
Topics
解説トピック
VMOST から Roadmap、Log までを横断して、SUZ-LAB の考え方の重要なトピックを記事としてまとめます。
時系列の実験記録は Log に、内容でまとめる常設の解説はここに置いています。

SECI モデルとは — 暗黙知と形式知でまわす知識創造の循環
ナレッジSECI モデル(野中郁次郎・竹内弘高)とは何か——暗黙知と形式知という 2 種類の知、それらが共同化→表出化→連結化→内面化 の 4 モードで変換されながら螺旋状に組織の知を生む仕組み、知の増幅を支える「場(Ba)」までを押さえます。最後に、SUZ-LAB がこの循環を VMOST の各階層でどう回しているか——一次情報発信・ドッグフーディング・単一の出所・複数研究員——を実例として開きます。

llms.txt 入門 — AI に「まず読むべき地図」を渡す提案
AI 発見性llms.txt とは何か(Jeremy Howard が 2024 年に出したコミュニティ提案、狙いは学習ではなく推論時のキュレーション、ファイル仕様と llms-full.txt、記事ごとの .md 版)を一次情報で解説し、robots.txt / sitemap.xml との違い、採用状況、そして「本当に効くのか」という賛否——Google の否定的見解や実測データ——まで両論併記で押さえます。最後に、このサイト自身が llms.txt をどう出しているかを実例として開きます。

ドッグフーディング — 自社製品を自分で使い倒して品質を鍛える
プロダクトドッグフーディング(自社製品を従業員自らが日常で使う実践)とは何か——語源(Alpo の CM と Microsoft の Paul Maritz)、Windows NT / Exchange で品質を鍛えた歴史、フィードバック速度という最大の恩恵と「開発者バイアス/NIH シンドローム」という副作用、二段階+CI/CD で崩さない進め方、Facebook・サイボウズ・DoorDash・トヨタの事例、そして運用を形骸化させないための 7 原則までを一気に押さえます。最後に、このサイト自身がどうドッグフーディングされているかを実例として開きます。

JSON-LD 入門 — Web の意味を機械に渡す構造化データ
構造化データJSON-LD とは何か(Linked Data と RDF グラフ、@context / @id / @type の役割)を具体例で解説し、Web でどう使われているか——検索のリッチリザルト、Microdata / RDFa との比較、@id で結ぶ Site-wide / Page-level 設計、よくあるエラーと検証ツール——までを一気に押さえます。最後に、このサイト自身が JSON-LD をどう実装しているかを実例として開きます。

VMOST とは
FrameworkVMOST は、理念を日々の行動まで一本の線でつなぐ 5 階層のフレームワークです。