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ナレッジ

ナレッジが自然に蓄積される仕組みとは — AI時代のナレッジマネジメント入門

生成AIが参照できる社内ナレッジを整えるために、記録の粒度、更新責任、出典、検索性をどのように設計するかを解説します。

音声版は準備中です。現在はテキスト版を公開しています。

情報カードと原資料を出典の経路で結んだナレッジ管理ライブラリ

生成AIへ資料を渡すだけでは、信頼できるナレッジ基盤にはなりません。情報の出典、更新日、責任者、適用範囲が分かる状態に整える必要があります。

一件一目的で記録する

長い議事録のままでは、必要な判断を見つけにくくなります。決定、手順、FAQなど目的ごとに分け、見出しと要約を付けます。

更新責任を決める

古い情報をAIが参照し続けないよう、更新周期と担当者を記録します。廃止した手順は削除せず、無効であることと後継情報を示します。

回答から出典へ戻れるようにする

AIの回答には根拠となる文書名やURLを付け、人が原文を確認できるようにします。便利さと検証可能性を両立させることが重要です。

音声版は現在準備中です。公開までは本記事のテキスト版をご利用ください。

Prompthing編集部Field Notes 編集部

生成AIを現場の業務へ組み込み、継続的に改善するための設計・運用ノウハウを発信しています。