会社の第二の脳: Wiki からスキルまで、すべてはコンテキストが重要です1 min read

私は「第二の脳」をめぐるあらゆる誇大広告について、ずっと考えてきました。私はこのことについて、この分野の他の人々や、第二の脳を構築しているかそのバージョンを所有している同僚と話し合いました。

馴染みのない人のために説明すると、第 2 の脳の動きは、アンドレイ カルパシーによる「Wiki」のアイデアから始まりました。つまり、ローカル MD ファイルの相互リンクされた Wiki 構造のような形でエージェントの個人的な知識を整理するというものです。これは後に、より幅広い形式での個人データの整理に拡張され、ユーザーはメモの整理と視覚化に Obsidian をよく使用し、会議からのデータ (Granola/Whisperflow/Zoom 文字起こし) を Wiki に追加しました。

ロケット-カルパシー-知識ベース:開始

ロケットカルパシー知識ベース:終わり

「Wiki」が拡大するにつれて、その中の情報を共有することに実際の価値があることが明らかになりました。こうして「企業の第二の脳」プロジェクトが花開き始めた。第二の脳の Utopic バージョンでは、Zoom 通話、F2F ミーティング、さらにはカジュアルなやりとり、電子メール、Slack メッセージ、ドキュメントなど、考えられるすべての情報が Snowflake のような巨大なデータ データベースに転写されます。社内の誰もがこの Snowflake インスタンスに何でも質問でき、すべての質問に即座に答えられると想像してください。

おっと、それは良いアイデアではありません。まず、これは超高価です。このようなものに取り込まれるデータの量は膨大で、そこからデータを取得するのは非常に困難で、時間がかかり、コストがかかります。セキュリティとデータの分離が問題になります。 1 対 1 の個人データ、財務データ、経営上の決定、人事データ、さらには解雇の決定さえも記録に紛れ込んでアクセスできないようにするにはどうすればよいでしょうか。全員ではありません すべきです 全てを知っている…

また、これを必要とするのは誰ですか、それは私たちに何を救いますか、そしてこれは本当に良いアイデアですか?

一般的には、これを包含したバージョンが良いアイデアだと思います。中間管理職が存在する理由の多くは、問題を上流に浮かび上がらせ、下流での意思決定を明確にすることです。その多くは現在、第二の脳を使って行うことができます。

技術チームの第二の脳

技術的な第二の脳を維持するのははるかに簡単です。多くの企業は、Claude / Codex が共有できる共有知識を保持する Dropbox/Google ドライブ/OneDrive ディレクトリを使用しているだけです。これを Git リポジトリにプッシュするための自動化は非常に簡単です。あるいは、実際に Github を使用してこれを管理することもできます (おそらく、OpenAI/Anthropic がこのシナリオをサポートするのは、このタイプのものを管理するためのカスタム スキルをインストールする必要なく、非常に小さな労力だと思います)。真実のソースは Github リポジトリになり、ローカル コピーはローカル Git リポジトリになります。

これにより、共有スキル、共有意思決定、アーキテクチャ設計、ビジュアル デザイン (デザイン システムの決定など)、およびその他のさまざまな企業製品の決定などの知識と機能が追加されます。

小規模なチームでは、リポジトリ内での単純な同期以外にはそれほど多くは必要ありませんが、多数の大きなチームを抱える大企業では、すぐに深刻な制限に遭遇することになります。最も深刻な問題には、特定のユーザーが第 2 の脳データと矛盾するローカルな決定を下す可能性があるコンテキスト ポイズニングが含まれます。これにより、矛盾するデータが導入されたり、会社の決定が不用意に (場合によっては意図的に?) 上書きされたりする可能性があります。

git に保持してマージするには、専用のエージェントを使用して競合を探し、変更が競合している場合はユーザーに警告し、競合を解決して結果をマージできます。

これはプロジェクトのドキュメントを管理するのに良い方法ではないことに注意してください。そのためには、Wiki をプロジェクト自体の不可欠な部分として含めるのが良い方法です。作成はとても簡単です。コーディング エージェントを確保し、プロジェクトを精査し、アーキテクチャ、注意点、製品に関する決定事項、技術的な決定事項、および格納可能な小さな md ファイルに役立つ可能性があると結論付けられたその他の事柄ごとに分割して、ドキュメント フォルダーに徹底的に文書化するよう依頼するだけです。重要なのは、コードと readme.md がすべてドキュメント ディレクトリを指していることを確認し、ドキュメント ディレクトリがどこでも参照され、外部リソースではなくプロジェクトの一部とみなされていることを確認するように指示することです。エージェントが知っておくべき重要な点は、ここでの目的は、落とし穴、ポットホール、技術的な落とし穴を避けるために、プロジェクトに別のエージェントを迅速にオンボーディングできるようにすることであるということです。

