> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/org/querymetadata.md).

# ナレッジ管理権限：メタデータの照会

## 機能説明 <a href="#feature-description" id="feature-description"></a>

AI 対話システムを導入する際は、ユーザー権限や利用ニーズが異なるため、通常「ナレッジベース / AI アシスタント / 対話プラットフォーム」の利用可能範囲をきめ細かく管理する必要があります。

MaiAgent では、さまざまな対話 / 身分レベルに付与されたクエリメタデータを利用して、「この人 / この対話がどの内容を参照できるか」を決定できます。

### クエリメタデータとは？ <a href="#what-is-query-metadata" id="what-is-query-metadata"></a>

クエリメタデータとは、クエリ範囲を限定する一連の動的な条件であり、特定の対話プラットフォームのもとでユーザーが照会できる「ナレッジベース、FAQ、タグ条件に合致するファイル」などのデータ内容を指定できます。

これは役割や連絡先を置き換えるものではなく、これらの身分を「条件付きで機能させる」ことで、対話レベルでの最小権限制御を実現するものです。

> **役割 / 連絡先 / 対話はコンテナであり、クエリメタデータは可視範囲を実際に制御する条件制約の設定です**

{% hint style="info" %}
以下の記事で詳しくご紹介しています。

* [**連絡先**](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/org/contact.md)
* [**役割権限管理**](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/org/role-permission.md)
  {% endhint %}

## 権限レベルの概念 <a href="#permission-level-concept" id="permission-level-concept"></a>

サービス構築の前に、Agent はさまざまなレベルのクエリメタデータを通じて、その時点で参照可能なすべてのナレッジベースを確認します。権限レベルの参照順序は以下のとおりです。

```
AI 助理 > 對話平台 > 使用者 ( 對話 / 聯絡人 / 角色 ) > 查詢元資料 > 查詢權限
```

各レベルでは、グラフィカルインターフェースまたは JSON 形式を使用して権限を指定できます。

> 以下のドキュメントを参考に操作できます。
>
> 1. [構築を始める—「クエリビルダー」を使用する](/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/org/query-builder.md)
> 2. 技術者向けマニュアル：[JSON インターフェース設定ガイド（連絡先、Web chat 埋め込み設定）](https://docs.maiagent.ai/tech/authorization-integration/json-interfaces)

<figure><img src="/files/TSXmzX2bhepKmAo8rGPL" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 連絡先 / 役割は身分のコンテナです
* 対話に対応するのは、内部対話を行う際に、フィルタリングを通じてその対話で使用されるナレッジベースを制御できるという点です
* クエリメタデータは、対話時に実際に実行される「フィルタ条件の集合」です

### ファイルフィルタ条件の判定レベル <a href="#document-filter-condition-levels" id="document-filter-condition-levels"></a>

<figure><img src="/files/N5dJ929u97wcbYir0sYF" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

層を重ねて伝達されることで、クエリメタデータは AI の応答ロジックにおける実際の意思決定の根拠となります。

## 実際の活用シナリオ <a href="#practical-use-cases" id="practical-use-cases"></a>

<figure><img src="/files/W1ymVT7EKAEBYvbFCyuB" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

***

## まとめ：企業がクエリメタデータを活用する価値 <a href="#summary-enterprise-value" id="summary-enterprise-value"></a>

🎯 **多次元の身分によるクロス管理**（役割＋地域＋製品ライン）

🎯 **リアルタイムなクエリ制御**：アシスタントを複製する必要はなく、条件を変更するだけでシーンの切り替えに対応できます

🎯 **大規模ナレッジベースの柔軟な管理**：タグとナレッジベースはシーンに応じて分割・権限付与できます

> **クエリメタデータを製品アーキテクチャの中核に組み込むことを推奨します。これにより、企業は最小限の設定で最大限の権限付与の柔軟性を実現し、**\
> **知識のセキュリティを確保しながら、対話体験と運用効率を同時に向上させることができます。**


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/maiagent-user-guide-ja/org/querymetadata.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.