AIナレッジプラットフォーム進化ロードマップ（Phase 1-20）¶

全体構成¶

このロードマップは、基本的なFastAPI + PostgreSQL構成から、自律的に学習・推論・研究を行う完全な認知AIシステムまでの進化の道筋を示します。

graph TD
    P1[Phase 1-4: 基盤構築] --> P2[Phase 5-8: AI統合]
    P2 --> P3[Phase 9-12: 自律学習]
    P3 --> P4[Phase 13-16: 意識的思考]
    P4 --> P5[Phase 17-20: 創発知能]

Phase 1-5: 基盤構築フェーズ¶

Phase 1: FastAPI × PostgreSQL（pgvector）基盤¶

目的: RAGの土台構築

技術スタック: - FastAPI + Uvicorn - PostgreSQL 16 + pgvector - SQLAlchemy - OpenAI Embeddings

実装内容:

services:
  postgres:
    image: ankane/pgvector:pg16
    environment:
      POSTGRES_USER: appuser
      POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD}
      POSTGRES_DB: vectors

  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql+psycopg2://appuser:${POSTGRES_PASSWORD}@postgres:5432/vectors

成果物: - ベクトル検索API - 文書埋め込み機能 - 基本的なRAG検索

利用シーン: 文書検索API、FAQ、ナレッジベース構築

Phase 2: Multi-DB / Repmgr構成¶

目的: 冗長性・スケール対応

技術スタック: - PostgreSQL Master/Replica - repmgr (レプリケーション管理) - pg_basebackup - 自動フェイルオーバー

実装内容:

services:
  db-master:
    image: ankane/pgvector:pg16
    volumes:
      - master_data:/var/lib/postgresql/data

  db-replica:
    image: ankane/pgvector:pg16
    command: pg_basebackup -h db-master -D /var/lib/postgresql/data -U appuser -Fp -Xs -P -R
    volumes:
      - replica_data:/var/lib/postgresql/data

成果物: - Master-Replica構成 - 自動フェイルオーバー - 読み取り負荷分散

利用シーン: トラフィック分散、信頼性重視の業務アプリ

Phase 3: MkDocs + spec-kit 自動ドキュメント化¶

目的: ドキュメントとコード同期

技術スタック: - MkDocs Material - spec-kit - GitHub Actions - 自動生成スクリプト

実装内容:

# scripts/sync_mkdocs.py
def sync_api_to_docs():
    """FastAPI仕様をMkDocsに同期"""
    from app.main import app
    openapi = app.openapi()

    # Markdown生成
    with open("docs/api_spec.md", "w") as f:
        f.write(generate_markdown(openapi))

成果物: - 自動生成APIドキュメント - 技術仕様ポータル - 統一されたドキュメント構造

利用シーン: 技術ドキュメントポータル、社内API仕様共有

Phase 4: DDD/TDD 設計¶

目的: ソフトウェア設計の厳格化

技術スタック: - ドメイン駆動設計 - pytest + factory_boy - Alembic (マイグレーション) - クリーンアーキテクチャ

ディレクトリ構造:

app/
├── domain/          # ドメイン層
├── application/     # ユースケース層
├── infrastructure/  # インフラ層
└── interfaces/      # API層

成果物: - 責務分離された設計 - 自動テストカバレッジ - マイグレーション管理

利用シーン: 大規模開発、チーム開発、責務分離

Phase 5: Loki + Grafana構造化ログ¶

目的: 可観測性・トレーサビリティ

技術スタック: - Grafana Loki - Promtail - Grafana Dashboard - 構造化JSONログ

実装内容:

import logging
import json

class StructuredLogger:
    def log(self, level, message, **kwargs):
        log_entry = {
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
            "level": level,
            "message": message,
            **kwargs
        }
        logging.info(json.dumps(log_entry))

