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。karpathy-llm-wikiは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。Claude CodeやCursorなどのAIツール向けに、構造化された知識ベースを構築するツールです。
- Claude Code向けのナレッジベース構築
- CursorでのAIコード生成精度向上
- Codexを活用したドキュメント連携
- 生のソースからの構造化データ抽出
- Agent Skills互換の知識管理
karpathy-llm-wikiを使うと何が変わるのか
このツールは、生のソースから引用を含めたKarpathyスタイルのナレッジベースを構築することを目的としています。Agent Skillsと互換性があり、Claude Code、Cursor、Codexといった主要なAI開発環境で活用可能です。情報のリンティング機能や正確な引用の管理を備えており、LLMがより正確に情報を参照できる環境を提供します。Pythonで記述されており、高度な知識管理を必要とする開発プロジェクトに適しています。
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。
karpathy-llm-wikiの日本語対応（実測）
karpathy-llm-wiki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 | 1,969 |
| 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karpathy-llm-wiki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
karpathy-llm-wiki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〜） karpathy-llm-wiki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。
| 名前 | できること | 日本語 |
|---|---|---|
| atomic | セマンティックなつながりを持つ、セルフホスト型の個人知識ベースです。 | 日本語ファイルなし |
| my-wiki | 証拠に基づいたナレッジを構築・共有できるAI搭載のWikiアプリです。 | 日本語ファイルなし |
| Trilium | ナレッジグラフを活用したパーソナルな知識ベース構築ツールです。 | 日本語ファイルあり |
| pygraft | 合成スキーマやナレッジグラフを生成するための構成可能なツールです。 | 日本語ファイルなし |
| chubbyskills | 中国の主要SNSからコンテンツを収集し、個人知識ベースへ統合するAIスキルセットです。 | 日本語ファイルなし |
