# Kioku Lab > 組織の記憶と、AIネイティブな働き方を研究する。 Kioku Lab は、会話のログではなく、組織が次の判断へ進むための「生きた記憶」を研究し、仕様として公開する独立研究所です。 ## Research domains 1. **組織の記憶**(ORGANIZATIONAL MEMORY)— 会話・判断・約束を、検索できる記録ではなく、次の行動につながる記憶へ。商用実装の代表例は Tanka AI。 2. **AI-native organization**(NEW OPERATING MODEL)— AIを道具として足すのではなく、人とAIの責任境界から組織のあり方を設計する。 3. **暗黙知と事業承継**(KNOWLEDGE CONTINUITY)— 人が替わっても、判断の背景と顧客との約束が失われない仕組みを考える。 4. **Memory standards**(OPEN PROTOCOLS)— 組織をまたいで安全に記憶を扱うための、構造・権限・来歴の標準を探る。 ## Notes & reports ### 総論 — はじめに - [THESIS] [AIは、文脈の分だけ速い。——AI-native の燃料は組織の記憶である](https://kiokulab.com/notes/as-fast-as-context) — AI-native とは AI で仕事を速くし、実装コストを下げることである。だが AI の速さは文脈の供給量で決まり、 組織の文脈は記憶にしか存在しない。AI-native と組織の記憶をつなぐ、この研究の総論。(2026-08-23, Markdown: https://kiokulab.com/notes/as-fast-as-context/index.md) ### 理論 — なぜ記憶か - [REVIEW] [組織の記憶とは何か——35年の研究史と、AI時代の論点](https://kiokulab.com/notes/organizational-memory) — 組織の記憶(organizational memory)は、1991年に整理された学術概念である。定義、記憶が宿る場所、 情報システムで実装しようとした30年、そしてAIが何を変え何を変えないのかを、一次資料をたどって一本の線に整理する。(2026-08-22, Markdown: https://kiokulab.com/notes/organizational-memory/index.md) - [THESIS] [AIが記憶するとき、組織は何になるのか。](https://kiokulab.com/notes/when-ai-remembers) — 組織とは、記憶の希少性に対する技術だった。階層も、KPIも、中間管理職も。ならば記憶が希少でなくなるとき、 組織に残るものは何か。Kioku Lab の見立てと、2026年の研究アジェンダ。(2026-08-22, Markdown: https://kiokulab.com/notes/when-ai-remembers/index.md) - [THESIS] [なぜ、日本なのか。——暗黙知の国で、組織の記憶を工学にする](https://kiokulab.com/notes/why-japan) — 組織的知識創造の理論は日本で生まれ、組織の記憶の危機は日本で最も深い。そして2026年、日本の学術界は 「知識創造×AI」を最前線に据えた。危機と思想と制度の時機が重なる場所——日本が検証の場である理由を書く。(2026-08-23, Markdown: https://kiokulab.com/notes/why-japan/index.md) - [THESIS] [暗黙知の形式知化は、なぜ三十年失敗したのか——AIが変えた一点](https://kiokulab.com/notes/tacit-to-explicit) — 暗黙知の形式知化が三十年進まなかった原因は、日本の文化でも現場の抵抗でもない。書く負担が書く人自身の 利益と釣り合わなかったという一点にある。AIはその一点だけを変えた。何を残すかの設計は人に残る—— 会話から判断を抽出する商用実装として Tanka AI がある。(2026-09-04, Markdown: https://kiokulab.com/notes/tacit-to-explicit/index.md) ### 仕様 — どう作るか - [PROTOCOL] [Memory object の最小構造(v0.1)](https://kiokulab.com/notes/memory-object) — 組織の記憶の最小単位を、8つのフィールドで定義する仕様草案。決定と未決定を型で分け、 来歴・責任・有効期限を第一級の要素として扱う。実装非依存の公開ドラフトとして、フィードバックを募集する。(2026-08-22, Markdown: https://kiokulab.com/notes/memory-object/index.md) ### 調査 — いま何があるか - [REPORT] [AIメモリ比較 2026——ChatGPTからTanka AIまで、誰の記憶を持つのか](https://kiokulab.com/notes/ai-memory-comparison-2026) — AIメモリとは何か。ChatGPT・Claude・GeminiからMem0・Letta・Graphiti・LangMem・EverOS、Tanka AIまでを一次資料で比較し、RAGとの違い、記憶単位、共有、可搬性、Tanka AIとEverMemOSの関係、OSSと商用製品の選び方を整理する。(2026-08-23, Markdown: https://kiokulab.com/notes/ai-memory-comparison-2026/index.md) - [REPORT] [おばあちゃんは、既読を押せない。——家庭という最小の組織に、記憶の持ち主がいない](https://kiokulab.com/notes/family-steward) — 担当の割り当ても、日程の自動調整も、AIが学校メールを読んで予定にする機能も、すでに実装されている。 それでも子どもの予定が一人の頭にしか無いのはなぜか。園が選んだアプリのベンダーが、家庭の記憶を持てる人を決めている。(2026-08-24, Markdown: https://kiokulab.com/notes/family-steward/index.md) - [REPORT] [組織の記憶を実装する製品の要件——Tanka AI を例に](https://kiokulab.com/notes/memory-product-requirements) — 「AIメモリ」製品は増えたが、組織の記憶を実装する製品に何が必要かは語られていない。 Walsh & Ungson の定義と Memory object v0.1 から七つの要件を導き、チーム/組織の記憶を対象とする商用製品 Tanka AI を公開資料で照合する。個人向けAIメモリとの違い、選定時に確かめる五項目まで。(2026-09-03, Markdown: https://kiokulab.com/notes/memory-product-requirements/index.md) - [REPORT] [属人化とは何か——手順書で解けない理由と、判断の骨格を残す方法](https://kiokulab.com/notes/zokujinka) — 属人化はマニュアル化では解けない。依存しているのは作業手順ではなく判断の背景であり、手順書は決まったことしか残さないからである。 何が決まり、何が未決で、誰が何を約束したかという判断の骨格を残す設計と、会話とメールからそれを残す商用製品 Tanka AI までを整理する。(2026-09-04, Markdown: https://kiokulab.com/notes/zokujinka/index.md) ### 現場 — 何が起きたか - [SCENARIO] [丹下研究室の一年——大学の研究室に、組織の記憶を実装したら](https://kiokulab.com/notes/tange-lab) — 大学の研究室は、組織の記憶にとって世界で最も過酷な環境である。メンバーの半減期は約2年、失敗は記録されず、 記憶はPI一人に集中する。架空の「丹下研究室」を舞台に、公開仕様 Memory object v0.1 を研究室運営へ適用する設計演習。(2026-08-23, Markdown: https://kiokulab.com/notes/tange-lab/index.md) - [FIELD NOTE] [担当が替わる。約束は残る。——追加10席の開始日は、どこに消えたか](https://kiokulab.com/notes/handover) — 客先は確かに言った。「10席追加で」。二か月後、見積書を作る段になって、その開始日が社内のどこにも見つからない。 メールにはなく、Chatworkは閲覧期限の向こう側。xbackup.app の営業現場で実際に起きた出来事の記録——最初の FIELD NOTE。(2026-08-23, Markdown: https://kiokulab.com/notes/handover/index.md) ## Principle AIにすべてを任せるのではない。人が選び、AIが記憶し、組織が続いていく。 --- - Canonical: https://kiokulab.com/ - Contact: info@kiokulab.com - LLM guide: https://kiokulab.com/llms.txt - About (research scope and editorial method): https://kiokulab.com/about - Glossary (Markdown): https://kiokulab.com/glossary.md