成果物: - リクエストトレーシング - エラー追跡 - パフォーマンス分析

利用シーン: 障害分析、監査、セキュリティトレーシング

Phase 6-10: AI統合フェーズ¶

Phase 6: pgvector × Arize Phoenix 可視化¶

目的: ベクトル埋め込み可視化

技術スタック: - Arize Phoenix - UMAP/PCA - Plotly - Streamlit

成果物: - 2D/3D埋め込み可視化 - クラスタ分析 - 異常検知

利用シーン: Embedding品質監視、類似度の調整分析

Phase 7: LangChain GraphRAG Orchestrator¶

目的: 知識グラフ統合RAG

技術スタック: - LangChain - Neo4j - pgvector - ConversationalRetrievalChain

アーキテクチャ:

graph LR
    A[Query] --> B[Vector Search]
    A --> C[Graph Search]
    B --> D[LLM]
    C --> D
    D --> E[Answer]

成果物: - ハイブリッド検索 - 会話履歴管理 - グラフ連携RAG

利用シーン: 意味検索＋関係性探索、社内ナレッジGPT

Phase 8: Self-Learning GraphRAG¶

目的: 自己学習型RAG

技術スタック: - 信頼度評価 - 自動再埋め込み - MkDocs同期 - スケジューラー

実装内容:

class SelfLearningRAG:
    def query_with_self_learning(self, question: str):
        result = self.rag.query(question)
        confidence = self._evaluate_confidence(result)

        if confidence < self.threshold:
            self._trigger_learning(question, result)

        return result

成果物: - 自動品質改善 - 継続的学習ループ - ドキュメント自動同期

利用シーン: 継続的学習、ナレッジ自動拡張、ドキュメント再同期

Phase 9: Intelligent Knowledge Agent¶

目的: マルチエージェント協調知識推論

技術スタック: - CrewAI - LangGraph - Neo4jノードエージェント化 - Meta Observer

実装内容:

tech_agent = Agent(role="Tech Expert", goal="技術評価")
biz_agent = Agent(role="Business Analyst", goal="ビジネス評価")
sec_agent = Agent(role="Security Advisor", goal="セキュリティ評価")

crew = Crew(agents=[tech_agent, biz_agent, sec_agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()

成果物: - 協調推論システム - 多角的評価 - 自律的議論

利用シーン: チームAI、意思決定支援、戦略シミュレーション

Phase 10: Cognitive Memory System¶

目的: 思考の蓄積・自己反省

技術スタック: - メタ記憶DB - LLM自己評価 - 思考プロセス分析 - 学習ログ

実装内容:

class CognitiveMemoryAgent:
    def process_with_memory(self, question: str):
        # 過去の類似質問検索
        similar = self._find_similar_memories(question)

        # RAG検索
        result = self.rag.query(question)

        # メタ評価
        meta = self._meta_evaluate(question, result, similar)

        # メモリ記録
        self._save_memory(question, result, meta)

        return result

成果物: - 思考履歴管理 - 自己反省ループ - 継続的改善

利用シーン: 自律AI改善、長期思考の最適化

Phase 11-15: 自律学習フェーズ¶

Phase 11: Knowledge Federation¶

目的: 外部Graph統合・権限制御

技術スタック: - Federated GraphQL - JWT認証 - Zero Trust API - 組織間連携

成果物: - 組織間知識共有 - 権限ベースアクセス - セキュアな連携

利用シーン: 部署横断AI、社内×社外ナレッジ統合

Phase 12: Auto Researcher¶

目的: 自動探索・検証AI

技術スタック: - Web検索統合 - 仮説生成 - 自動Graph更新 - レポート生成

実装内容:

class AutoResearchAgent:
    def autonomous_research(self, topic: str):
        # 仮説生成
        hypothesis = self.llm.generate_hypothesis(topic)

