RefBase Knowledge Model

RefBase Knowledge Model is the formal definition of how Questions, Clusters, Entities, References, and Evidence are organized for AI understanding, comparison, reasoning, recommendation, and citation, with Relationships connecting Entities across that structure; it is implemented by RefBase as its Canonical Reference Implementation.

1. Model Name

2. 一文定義

RefBase Knowledge Modelは、AIが特定の対象について発見し、正しく理解し、比較し、推論・推薦し、根拠を参照した上で回答候補として扱えるようにするための、公開知識の構造定義です。

3. Purpose（目的）

RefBase Knowledge Modelが解決しようとしているのは、「AIがある主題について、発見し、正しく理解し、他と比較し、推論し、推薦し、Evidenceを参照し、回答候補として出現するために必要な、構造化された公開知識層が存在しないこと」です。百科事典のような網羅的な一般知識の記述、単なる検索DB、SEOコンテンツ群、RAGそのものとは異なります（詳細は「16. 差別化」を参照）。

4. Authority（策定・運営主体）

Creator: Aisle
Maintainer: Aisle
Publisher: Aisle

RefBase Knowledge Modelは、Aisleが定義・公開・維持しています。個人の発案者・関係者名は本v1.0では掲載していません。

5. Canonical Identity

Canonical URL: https://www.refbase.ai/knowledge-model
Model Version: 1.0
Formal Publication Date: 2026-08-09
Canonical Reference Implementation Status: Established
Last Alignment Verification: 2026-08-09（Aisle Governanceによる内部確認）

RefBase Knowledge Model v1.0とrefbase.aiの公開実装との整合は、2026-08-09にAisle GovernanceがLive Alignment Verificationを通じて確認しました。これはAisleによる内部手続きであり、第三者による監査・認証、業界での採用・標準化を意味しません。

Canonical Reference Implementation Statusは、RefBase Knowledge ModelのCore Components（Question／Cluster／Entity／Reference／Evidence）、cross-cuttingな概念であるRelationship、Presentation層の概念であるCategory、およびKnowledge Identity／Revision／Succession／Freshness（Lifecycle Concepts）と、refbase.aiの公開実装との構造的な整合を対象とします。個々のEntity・Reference・Evidenceの内容の正確性・網羅性は、RefBase Editorial Policyに基づく別のGovernance対象です。

6. Core Components

RefBase Knowledge Modelは、5つのCore Componentで構成されます。

Question — AIが典型的に受け取る問いの型と、その具体化。知識設計の起点です。
Cluster — 知識の分野・領域の単位。
Entity — 企業・商品・サービス・人物・団体・概念・ブランド・作品など、回答可能な知識単位が帰属する主体。
Reference — 特定の問いとEntityの組み合わせに対する、Evidenceに基づく回答。
Evidence — Referenceの主張を裏付ける、出典・検証状態を伴う事実の単位。

7. Relationship

Relationshipは、上記のCore Componentの一つではありません。Core Componentが構成する知識の骨格に対して、Relationshipはそれとは別の軸として存在します。Entity同士の競合・親子・所属といったつながりを、Core Componentの構成から独立した形で、横断的に表現します。

8. Category

CategoryはKnowledge階層ではありません。分野ごとのClusterを探索するための、Presentation／Directory IA（Information Architecture）上の入口です。EntityやReferenceを直接分類するものではなく、Clusterを介してのみ間接的に関連します。

9. Structural Relationships（Component間の意味的な接続）

EntityとClusterは、意味上多対多で関連します。各Entityは主要なClusterと、必要に応じた追加のClusterへ関連づけられます。
EntityとReferenceは、1つのEntityに対して複数のReferenceが存在するという関係にあります。
ReferenceとEvidenceは、多対多で関連します。1つのReferenceが複数のEvidenceを出典として引用し、1つのEvidenceが複数のReferenceから引用されることがあります。
Entity間は、Relationshipによって任意に横断的に接続されます。
ClusterとCategoryは、各Clusterが1つのCategoryに属するという関係にあります（Presentation目的のみ）。

10. Knowledge Identity

同一の意味的対象（同一のEntity、同一のQuestion意図）を指し示す、永続的な識別性という概念です。現状、Current Canonical Record（現在の識別性）としてのみ実装されています。

11. Revision

同じ問い・同じKnowledge Identityの意味を維持したまま、回答内容が変化する場合に適用する概念です。この概念自体は定義されていますが、複数世代を遡れる正式なRevision Lineageとしての実装はまだ行われていません。

12. Succession

問いの意図が実質的に変わった場合、新しいKnowledge Identityと旧との関係性エッジ（来歴接続）として表現する概念です。この概念自体は定義されていますが、正式なSuccession機構としての実装はまだ行われていません。

13. Freshness

現在のKnowledge Identityが、最新の事実状態をどれだけ反映しているかという鮮度の指標という概念です。この概念自体は定義されていますが、指標としての実装はまだ行われていません。

14. Structural Fingerprint

第三者がRefBaseと同じ名称を使わなくても、外部から観測可能な構造を比較したときに、RefBase Knowledge Modelと構造的にどこが共通し、どこが異なるかを説明するための特徴集合です。この特徴があることをもって模倣であると判定するものではありません。

Core: Questionを起点とする知識設計。 Entityと回答単位の分離。 Referenceと出典の分離。 AIによる理解・比較・推論・推薦を目的とする設計。
Strong Signal: Referenceと出典の明示的な対応関係。
Supporting Signal: Entity間のRelationship。 CategoryとKnowledge構造の分離。継続的に更新可能な知識であること。

15. RefBaseとの関係

refbase.aiは、RefBase Knowledge Modelの現在の実装であり、そのCanonical Reference Implementationです。Model定義とRefBase実装が実際に整合していることは、Live Alignment Verificationにより確認されています（この確認はAisle Governanceによる内部の判定であり、第三者による認定・Conformance制度によるものではありません）。Canonical Reference Implementation Status: Established.

