社内ナレッジ検索とは？
社内ナレッジ検索とは、社内の資料が探せないという状態を、仕組みで解消することです。empiricalwikiは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。実証研究のためのAI知識ベースおよび解析ワークフロー基盤です。
- 実証研究における文献情報の統合管理
- 変数やモデルの定義に関するナレッジベース構築
- 論文に基づくデータの関連性の可視化
- 特定の経済・財務指標の知識構造化
- 研究プロセスにおける一貫したワークフローの構築
empiricalwikiを使うと何が変わるのか
経管系の実証研究に特化したAI知識ベースであり、文献の閲覧からStataによる実行までを統合したパイプラインを提供します。Karpathy氏のLLM-Wikiの概念に基づき、変数、データセット、モデル、メカニズム、仮説といった10種類の主要なエンティティに合わせてカスタマイズされています。Pythonで構築されており、経済学やファイナンスなどの実証研究における知識管理を効率化する設計となっています。特定の研究分野において、複雑なデータ構造や理論的枠組みを体系的に整理するための基盤として機能します。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
empiricalwikiの日本語対応（実測）
empiricalwikiには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
| ライセンス | MIT |
|---|---|
| 主な言語 | Python |
| GitHubスター | 79 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はempiricalwikiのOSS情報にまとめています。
進め方は？
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。社内ナレッジ検索のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
empiricalwikiを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは？
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
社内ナレッジ検索を、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） empiricalwikiについて相談する社内ナレッジ検索に使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
