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メタデータ、高精度RAG製品「ChatBrid」が「スレッド出力・復元」機能を搭載          ~ 過去の優れた対話履歴を“組織知に変換する”新しいナレッジマネジメント基盤へ

メタデータ株式会社


メタデータ株式会社(所在地:東京都文京区、代表取締役社長:野村直之)は、企業向けノーコードRAGプラット製品「ChatBrid」において、ユーザーの対話履歴をスレッド単位で編集、 CSV出力/復元 できる新機能を正式リリースしました。本機能は、ユーザーから寄せられた要望をもとに開発され、対話データの利活用とナレッジ循環を劇的に強化し、ChatGPTには存在しない高度なスレッド管理機能を実現します。本機能は本日以降受注のChatBridより提供開始いたします。

■ 背景 ~ナレッジは“通読”よりも“対話の流れ”で身につく時代へ
従来、企業のナレッジマネジメントは、マニュアルや教科書を「読む」ことで習得するモデルが中心でした。しかし、多くの調査が示すように、人は「完成された文章」よりも “適切に編集された対話”の方が圧倒的に理解しやすく、記憶に残りやすい という特徴があります。
ChatBridは、この学習特性に着目し、
「良質なAI対話=組織知」
として再利用できる仕組みの実現に取り組んできました。
今回の「スレッド出力・復元」機能は、まさにこの思想を体現した、次世代のナレッジマネジメント機能です。

■ 新機能の概要:スレッドを“選ぶ・出力する・復元する”を直感的に
今回追加された機能は、以下のような操作を可能にします。
● 1. スレッドの CSV 出力
・現在表示中のスレッドを即座にCSV出力
・左側ペインのチェックボックスで複数スレッドを選択し、一括出力
・スレッド間には専用フォーマットを挿入し、後処理・再編集しやすいレイアウトを自動生成
・Excel や Google Sheets でのレビュー、コメント付与、社内共有が容易
● 2. 過去に削除したスレッドの“復元”
・アップロードしたCSVファイルから、任意のスレッドだけを再ロード
・以前使っていた対話データを、状況に応じて復元・再編集・再開
・データ引越し時のバックアップ/ティーチングデータ管理にも活用可能



● 3. スレッドの一部だけを文脈から除外した回答生成

ChatBridの対話画面では、すでに以下の高度な操作も可能です:
・「指定範囲だけを文脈に含める/含めない」
・「特定スレッドを参照した回答のみ生成」
・ChatGPT標準UIには存在しない “文脈コントロール”機能

これにより、誤情報の混入やノイズのあるスレッド、スレッドの一部が詳細過ぎたりする部分を避けながら、精密な知識生成・検証・学習 を実行できます。

■ ChatGPTにはない“本気の企業向けナレッジマネジメント”へ
ChatGPT は高性能な対話AIのWebアプリですが、
● 対話履歴の管理
● 文脈範囲の指定
● スレッドの編集・選択・結合
● スレッド単位での復元
● 外部ツールで再利用するためのデータ出力
といった「組織としてナレッジを蓄積・運用するための要件」がありません。
企業がナレッジを扱うには、
“対話そのものを知識資産として管理し、検索対象をトピック(スレッド内の一部区間)で自由に絞り込み可能な状態で保持し、必要なときに文脈を再構築できること”
が不可欠です。

今回の機能拡張は、ChatBridを
「ナレッジを生み、育て、再利用するためのプラットフォーム」
へと進化させる重要なステップです。
________________________________________
■ 期待されるビジネス効果
● 1. 組織内の“暗黙知”を再利用可能な形式に変換
優れた回答・優れた質問・優れた議論は、それ自体が教育資料になります。
過去の対話ログを整理し、マニュアルに記載、表現しきれない内容を分かり易く素早く参照することにより、組織にとって価値ある教材として再活用できます。
● 2. ナレッジ継承の高速化
新人がマニュアル300ページを読むよりも、
“良質な対話”を追った方が早い--という事実を最大限活かせます。
● 3. プロンプト改善・FAQ整備に活用
大量の対話データを出力し、Excel/シートで分析・編集することで、
業務特化型プロンプトやFAQの改善に活かせます。
● 4. AI品質のPDCAが回しやすくなる
どの文脈が誤答につながったのか、どのスレッドが最適だったのか、
“文脈単位での検証”が可能に。
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■ ChatBridの方向性:
「知識を対話の形で蓄積する」という新しい組織KMへ
ChatBridが今後目指すのは、単なるAIチャットツールではありません。
対話を資産化し、ナレッジとして継続運用できるKM基盤
を提供することです。
テキストの羅列ではなく、
リアルな質問と回答の流れを持った“動的な知識”
を扱えれば、組織の学習速度は加速度的に向上します。
今回の「スレッド出力・復元」機能は、その未来のための第一歩です。
________________________________________

■ 今後の展開
メタデータ株式会社では、ユーザの声のヒアリングにより以下の拡張を検討しています:
● スレッドのタグ付け/分類の自動化
● “良質なスレッド”の自動キュレーション
● ナレッジベースへのワンクリック登録
● 文脈比較ツール/スレッド差分表示
● スレッド間の“知識リンク”自動生成
これらにより、組織のナレッジをより構造化し、
“対話ドリブンKM” をさらに高度化していきます。



配信元企業:メタデータ株式会社
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記事提供:DreamNews

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