生成AIで社内のナレッジマネジメントを推進する方法｜メリットや運用ポイントを解説

生成AIの導入を検討している情報システム部門（情シス）の担当者のなかには、「生成AIを活用して、形骸化していた社内のナレッジマネジメントを推進したい」と考えている方も多いのではないでしょうか。

しかし、いざ生成AIを用いたナレッジ活用を進めようとしても「何から始めればよいのか分からない」「情報漏えいのリスクが心配」といった課題に直面しがちです。

この記事では、生成AIを用いたナレッジマネジメントの基本やメリット、導入前に整えておきたいデータ、安全な運用のポイントまでを解説します。

生成AIによるナレッジマネジメントとは

まずは、生成AIを導入することで、企業のナレッジマネジメントがどう変わるのかを解説します。

社内ナレッジを探しやすく・使いやすくする取り組み

ナレッジマネジメントとは、マニュアル、FAQ、過去の問い合わせ履歴、議事録、手順書など、社内に散在している知識やノウハウ（ナレッジ）を収集・整理し、必要な人がいつでも活用しやすい状態にする経営管理の手法です。

従来のナレッジマネジメントにおけるボトルネックは、個人が持つノウハウや経験（暗黙知）を文章や手順書（形式知）として残す作業負荷が大きく、共有が進まない点にありました。多忙な現場担当者にとってゼロからドキュメントを作成するのは負担であり、結果として「〇〇さんに聞かないと分からない」という属人化が放置されてきた経緯があります。

生成AIはナレッジ活用の入り口を広げられる

生成AIをナレッジ活用に取り入れると、単なるファイルの保管庫から「対話を通じて必要な知見を引き出せる仕組み」へと進化します。

従来のキーワード検索とは異なり、生成AIは自然な言葉での質問を踏まえて回答を生成できるため、表記ゆれや曖昧な指示であっても目的の情報へアプローチできます。さらに、RAG（検索拡張生成）の技術を用いることで、社内文書を横断的に検索し、参照元に基づいた回答案を提示しやすくなります。

これにより、単に文書を探し出すだけでなく、以下のような活用がしやすくなり、従業員が情報へアクセスする入り口が広がります。

• 散在する複数のマニュアルや過去ログを横断参照した「要約付き回答」の提示

• 過去の対応履歴やチャットのやり取りからの「FAQや業務手順書のドラフト作成支援」

• 問い合わせに対する「返信・案内文案の生成」

AIに任せれば自動で整うわけではない

生成AIは便利なツールですが、導入するだけで社内ナレッジが自動的に体系化されるわけではありません。

AIは、与えられたデータを解析・処理するツールであるため、参照元となるデータが古い、同じような内容のファイルが重複している、表現や前提条件が曖昧なままであるなど、情報が整理されていない状態のまま読み込ませれば、AIの回答精度も低下してしまいます。

質の高い回答を得るためには、AIが参照しやすい元データの整備が不可欠です。

生成AIでナレッジマネジメントを進めるメリット

生成AIをナレッジマネジメントに活用することで、情シスやユーザー部門にどのような効果があるのかを整理します。

属人化した知識を共有しやすくなる

特定の担当者しか知らない業務手順やトラブルシューティングの判断基準は、社内で属人化しがちです。

生成AIを活用すれば、断片的な作業ログや商談メモ、チャットのやり取りなどを読み込ませるだけで、AIが要点を整理し、マニュアルやQ&Aのドラフト作成を支援します。ゼロから文章化するハードルが下がるため、個人の知識が組織の資産へと変換され、社員の異動や退職に伴うノウハウの散失を防ぐことができます。

問い合わせ対応やヘルプデスク業務を効率化しやすい

情シスや総務、人事などの管理部門には、日々多くの社内問い合わせが寄せられます。

過去の対応履歴やFAQのデータを生成AIに読み込ませておけば、寄せられた質問に対する回答案や案内文のたたき台作成をAIが支援できます。これにより、一次対応のスピードが上がり、ヘルプデスク業務を効率化できます。

マニュアルやFAQの更新負荷を減らしやすい

ナレッジマネジメントが失敗する要因のひとつが、「一度作成したマニュアルやFAQが改定されずに放置され、情報が陳腐化すること」です。

生成AIを活用すれば、社内に散在する最新の変更情報や仕様書、議事録、通知文などを読み込ませて要約・整理させることで、既存コンテンツの更新が必要な箇所を素早く特定し、改訂案を作成しやすくなります。また、頻繁に検索されているのに該当する回答が存在しない項目（ナレッジギャップ）をAIが抽出してくれるため、優先して整備するコンテンツが明確になり、FAQの鮮度と品質を保ちやすくなります。

生成AI活用の前に整えたいナレッジとデータ

AIの出力精度は、参照するデータの品質に依存します。本格的に運用を始める前に情シスが主導して進めておきたいデータ整備のポイントを3つ解説します。

古い情報・重複情報・誤った情報を整理する

社内のファイルサーバーやクラウドストレージには、日付の異なる古いバージョンのマニュアルや、内容が矛盾する文書が存在しているケースがあります。

整理されていない不正確なデータをAIに読み込ませると、廃止された旧申請手順や古いシステム仕様を基に誤った回答を作成するリスクが高まります。まずはAIの参照対象とするデータの棚卸しを実施し、不要なデータや過去のファイルをアーカイブ・削除するとともに、最新の情報だけを残すようデータをクレンジングすることが重要です。

