AIナレッジ管理

AIを活用したナレッジ管理とは

ナレッジ管理の基本的な考え方

ナレッジ管理とは、個人が持った知識やノウハウを組織内で共有・活用するための手法です。ここでの管理対象となるのは、業務の中で得られた知識・経験・ノウハウなどがあり、個人が持つ有形・無形の情報資産も含まれます。例えば「顧客とのやり取りの中で得た対応のコツ」「営業トーク」なども対象であり、ナレッジ管理を行うことによって、業務の属人化を防いで組織全体の生産性とスキルの向上を目指せます。

AIナレッジ管理でできること

ナレッジ管理にAIを活用することによって、社内に散在しているマニュアルや議事録、過去の提案書といったように膨大なデータを活用できます。具体的には、これらのデータをAIにより学習・解析した上で必要な情報を迅速に提示できる仕組みの構築が可能となります。ユーザーが自然な言葉で質問すると、AIが複数のドキュメントを横断的に検索した上で、質問に対する回答を生成します。

単にデータを保管しておくだけではなく、「質問すれば答えてくれる社内アシスタント」のような位置付けにより、業務効率を向上させられます。

AI検索・ナレッジベース・RAGの違い

「AI検索」は、文章の意味や文脈を理解した上で情報を探し出す技術であり、「ナレッジベース」はマニュアルやFAQなどの知識を蓄積しておく場所そのものを指しています。

そしてRAG（検索拡張生成）は、自社のナレッジベースから関連した情報の検索を行い、そのデータを根拠としてAIが回答を作成します。これらの要素を組み合わせることによって、必要な情報に素早くたどり着けるようになります。

ナレッジ管理にAIが求められる背景

社内情報が複数の場所に分散している

社内にはさまざまな情報が存在しますが、それらのデータはまとまって保存されているのではなく複数の場所に分散しているケースが多く見られます。従業員は、自分が必要とする情報がどこにあるのかを把握しきれないため、探すだけで多大な時間を消費してしまう、ということになります。これらの情報について、保管場所を意識せずに横断的な検索を行えるツールが求められています。

必要な情報を検索できない

従来用いられてきたキーワード検索では、ファイル名や文書内に同じ単語が含まれていないと目的の情報がヒットしないという状況がありました。表記揺れや曖昧な記憶を元にした検索の場合、必要な資料にたどり着くのが難しく、情報の活用が滞ってしまっていました。

退職や異動によってノウハウが失われる

経験豊富なベテラン社員が退職や異動する場合に、それまで培ってきた貴重なノウハウや判断基準が失われるという点も大きな問題であるといえます。特に属人化が進んでしまっている組織の場合、キーパーソンとなる従業員が退職や異動すると事業の継続を脅かすリスクになり得ます。特定の従業員に依存せず、誰もが必要なノウハウを引き出せる基盤を構築するにあたって、AIが用いられています。

同じ質問への対応が繰り返されている

例えば総務や人事、情報システム部門に対しては、社内から「経費精算の方法を教えてほしい」「ログインの際に使用するパスワードを忘れてしまった」といった定型的な問い合わせが日々寄せられています。同じような質問が多く寄せられ、何度も対応することは担当者にとって大きな負担になるとともに、業務を圧迫することになります。

AIでナレッジ管理を行うメリット

社内情報を自然な文章で検索できる

AIでナレッジ管理を行った場合、社内にある情報を日常会話のような自然な文章で検索ができるようになります。例えば「出張経費を申請するときの手順を教えて」と入力することで、AIにより該当するマニュアルや規程などから答えを抽出し、回答を行います。

以上から、正しいキーワードを知らなかったとしても、簡単に目的とする情報に辿り着けるようになるため、ツール利用に対する心理的ハードルが下がります。ITに不慣れな従業員も、直感的に必要な情報を検索できます。

文書や議事録を要約・整理できる

社内にある文書や議事録などのデータは、膨大な量となっていることが少なくありません。数十ページに及ぶ業務マニュアルや複雑な過去の対応履歴といったように、人間が確認しようとすると多大な時間を要する資料だったとしても、AIを活用することで膨大なデータをスピーディーに読み込み、要点をわかりやすくまとめられます。従業員は資料の全体像や結論について素早く把握できるようになり、情報収集・整理にかかっていた時間と手間を大幅に削減できます。

業務の属人化を防げる

AIを活用してナレッジの共有を進めることにより、「この業務はあの人にしかわからない」といった属人化の問題を解消できます。経験の浅い若手従業員も、AIに質問することによって熟練者のノウハウや成功事例などにアクセスできるようになります。以上の点から、特定の人材への依存を防ぎ、組織全体のスキルレベルの底上げにつながることが期待できます。