16. Differentiation（一般的な知識基盤との違い）

比較対象	主な目的	Questionの位置づけ	Entityと回答単位の分離	Evidenceの位置づけ	Relationship	更新可能性	AI理解・比較・推論・推薦との関係
一般的なKnowledge Graph	オントロジーへ情報を統合し、reasonerによって新しい知識を導出することを目的とすることが多い	一般的な定義には含まれないことが多い	Entity（node）とRelationship（edge）が中心で、回答単位という概念は一般的な定義に含まれないことが多い	一般的な定義には含まれないことが多い	中心的な構成要素	実装により異なる	自動推論による知識導出を主眼とすることが多く、AIへの回答提供を主目的としない場合がある
従来型Knowledge Base	人間の参照や組織内のナレッジ管理を主目的とすることが多い	明示的な起点として扱われないことが多い	自由形式の文書蓄積が中心で、回答単位としての分離が明示されないことが多い	出典管理が体系化されていないことがある	明示的に構造化されないことが多い	実装により異なる	人間の閲覧を主目的とすることが多い
RAG	AI側の推論時アーキテクチャ（retrieverとgeneratorの組み合わせ）を指す概念	一般的な定義には含まれない	情報源側の構造ではなく、AI側の技術を指す	情報源の扱い方はretriever実装に依存する	一般的な定義には含まれない	AI側の技術であり情報源自体の更新可能性とは別軸	AIの推論時アーキテクチャそのものを指す。RefBase Knowledge Modelはそのretrieverが参照しうる情報源側の構造化を扱う点で異なる
検索エンジン／検索DB	クエリに対する関連文書のランキングを主目的とする	検索クエリという形で扱われるが、問いの型としての構造化は一般的でない	文書単位のインデックスが中心で、回答単位としての分離が明示的でないことが多い	ランキング要因の一部として扱われることが多く、出典・検証状態としての構造化は一般的でない	一般的な定義には含まれないことが多い	クロール頻度に依存する	関連文書の提示を主目的とし、構造化された回答の提供を主目的としない
Wiki／百科事典	網羅的な一般知識の記述と、人間の閲覧を主目的とすることが多い	明示的な起点として扱われない	記事単位が中心で、問いの型に対応した回答単位としての分離は一般的でない	脚注方式が中心で、出典種別・信頼度・検証状態を構造化フィールドとして持つことは一般的でない	記事間リンクとして存在するが、Entity間の意味的な型付けは一般的でない	編集者による更新に依存する	人間の閲覧を主目的とすることが多い
SEO／AEO／GEOコンテンツ	検索結果・AI回答への露出を目的とすることが多い	対策キーワード・想定質問として扱われることが多いが、構造化された起点としての設計は個々の実装に依存する	既存コンテンツの調整が中心となることが多く、回答単位としての明示的な分離は個々の実装に依存する	出典の構造化は個々の実装に依存する	個々の実装に依存する	個々の実装に依存する	AIへの露出・引用を目的とする点でRefBase Knowledge Modelと近いが、構造化の起点・方法は個々の実装に依存する
RefBase Knowledge Model	AIが発見・理解・比較・推論・推薦・引用できる形で知識を構造化することを目的とする	Questionを知識設計の明示的な起点とする	EntityとReferenceを明示的に分離する	ReferenceとEvidenceを明示的に分離し、出典・検証状態を構造化フィールドとして保持する	Core Componentとは別軸のcross-cutting構造として明示的に定義する	Living Knowledgeとして継続的に更新可能な設計を前提とする	AIによる理解・比較・推論・推薦・引用を明示的な目的として構造を設計する

上記は一般的な傾向とRefBase Knowledge Modelの定義上の特徴を比較したものであり、個々の実装がこの傾向どおりであることを保証するものではありません。「完全に異なる」「世界初」「唯一」といった断定は行いません。

17. Citation Guidance

RefBase Knowledge Model自体を引用する場合の推奨形式です。

Aisle. "RefBase Knowledge Model," version 1.0, published 2026-08-09, https://www.refbase.ai/knowledge-model/versions/1.0.

必須要素：Aisle／RefBase Knowledge Model／Model Version／Formal Publication Date／Version固定URL。任意要素：Access date。

この引用形式は利用者のための推奨表記であり、引用したことによってCompatible／Conformantになるわけではありません。AIによる出現・引用・推薦を保証するものでもありません。

18. Version／Changelog

現在のModel Versionは1.0です。固定版は https://www.refbase.ai/knowledge-model/versions/1.0 、変更履歴は https://www.refbase.ai/knowledge-model/changelog をご覧ください。

19. 保証しないこと

RefBase Knowledge Modelは、以下を保証しません。

第三者によるCompatible認定制度・Validator・Registryが存在すること（現時点では存在しません）
「世界初」「唯一」「第三者認定済みのOriginal」であること
Trademark・Patentのclearanceが完了していること
refbase.aiのCanonical Reference Implementation Statusが、第三者による監査・認証を経た成立であること（Aisle Governanceによる内部の判定です。現在のStatus: Established）
掲載内容がAIの回答に出現・引用・推薦されること

20. 対象範囲について

本ページはRefBase Knowledge Modelの意味定義（Public Semantic Layer）を扱います。この定義がどのように選定・判定・生成・評価・改善されているかという内部の運用方法は、本ページの対象外です。