話です。 - [第1話 AIとの会話のすべては原典にある——JSONLを残せ](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-genten/) - [第2話 あなたのAIが全て覚えている——JSONL工学とは](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kougaku/) - [第3話 AIに記憶をつくる——残すだけでは、取り出せない](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kioku/) - [第4話 「あの話どうだったっけ」では、AIは探しに行かない](https://aika-keiei.com/articles/jsonl-kiku/) - [第5話 「全部残すのは無理」は、読み手がいなかった時代の判決](https://aika-keiei.com/articles/genten-kougaku/) - [第6話 AI議事録で、会話を捨てていませんか](https://aika-keiei.com/articles/rokuon-genten/) - [第7話 AIは覚えていてくれる、と思っていませんか——消えた3か月前の会話と、残った議事録](https://aika-keiei.com/articles/gijiroku-nokoru/) - [第8話 プロンプト、書こうとしていませんか——しゃべった30分が、そのまま依頼書だった](https://aika-keiei.com/articles/hitorigatari-prompt/) ## 付録: 私が実際にやった手順（このブログにだけ） 「規格を読む」と言うと大ごとに聞こえますが、やったことは4つだけです。読むのも当てはめるのも、ほとんどAIの仕事でした。 ### 1. 本家をAIに渡す Googleは、決まりごとの全文をGitHubというサイトで公開しています。ここです。 > https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md ページを開くと英語がずらりと並んでいて、私も最初はうんざりしました。**読む必要はありません。** AIにURLをそのまま渡して、こう頼みます。 > 「このページを読んで、何が書いてあるか日本語で10行にまとめて。専門用語は噛み砕いて。」 私の場合はこれで全文（千行あまり）を読ませました。手元に置いておきたければ、同じページの「Raw」というボタンを押すとテキストだけが出るので、それを保存すれば済みます。 ### 2. 自分のフォルダと突き合わせさせる 次に、自分の側を見せます。 > 「私のフォルダはこうなっています。さっきの決まりごとと突き合わせて、①もう合っている所 ②言葉がバラバラな所 ③考え方が逆になっている所 の3つに分けて教えて。直す提案はまだしないで、今どうなっているかだけ。」 私の場合、この一手で3つに割れました。合っていた所、ラベルの言葉が3種類に散らばっていた所、目録のつもりが日誌になっていた所。**自分では気づいていませんでした。** ### 3. 直す作業を、AIにやらせる 分かったら、直します。ここも人の出番はほとんどありません。 > 「②と③を直して。ただし本文は1文字も変えないで、ファイルの頭のラベルだけを直して。何をどう変えたかを一覧にして残して。迷ったものは私に聞いて。」 一覧を残させるのが大事です。**気に入らなければ、そのまま元に戻せます。** ### 4. ラベルの最小形 ファイルの頭に、こう書くだけです。書類の本文は、1文字も変えません。 ``` --- 種類: 議事録 説明: 8月の定例会議。仕入れ値の改定を決めた回。 作成: 2026-08-26 AIの文字起こしから 確認: 2026-08-26 社長 状態: 現役 --- ``` 本家OKFの名前との対応は、種類=type、説明=description、作成=generated、確認=verified、状態=status、期限=stale_after です。社内で自分とAIが読むだけなら日本語のままでよく、外に出すときに揃えれば十分です。 そして、ラベル貼りを頼むときの文面。 > 「このフォルダの各ファイルの頭に、種類と一文の説明のラベルを付けて。どれが現役でどれが旧版か、AIでは判断がつかない物だけ、私に聞いて。旧版には『状態: 引退』と書いて、本文は変えないで。」 ——ここまでで、フォルダひとつぶん。かかるのは、AIに聞かれたことに答える時間だけです。