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AIナレッジ / 理解メモ / 確認日 2026-06-30

OKFは知識をconcept fileとして切り出すための考え方

OKFは、初見では拍子抜けする。ファイルはMarkdownで、先頭にYAMLがあるだけに見えるからだ。だが中心にあるのは記法ではなく、AIに再利用させたい知識を1つのconcept fileとして切り出す発想である。

01

普通のメモは、人間が読むには十分に見える

たとえば、monthly_active_usersという指標をagentに説明したいとする。普通のMarkdownメモなら、次のように書ける。

普通のMarkdownメモ
# monthly_active_users

月次アクティブユーザー数。月内に1回以上ログインしたユーザーを数える。
無料トライアル中のユーザーは含めない。
退会済みユーザーは退会日以降の月から除外する。
分析では users と login_events を user_id で結合する。

人間が読むなら、これでも意味は分かる。しかしagentに渡す知識として見ると、いくつかの判断を人間が毎回補っている。

  • これは指標なのか、テーブルなのか、業務ルールなのか。
  • どのテーブルやイベントと関係するのか。
  • どの注意点を分析時に必ず参照すべきなのか。
  • 他のagentやtoolへ渡すとき、どこを入口にすればよいのか。
02

OKFでは、それを1つのconcept fileとして置く

OKFの中心発想は、文書を長くすることではない。再利用したい知識をconceptとして切り出し、最低限のラベルと関係を付けることだ。

OKF風のconcept file
---
type: metric
title: Monthly Active Users
description: 月内に1回以上ログインした有料ユーザー数
tags: [growth, product_analytics]
---

# Monthly Active Users

月内に1回以上ログインしたユーザーを数える。
無料トライアル中のユーザーは含めない。
退会済みユーザーは退会日以降の月から除外する。

## Related concepts

- [[tables/users]]
- [[tables/login_events]]
- [[caveats/trial-users-excluded]]

ここで重要なのは、MarkdownにYAMLを付けたこと自体ではない。monthly_active_usersを「agentに再利用させたい知識の1単位」として扱ったことが変化である。

03

「AIが使える」とは、毎回人間が説明しなくてよいという意味

ここでいう「AIが使える」は、魔法のようにAIが賢くなるという意味ではない。agentが入口を見つけ、種類を判断し、関連する知識をたどり、人間が毎回説明しなくても文脈を復元できる、という意味である。

入口がある

index.mdやディレクトリ構造から、どこから読めばよいかを見つけられる。

種類がある

type: metricにより、これは指標定義として扱う知識だと分かる。

関係がある

関連テーブルや注意点へのリンクをたどり、必要な文脈を広げられる。

レビューできる

Markdownなので、人間がdiffを読み、内容の正しさを確認できる。

04

OKFが足すものは、記法ではなく契約である

普通のMarkdownにもfrontmatterは付けられる。違いは、OKFが「知識をconceptとして切る」「最低限typeを持つ」「束として入口や関係を持てる」という契約を置くことにある。

要素 役割 今回の例
concept agentに再利用させたい知識の1単位。 monthly_active_usersという指標定義。
type そのconceptが何の種類の知識かを示す必須field。 type: metric。指標として読む。
index.md 知識束の入口。階層や関連conceptの案内役。 指標一覧や分析用conceptへの入口。
Markdown links 関連するconceptをたどるための接続。 userslogin_events、注意点へのリンク。
05

OKFの前後で変わるのは、人間が補っていた文脈の置き場所

OKFの前

人間がメモを探し、「この指標はこのテーブルを使う」「この条件は除外する」とagentへ毎回説明する。

OKFの後

指標、テーブル、注意点をconceptとして置き、agentが参照単位と関係をたどれるようにする。

変化は「AIが自動で正解を出す」ことではない。人間が頭の中で補っていた文脈を、ファイル構造とリンクに逃がすことだ。

06

Markdown、frontmatter、AGENTS.mdとは役割が違う

形式 主な役割 OKFとの違い
普通のMarkdown 人間が自由に読む文書。 再利用する知識単位や最低限の属性は決まらない。
Markdown + frontmatter一般 文書に任意の属性を付ける仕組み。 どの属性を最低限そろえ、知識束としてどう交換するかまでは決めない。
AGENTS.md / CLAUDE.md agentに常時読ませる作業指示やリポジトリ規約。 作業ルールを渡すのに向く。大量の参照知識を全部入れる場所ではない。
OKF agentが必要に応じて参照できる知識の束。 知識をconceptとして分け、typeやlinkで探索しやすくする。
07

OKFは、よい分類や正しさを自動では決めない

OKF v0.1はdraftであり、完成した標準というより、相互運用のための最初の合意面に近い。conformanceも寛容で、unknown type、unknown field、broken link、missing indexはconsumer側が拒否しない前提になっている。

つまり、OKFを使っても、どの粒度でconceptを切るか、typeをどう設計するか、sourceをどこまで信頼するか、誰が更新責任を持つかは自動で決まらない。雑に使えば、frontmatter付きのメモの山になるだけである。

OKFは知識整理の答えではない。知識をagentに渡すとき、人間とAIが共有できる最低限の形を与えるものだ。

08

自分の言葉で言い直す

OKFは、AIに渡したい知識がメモの山になって再利用しにくい問題を、conceptという知識単位、typeというラベル、Markdown linkという関係で扱いやすくする考え方。

この理解なら、OKFを「Markdown + YAMLの仕様」ではなく、「人間が毎回補っていた文脈を、agentがたどれるファイル構造へ逃がすための形式」として説明できる。

09

参考資料

資料 位置づけ
Introducing the Open Knowledge Format Google Cloud BlogによるOKF v0.1の紹介。2026-06-13公開。
GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog Knowledge Catalogのsamples、tools、OKF関連資料を含むrepository。
Open Knowledge Format (OKF) v0.1 Draft bundle structure、frontmatter、reserved filename、conformanceを定義する仕様。