論文の概要: Knowledge-Centric Information Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02609v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 15:05:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.351026
• Title: Knowledge-Centric Information Systems
• Title（参考訳）: 知識中心情報システム
• Abstract要約: 本稿では、企業人工知能(AI)システムが、組織的知識を表現、維持、管理、運用するためのアーキテクチャ分野への移行を示唆する。 我々は、管理単位がレコードから知識アーティファクトへ移行する際に、古典的なデータエンジニアリング保証をどのように再定義しなければならないかを示す概念モデルと分類を提供する。 中心的な主張は、組織的知識が受動的情報資源に終止符を打つと、知識アーキテクチャが有用になり、人間、エージェント、モデルが作業を実行するために使用する運用資産となることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: For decades, data engineering has developed mature architectural principles for integrating, governing, validating, cataloging, and serving organizational data. The rise of large language models does not eliminate these concerns; it exposes a broader version of them. Organizational knowledge is becoming executable infrastructure: systems increasingly retrieve it, assemble it, reason over it, and act on it. This paper argues that enterprise artificial intelligence (AI) systems suggest a transition toward an architectural discipline for representing, maintaining, governing, and operationally delivering organizational knowledge. We refer to this discipline as \emph{knowledge architecture}. We offer a conceptual model and taxonomy showing how classical data-engineering guarantees must be redefined when the managed unit shifts from records to knowledge artifacts: extract, transform, and load (ETL) becomes knowledge ingestion, change-data capture (CDC) becomes knowledge change detection, lineage becomes provenance, catalogs become knowledge catalogs, materialized views become knowledge views, and medallion architectures become raw--curated--operational knowledge layers. Emerging formats such as large language model (LLM) Wiki and the Open Knowledge Format (OKF) are treated as early evidence of this transition, not as its endpoint. The central claim is that knowledge architecture becomes useful when organizational knowledge ceases to be a passive information resource and becomes an operational asset used by humans, agents, workflows, and models to execute work.
• Abstract（参考訳）: 何十年もの間、データエンジニアリングは、組織データの統合、管理、検証、カタログ化、提供のための成熟したアーキテクチャ原則を開発してきた。 大きな言語モデルの台頭は、これらの懸念を取り除くものではない。 組織的知識は実行可能なインフラストラクチャになりつつあり、システムはますますそれを回収し、組み立て、推論し、それを実行します。 本稿では、企業人工知能(AI)システムが、組織的知識を表現、維持、管理、運用するためのアーキテクチャ分野への移行を示唆する。 この分野を 'emph{knowledge architecture} と呼ぶ。 抽出,変換,負荷 (ETL) が知識の取り込み, 変化データキャプチャ (CDC) が知識の変化の検出, 系統の確立, カタログの知識カタログ化, 実体化ビューの知識ビュー化, メダリオンアーキテクチャの生処理による知識レイヤ化などである。 大規模言語モデル (LLM) Wiki や Open Knowledge Format (OKF) といった新しいフォーマットは、エンドポイントとしてではなく、この移行の初期の証拠として扱われる。 中心的な主張は、組織的知識が受動的情報リソースに終止符を打つと、知識アーキテクチャが有用になり、人間、エージェント、ワークフロー、モデルが作業を実行するために使用する運用資産になる、ということである。

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