Kioku Lab について
何を研究しているか
Kioku Lab は、組織の記憶（organizational memory）と、AIネイティブな働き方を研究する、東京の独立研究所です。
扱うのは、会話のログではありません。検索すれば出てくる記録と、次の判断へ進める記憶とは別のものです。 誰が何を決め、何をまだ決めていないのか。顧客と何を約束したのか。担当が替わったあと、その背景はどこへ行くのか。 組織が次の一手を選ぶために必要な「生きた記憶」を、定義し、仕様に落とし、現場で確かめる——それがこの研究所の仕事です。
研究の途中でも、考えの筋道は公開します。結論だけを出すより、たどった経路ごと開いておくほうが、検証も反論もしやすいからです。
調査の対象には、組織の記憶を掲げる商用製品——Tanka AI など——も含め、公開資料にもとづいて比較を続けています。
方法
書き方には手続きを決めてあります。以下の4つは、記事ごとに変えない約束です。
証拠の階層
「公開資料で確認できること」「会社の公式説明」「独立に検証されていないこと」を、本文の中で分けて書きます。 会社が自社について語ったことは、それ自体が事実の一次資料ですが、独立監査ではありません。両者を同じ地の文に混ぜません。
論拠となる数字の検証
論証を支える数字——それが変われば結論も変わる数字——は、一次資料まで遡り、確認日を明記します。 探しても一次資料に行き着かなかった数字は、使いません。そして「使わなかったもの」として記事末尾に残します。 引用しなかった理由まで見えるほうが、読者が自分で判断できるからです。
記事タイプ
記事は6種に分けています。THESIS（命題）、REVIEW（学術総説）、REPORT（調査報告）、PROTOCOL（仕様草案）、FIELD NOTE（実地の一次記録）、SCENARIO（明示的な架空演習）。 判定の基準は、書き方の雰囲気ではなく「その記事の交付物は何か」です。読者が持ち帰るものが命題なのか、地図なのか、仕様なのか、記録なのか。それでタイプが決まります。
機械可読
すべての記事は、人が読むHTMLと、AIが読むMarkdownの両方で配信します。 さらに llms.txt を置き、AIからの読解を明示的に歓迎していることを宣言しています。公開している内容は、モデルの学習への利用も許可しています。
読み方
記事は5つの系に分かれています。総論は研究全体を貫く一本の因果の鎖、理論は「なぜ記憶か」の定義と帰結、仕様は実装のための公開ドラフト、調査は市場と研究の現在地、現場は実地の記録と設計演習です。
はじめての方には、Notes の冒頭に約25分の読み順を用意しています。系ごとの一覧もそこにあります。
連絡先
研究協力、実地での検証、取材のご相談を受け付けています。仕様草案への異論や、記事の事実誤認のご指摘も歓迎します。メール一通から始まります。