新人教育やオンボーディングを効率化できる

新入社員や中途入社の社員が業務を覚える際に、わからない内容があればまずAIに質問することで、業務手順やルールの確認を行えます。新人は、「誰に何を聞いていいのかわからない」と感じてしまうケースがありますが、AIの活用によりこのような心理的負担を軽減でき、自律的な学習が可能になります。さらに、指導を担当する先輩社員も基本的な質問に答える時間を削減できますので、教育コストを抑えながら戦力化（オンボーディング）までの時間短縮ができます。

蓄積した情報を業務改善に活用できる

AIは情報の検索を行うだけではなく、蓄積された情報から傾向を分析して業務改善のヒントの提示を行うこともできます。一例として、社員からの問い合わせをAIが分析して「どのような質問が多いのか」「どのマニュアルの情報が不足しているのか」という点の可視化が可能になります。この点から、マニュアルの改訂や業務フローの見直しを行うなど、客観的なデータに基づいた業務改善に活用できます。

AIナレッジ管理の活用例

社内ヘルプデスクの問い合わせ対応

人事・総務部門や情報システム部門に対し、社内から寄せられる定型的な問い合わせ対応に活用できます。チャットボット形式でAIを導入することによって、従業員からの質問に対して社内規程やFAQを参照しながら自動で回答を行います。

このことによってヘルプデスク担当者の対応工数が大幅に削減でき、個別での対応が必要な複雑なトラブル対応などに集中できます。また、AIを使用すると24時間365日対応が可能となり、質問者の待ち時間も解消されます。

営業資料や提案ノウハウの検索

営業部門では、過去の営業資料や成功事例などの情報が一つの武器であるといえます。AIナレッジ管理の導入により、「○○業界向けの提案事例を教えて」と聞くことによって、これまでの類似案件に関する資料やアプローチ方法をすぐに引き出せます。

ベテランや優秀な営業担当者のノウハウをチーム全体で共有・参照できるようになるため、提案の質が全体的に底上げされ、成約率の向上につながることが期待されます。

業務マニュアルや手順書の共有

AIナレッジ管理の活用により、業務マニュアルや手順書の共有が容易になります。企業によっては膨大なマニュアルや作業手順書が用意されていますが、AIに質問することで資料の中から該当部分のみを抽出して提示してくれます。

現場でも必要な情報の検索のために長時間作業を止めることがなくなりますので、作業効率の向上に繋がります。また、古い手順書やマニュアルを参照してミスを発生させてしまうリスクも減らせます。

議事録やプロジェクト情報の整理

議事録などの整理もAIに任せられます。会議の際には自動で文字起こしと要約を行い、議事録としてナレッジに蓄積が可能。人の手で行うと多大な時間を要する議事録作成も時間をかけずに行えるようになります。また、プロジェクト情報の整理も行えるため、後からプロジェクトの経緯などを振り返る際にも容易に活用できます。メンバー間での情報共有も行いやすくなるのも、メリットのひとつです。

顧客対応部門のFAQ・応対支援

カスタマーサポートやコールセンターなど、顧客対応部門の支援も行います。顧客からの問い合わせの内容をAIが音声認識やテキストによって把握し、過去の対応履歴やFAQから回答の候補を生成して画面に提示を行うといったこともできます。この機能によってオペレーターは資料を探す手間をかける必要がありませんので、経験の浅いスタッフだったとしても迅速な対応ができるようになります。また、対応品質の均一化に加えて、顧客満足度の向上にも繋げられます。

AIナレッジ管理ツールを選ぶポイント

検索精度と回答の根拠を確認する

ツールの選定を行う際には、検索精度に加えて「回答の根拠を確認できるか」という部分が大切になります。AIの場合にはハルシネーション対策が重要となるため、人間による確認を行うことが大切です。このとき、回答の裏付けとなる情報源へのリンクが明示されれば、元のドキュメントの閲覧が可能となり、事実確認を簡単に行えるようになります。

既存のストレージや業務ツールと連携できるか

社内の情報は、ファイルサーバーやクラウドストレージなど、さまざまなシステムに散在しています。そのため、導入するツールが既存のストレージや業務ツールとの連携が可能か、という点は重要なポイントです。ツールの連携によってさまざまな形式のデータを一元的に収集可能であれば、既存の業務フローを維持したままAIの活用ができるため、現場への定着も早まるといえます。