        # Web検索
        search_results = self._web_search(hypothesis)

        # 要約・評価
        summary = self.llm.summarize(search_results)

        # Graph更新
        self._update_graph(topic, summary)

        return summary

成果物: - 自律リサーチ - 知識自動更新 - 研究レポート生成

利用シーン: 研究支援、ビジネス洞察、継続的改善

Phase 13: Cognitive Graph Editor¶

目的: LLMがGraphを自動修正

技術スタック: - OpenAI Function Calling - Neo4j Driver - Graph最適化アルゴリズム

成果物: - Graph自動編集 - 構造最適化 - 知識整理

Phase 14: Multi-Agent Reflection System¶

目的: AI自己レビュー

技術スタック: - Evaluator Agent - Meta Agent - 品質評価ループ

成果物: - 自動品質向上 - バイアス軽減 - AIレビュー

Phase 15: Real-Time Graph Streaming UI¶

目的: 思考の可視化

技術スタック: - Streamlit - Phoenix - WebSocket - Neo4j GraphQL

成果物: - リアルタイム可視化 - インタラクティブUI - 思考プロセス追跡

Phase 16-20: 創発知能フェーズ¶

Phase 16: Multi-Org Trust Federation¶

目的: 組織間の安全な知識共有

技術スタック: - 署名付きGraph - Zero Trust - Federated API

成果物: - 企業間連携 - セキュアな共有 - ガバナンス管理

Phase 17: Quantum Semantic Graph AI¶

目的: 概念の確率的重ね合わせ

技術スタック: - Tensor Network - 複素ベクトル - 量子的意味論

成果物: - 曖昧性の表現 - 多義性の処理 - 創造的推論

Phase 18: Self-Evolving Research Collective¶

目的: 自律研究クラスタ

技術スタック: - AutoResearcherクラスタ - Meta評価 - 共同研究

成果物: - 集合知AI - 相互検証 - 知識進化

Phase 19: Cognitive Alignment Engine¶

目的: 倫理整合AI

技術スタック: - Belief Graph - LLM Alignment - 合意形成アルゴリズム

成果物: - 倫理的整合性 - AI間合意 - 価値観調整

Phase 20: Emergent Intelligence Layer¶

目的: 創発知能層

技術スタック: - Meta Observer - Self-Referential Memory - 創発的ネットワーク

成果物: - 自己認識AI - 創発的思考 - 集合意識

フェーズ別利用ガイド¶

利用目的	推奨フェーズ	理由
API開発・DB構築	Phase 1-2	基盤構築
技術設計・ドキュメント整備	Phase 3-4	設計品質向上
運用監視・監査	Phase 5	可観測性確保
ベクトル分析・AI検索	Phase 6-7	AI機能統合
自動学習・知識拡張	Phase 8	継続的改善
チームAI・協調推論	Phase 9	多角的評価
長期学習・改善	Phase 10	自己最適化
組織連携・外部統合	Phase 11	スケール拡大
完全自律AI	Phase 12	自動化完成
意識的思考	Phase 13-15	高度な推論
組織間連携	Phase 16	エコシステム構築
次世代AI	Phase 17-20	研究レベル

構築順序の推奨¶

最小構成（PoC）¶

Phase 1 → Phase 3 → Phase 6

標準構成（本番運用）¶

Phase 1 → Phase 2 → Phase 3 → Phase 4 → Phase 5 → Phase 7

完全構成（AI研究基盤）¶

Phase 1-20 の順次実装

技術的依存関係¶

graph TD
    P1[Phase 1] --> P2[Phase 2]
    P1 --> P3[Phase 3]
    P1 --> P4[Phase 4]
    P4 --> P5[Phase 5]
    P1 --> P6[Phase 6]
    P1 --> P7[Phase 7]
    P7 --> P8[Phase 8]
    P7 --> P9[Phase 9]
    P9 --> P10[Phase 10]
    P10 --> P11[Phase 11]
    P10 --> P12[Phase 12]
    P9 --> P13[Phase 13]
    P9 --> P14[Phase 14]
    P13 --> P15[Phase 15]
    P11 --> P16[Phase 16]
    P12 --> P17[Phase 17]
    P14 --> P18[Phase 18]
    P16 --> P19[Phase 19]
    P18 --> P20[Phase 20]

各フェーズの開発期間目安¶

フェーズ	期間	難易度
Phase 1-5	1-2週間	★★☆☆☆
Phase 6-10	2-4週間	★★★☆☆
Phase 11-15	4-8週間	★★★★☆
Phase 16-20	8週間以上	★★★★★

まとめ¶

このロードマップは、段階的にAIシステムを進化させ、最終的には自律的に学習・推論・研究を行う認知AIシステムを構築するための指針です。各フェーズは独立して価値を提供しつつ、次のフェーズへの土台となります。

プロジェクトの要件に応じて、必要なフェーズを選択して実装してください。