リポジトリ プロジェクト構造自体に統合されると、コーディング エージェントはそれをコードであるかのように維持します。コードの一部であるかのようにそれを読み取り、何かが変更されると、ドキュメントを適応または修正します (「ドキュメントは読みやすく明確なコードである」または「ドキュメントはキーボードから離れた瞬間に古くなります」という言葉を思い出してください。AI がこれらを維持することを信頼してください。したがって、それらはもはや真実ではありません)。

製品、マーケティング、非技術チームの第二の脳

このタイプの第二の脳は、技術チームにとっては非常に素晴らしいものですが、非技術チームに対して同じことを行うのは非常に困難です。

たとえば、弁護士のチームを考えてみます。彼らは非常に特殊な知識セットを持っており、その知識は電子メール、Slack、Word ファイル、その他の文書に及びます。同じことが簿記、営業、カスタマーサクセスなどにも当てはまります。彼らはそれぞれ独自の第二の脳の知識を持っています。

これに加えて、経営陣はおそらくデータが (中間管理者を介してフィルタリングされていない) 湧き出てくることを望んでおり、チームは経営陣が生成した情報を必要としている可能性があります。安全で分離されたスケーラブルなナレッジ グラフを作成するにはどうすればよいでしょうか?

少なくとも大企業がこの問題を解決するまでは、物事を容易にするアプローチがいくつかあります。できればオープンな方法で、ただしおそらく高価なクローズドなソリューションを使用する可能性が高くなります。

1. 個人的な第二の脳 – これを望む各人は、自分の会議を文字に起こし、自分の第二の脳を維持することができます。 Obsidian はこれに非常に役立ち、どのエージェントでも基本的にそれを分類してクリーンアップすることができます。レム睡眠メカニズムを使用して最適化します。エージェントは夜に目を覚まし、日中に収集したすべての情報を特定し、将来のために保持する必要がある重要な情報を見つけて、フォルダーや MD ファイルに簡単に取得できる方法で整理する必要があります。これは、特定の顧客と会話した場合、その顧客について覚えておくべき重要な情報、一緒に取り組んでいることなどを反映する md ファイルが更新されることを意味します。同じことがプロジェクトにも当てはまります。重複があります。重複するのは良いことです。特定のプロジェクトに関する情報が、話した相手のファイル、会社、およびプロジェクト ファイルの両方に存在していても問題ありません。エージェントにこの管理を任せてください。質問がある場合は、これをエージェントの主要なデータ ソースにしてください。エージェントを電子メールや会話などに公開できます。 – 文書化したくないものは転写しないように注意してください（これをリアリティーショーやソープにしないようにしましょう）。

2. チームレベルの第二の頭脳 – データの 2 番目の層には、エージェントがチーム全体に関連していると 100% 確信している個人の第 2 の脳にあるデータ、または本質的にチームベースであるチームレベルの会議で発生したデータが含まれます。エージェントは、チームのスラック チャネルからこの第 2 の脳のデータを収集することもできます。データは 1 対 1 チャネルやズーム通話に含めるべきではありません。データを取得すると、エージェントはそれをリアルタイムまたは夜間に整理し、決定が覆された不一致や個人的または経営上の決定に対応していない不一致を指摘できます。これらは強調表示され、相容れない決定を下す人に警告され、情報に基づいて選択できるようにする必要があります。

3. 管理レベルの第二の脳 – これは基本的にチームレベルの第二の脳ですが、データと行われる意思決定の機密性が高いため、より微妙な方法で処理される必要があります。社内への漏洩の可能性を避けるため、ここでは最終決定と公開データのみを共有する必要があります。データのセキュリティを確保するために、少なくとも最初は人間がデータの一部を調査することをお勧めします。経営者の脳を会社の第二の脳から外すことも得策です。

4. 全社的な第二の頭脳 – これは最も困難なもので、会社全体に関連する可能性のある具体的で情報的なデータのみを保持する必要があります。報告される財務結果のみ。たとえば、人事に関する情報（誰がどの役職に就いているか）。

これにより、たとえば経営陣がチーム全体から聞きたい感情データなど、多くのデータが取り残されてしまいます。これは個別に収集することも、たるみやその他のソースから収集することもできます。この種のデータを企業の頭脳から直接収集するのは得策ではありません。

では、第二の脳や企業の脳に何を求めていますか。それを構築しようと試みたことはありますか?その結論は何ですか?