権限管理やセキュリティに対応しているか

社内のナレッジは、必ずしも全ての従業員が閲覧できるわけではありません。例えば人事情報・経営資料・特定プロジェクトの機密情報といったように、閲覧を制限すべきデータもあります。

この点から、部門や役職ごとにアクセス権限の設定が可能かどうかも確認しておくべき部分です。さらに、情報漏洩を防ぐためにも自社のセキュリティ基準を満たしているかもチェックしてください。

情報の更新・承認機能があるか

社内のナレッジは、常に最新・正確な状態を維持することが大切です。もし古い情報が放置されていると、AIがその情報を参照し、誤った回答をしてしまう可能性があるためです。この点から、既存ナレッジなどの情報を簡単に更新できる機能があるかどうかも確認しておきます。

また、重要なナレッジの追加を行う際には管理者の承認を経て公開される機能があれば、情報の品質維持に繋げやすくなります。

現場が継続して使いやすいか

高性能なAIを導入しても、現場で使用されなければ意味がありません。検索がしやすいか、業務で使用しているチャットツール上から直接利用できるかといったように、現場にとっての使いやすさも意識してツールの選択を行うことが大切です。

本格的に導入する前に無料トライアルなどを利用することで、「期待通りの回答が返ってくるか」「迷わず操作が可能か」といったように、現場の視点で評価を行い、実際に導入するかを検討することがおすすめです。

AIナレッジ管理を定着させるための注意点

情報を登録するだけで終わらせない

システムを導入し、情報を登録するだけで満足するのではなく、実際に現場で活用することが重要です。まずは特定の課題や頻繁に参照される業務から優先的に利用を始めると良いでしょう。現場での困りごとがAIによって解決されたという成功体験を積み重ねることで、システムを利用する文化が組織に根付いていくことになります。

古い情報や重複情報を定期的に整理する

AIによる回答の精度は、元データの鮮度と質が大きく関わっています。そのため、古い情報や重複した情報を定期的に整理する、という作業を行うことが大切です。運用を開始した後も、定期的に検索ログを確認することで、検索はされているもののヒットしなかった情報を追加する、古い情報を破棄するといった運用を行う体制を整えておくことが必要です。

AIの回答を過信しない

生成AIは非常に優秀ではあるものの、事実とは異なる情報を回答してしまうリスクや、文脈を誤認して回答するリスクはあります。この点から、AIの回答を過信しすぎず、特に重要な手続きなどは提示された参照元リンクを確認し、人間が最終的なチェックを行ってから情報を利用するというルールの徹底が求められます。

利用部門ごとに運用ルールを設ける

ツールの運用にあたり、全社で一律のルールを設けると各部門の業務実態に合わず、利用が進まないケースも考えられます。部門によりAIの使い方が異なるため、利用部門ごとに運用ルールを設けることが重要です。現場の実態に即した運用を行っていくことが、定着につながる鍵となります。

AIナレッジ管理の導入事例

社内マニュアルを検索するために導入

出版・メディア事業を展開する企業における導入事例です。こちらの企業では、社内にマニュアルはあるものの欲しい情報が見つけられない・どこにあるのかわからないといった状況が発生していました。また、テレワークの浸透によって気軽に周りに質問がしにくい環境となっていました。

そこでAIチャットボットを導入した結果、社内に用意されているマニュアルへのアクセス効率が上がったことから、自己解決率が向上。さらに、問い合わせに対応するために要する時間と心理的な負担の軽減が行えています。

生成AIを用いて業務効率化を実現

社内での問い合わせについて、マニュアルの参照で解決できる課題であるにも関わらず、ベテラン開発者に質問が集中してしまい負担が生じていました。

そこで、自社マニュアルなどを活用したRAG環境を構築。生成AIが学習していない社内データだったとしても、検索や回答を行える検索基盤の開発を実施したところ、全社的に生成AI活用への機運が高まったことで、専門部署の立ち上げが行われました。

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AIを活用したナレッジ管理で社内情報を有効活用しよう

AIナレッジ管理は、社内に分散しているマニュアルや議事録など膨大な情報をAIが学習し、自然な文章での検索や要約を可能にする仕組みを指します。必要な情報がなかなか見つからない、業務の属人化などの課題を解決するとともに、ヘルプデスクの対応や新人教育、営業活動といったように、ビジネスのさまざまな面を支援します。

現在はさまざまなツールが提供されていますが、検索精度や既存システム・ツールとの連携性が重要となります。また、情報を定期的に整理する、AIの回答を過信せずに最終的な確認は人間が行うという体制を整えておくことも、現場への定着を目指す上では重要であるといえます。