ナレッジの形式と粒度を統一する

AIが情報を検索・参照する際、ドキュメントは一定の文字数や意味のまとまり（チャンク）ごとに分割して処理されます。そのため、手順書、FAQ、問い合わせ履歴、マニュアルなどのデータ構成が複雑すぎると、AIが文脈を正しく解釈できません。

誰が見ても、またAIが読んでも正しく理解できるよう、以下の構成・表現に整えます。

• 1ドキュメント・1テーマの原則
  1つのファイルに複数の話題を混ぜず、トピックごとに分割して見出し構造（大見出し・中見出し）を明確にする。

• 主語と前提条件の明確化
  社内略語や省略された主語を補い、「誰が・いつ・何のシステムを操作するのか」を客観的かつ明快な文章で記述する。

• 表や図のテキスト補足
  複雑なレイアウトの表や画像内の文字はAIが意図を取りこぼす可能性があるため、プレーンテキストでの説明を添えておく。

タグやカテゴリで検索しやすくする

ドキュメント本文だけでなく、ファイルやデータに対して属性情報（メタデータ）を付与しておくことで、AIおよび利用者が目的の情報を探し出す精度とスピードが向上します。

ファイルや文書に「対象部署（情シス・人事・営業など）」「対象業務」「システム名」「文書種別（マニュアル・FAQ・規程）」「更新日」「対象者（全従業員・管理者）」といったタグやカテゴリを設定しておくことで、「情シス関連かつ最新の更新日を持つマニュアルのみを検索対象にする」といったフィルタリングが可能になり、関係のないノイズ情報が検索結果に混入するのを防ぐことができます。

安全に運用するために情シスが決めたいこと

社内ナレッジには、企業の機密情報や個人情報が含まれます。全社へのナレッジ活用を広げる前に、情報漏えいや不適切利用を防ぐための運用ルールを整理することが不可欠です。

アクセス制限と権限管理を徹底する

「経営会議の議事録」や「人事評価データ」「役員報酬の情報」などを、権限のない従業員がAI経由で閲覧できてしまう状態は避ける必要があります。

全従業員にすべてのナレッジを公開するのではなく、部署・役職・業務に応じて閲覧可能な参照範囲を分けることが重要です。ユーザーのアカウント権限と連動し、その従業員が本来閲覧できる権限の範囲内にあるデータのみを検索・回答に使用する、クローズドなアクセス制御の仕組みを構築することが前提となります。

機密情報や個人情報の扱いを明確にする

顧客情報、従業員の個人情報、取引先との契約情報、システムの認証情報など、機密性の高い情報をAIの参照データに含めるかどうかを事前にルール化します。情報流出を防ぐためにも、「何を入力・参照させてはいけないか」をガイドラインとして明文化し、従業員へ周知することが重要です。

• AIに入力・参照させない情報
  顧客の個人情報、クレジットカード情報、取引先との秘密保持契約（NDA）に抵触する内容、自社の未公開財務データ、システムの認証情報（ID・パスワード・APIキーなど）。

• サニタイズ（匿名化）の徹底
  過去の提案書やトラブル事例を社内ナレッジとして登録する際は、企業名や個別数値をマスキング・匿名化した上で登録する運用ルールを設ける。

安全な環境と利用ルールを整える

個人向けAIサービスでは、サービスや設定によって入力データがAIサービスの改善に利用される場合があるため、社内データの入力には注意が必要です。社員が独断で未承認のAIツールを利用する「シャドーIT（シャドーAI）」を防ぐためにも、環境と利用ルールの整備が必要です。

入力データが基盤モデルの学習に利用されない法人向け環境（Azure OpenAI ServiceやMicrosoft 365 Copilotなど）を会社が提供し、管理・把握できる環境下で利用させます。

併せて、「なぜ個人向けツールを使ってはいけないのか」というリスク教育を行うとともに、「AIの回答を鵜呑みにせず必ず人による根拠確認を行う」といった利用原則を徹底させます。

まとめ

この記事では、生成AIを用いたナレッジマネジメントについて以下の内容を解説しました。

• 生成AIによるナレッジマネジメントとは

• 生成AIでナレッジマネジメントを進めるメリット

• 生成AI活用の前に整えたいナレッジとデータ

• 安全に運用するために情シスが決めたいこと

生成AIを用いた社内ナレッジの活用は、業務効率化や属人化の解消を強力に推進する一方で、不正確な回答や情報漏えいを防ぐためのデータ整備やルール策定、権限管理といった土台づくりが欠かせません。

情シス部門が主導して安全な環境を構築し、社内へ定着させていくことが重要です。

しかし、日々の業務に追われる情シス部門が、自社だけでナレッジの整備や利用ルールの策定、ヘルプデスク体制の定着までを進めるのは困難です。自社だけでの対応が難しいとお悩みの場合は、外部の専門家の支援を受けることも一つの方法です。

『FGLテクノソリューションズ』では、Microsoft 365環境の構築・運用支援を通じて、生成AI活用の土台づくりを支援しています。また、ITインフラの整備、運用ルールの策定、情シス業務の負担軽減につながるヘルプデスクや社内システム運用の支援も提供しています。安全で効率的な社内システムの運用体制づくりをご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。

なお、情シスが直面する課題の解決に役立つ生成AIの活用法については、こちらの資料をご覧ください。