生成AI活用によるナレッジベース作成法と成功のポイントを解説！

生成AIとナレッジベースの基礎知識

ここでは、生成AIとナレッジベースの基礎知識について、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

生成AIとは

生成AIとは、文章や画像、音声、プログラムコードなど、さまざまな形式のコンテンツを新しく生み出す人工知能のことです。

「生成系AI」や「Generative AI」とも呼ばれ、近年急速に注目を集めています。ChatGPTのような対話型AI・画像生成ツール・音声合成アプリなどは、いずれも生成AIの代表例です。

従来のAIは、既存データの中から最適な答えを選ぶ「識別」や「予測」が中心でした。一方、生成AIは人間の指示（プロンプト）に応じて、まったく新しい情報を自ら作り出します。

例えば、「○○についてのQ&Aを作成して」と指示すれば、それに合った質問と回答を自動生成できます。

生成AIはビジネスにおいても、文書作成・業務マニュアルの整備・FAQの作成など、ナレッジベースの構築に貢献できると期待されています。

作業効率の向上や情報共有の質の改善を目指す企業にとって、導入を検討すべき重要なテクノロジーです。

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ナレッジベースとは

ナレッジベースとは、業務に関する知見を一箇所に集約したデータベースのことです。

例えば、社内マニュアル・よくある質問（FAQ）・トラブル対応の履歴・製品の仕様書・過去の成功事例など、従業員が仕事を進める上で役立つ情報を体系的に整理・保存し、誰でも簡単にアクセスできるようにした仕組みを指します。

ナレッジベースがあることで、「あの作業の手順がわからない」「過去の似た案件の対応方法を知りたい」といった場面でも、時間をかけずに必要な情報を見つけることが可能です。

結果として、業務の効率化・属人化の防止・従業員のスキル共有・定着といった効果が期待できます。

近年では、生成AIと組み合わせてナレッジベースを自動で構築・更新する取り組みも進んでおり、情報管理のあり方が大きく変わりつつあります。

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生成AIでナレッジベースを作成するメリット

ここでは、生成AIでナレッジベースを作成するメリットについて、以下の4点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

検索の効率化

生成AIでナレッジベースを作成するメリットの1つ目は、検索の効率化です。

生成AIを活用したナレッジベースでは、従来のキーワード検索と異なり、質問形式で自然な言葉を入力するだけで、関連性の高い情報を瞬時に抽出できます。

これにより、ユーザーは複数の文書を開いて探す必要がなくなり、欲しい情報に短時間でアクセス可能になります。例えば、「〇〇の申請方法は？」と入力するだけで、マニュアルの該当箇所や手順が自動的に要約されて表示されるのです。

キーワード一致に頼る従来の検索よりも柔軟かつ的確に情報を引き出せるため、業務効率の向上や問い合わせ対応のスピードアップに役立ちます。

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業務効率化

生成AIでナレッジベースを作成するメリットの2つ目は、業務効率化です。

生成AIを活用することで、マニュアルやFAQなどのナレッジベースを自動で作成・更新できるようになり、大幅な業務効率化が実現します。

例えば、よくある質問をもとにFAQを自動生成したり、社内チャットのやりとりから手順マニュアルを作成したりすることが可能です。

これにより、情報整備にかかる人的コストを削減できるだけでなく、最新情報への更新もスムーズに行えるため、常に正確なナレッジを社内で共有できます。

その結果、問い合わせ対応や社内の情報連携が迅速になり、従業員一人一人の生産性向上にもつながるでしょう。

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情報の一元管理

生成AIでナレッジベースを作成するメリットの3つ目は、情報の一元管理です。

従来は部署ごとに情報がバラバラに管理されていたため、必要な情報を探すのに時間がかかるという課題がありました。

しかし、生成AIを活用すれば、社内に点在しているメール・チャット・議事録・マニュアルなどの分散した知識やデータをAIが自動で整理・統合し、誰もがアクセスしやすいナレッジベースを構築できます。

生成AIを使うことで、情報の重複や抜け漏れを防ぎつつ、関連性の高い内容をまとめて一元化できるため、検索性や利便性が大幅に向上します。

これにより、部門を越えた情報共有がスムーズになり、業務全体の質とスピードが底上げされるのです。

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人件費削減

生成AIでナレッジベースを作成するメリットの4つ目は、人件費削減です。

生成AIを活用したナレッジベースは、問い合わせ対応や資料作成の自動支援にも活用できるため、人的リソースの削減に直結します。

例えば、従業員からの定型的な質問にAIが即座に回答したり、マニュアルや提案資料のたたき台を自動生成したりすることで、担当者の作業負担の軽減が可能です。

これまで人が時間をかけて対応していた業務をAIが担うことで、コア業務に集中できる環境が整い、組織全体の生産性が向上します。

その結果、人件費の抑制やリソースの最適配分が可能となり、コスト効率の高い業務運営が実現するでしょう。

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生成AIでナレッジベースを作成するステップ

ここでは、生成AIでナレッジベースを作成するステップについて、以下の8点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

目標設定

生成AIでナレッジベースを作成するステップの1つ目は、目標設定です。

まずは、ナレッジベースを通じて何を実現したいのかを明確にすることが重要です。例えば、「問い合わせ対応の効率化」「社内情報共有の強化」「新人教育の標準化」など、目的によって構築すべき情報の内容や整理方法は大きく異なります。

目標が曖昧なまま進めてしまうと、情報が過不足になったり、実際の運用に活かせなかったりするリスクがあります。

最初に明確なゴールを設定することで、AIによる情報の収集・分類・生成を的確に行え、実用性の高いナレッジベースの構築につながるでしょう。

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スケジュール策定

生成AIでナレッジベースを作成するステップの2つ目は、スケジュール策定です。

生成AIの導入から実際の運用開始までを見据えた全体スケジュールを設計し、各フェーズで実施すべきタスクやマイルストーンを明確に設定します。

例えば、「目標設定」「情報収集」「AIによる自動生成」「テスト運用」「正式稼働」といった流れを想定し、それぞれに具体的な作業内容と期限、担当者を割り当てておくことで、プロジェクトの進行がスムーズになります。

スケジュールが曖昧だとリソースの調整が難しくなり、遅延や品質の低下を招く恐れがあるため、事前の計画づくりが成功の鍵となります。

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データ収集

生成AIでナレッジベースを作成するステップの3つ目は、データ収集です。

生成AIを活用するためには、まず社内に散在している情報を集める作業が欠かせません。生成AIは既存のマニュアル・FAQ・会議記録・業務手順書・チャット履歴など、ナレッジベースに反映すべきあらゆる情報を洗い出して収集します。

これらの情報が分散されたままだと、生成AIが適切に内容を理解・整理できず、出力結果の品質にも影響が出てしまいます。

情報の形式がバラバラでも問題ありませんが、できるだけ整理された状態で集約することで、その後のAI処理がスムーズになり、正確かつ実用的なナレッジベース構築につながるのです。

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データ分類

生成AIでナレッジベースを作成するステップの4つ目は、データ分類です。

収集したマニュアルやFAQ、会議記録などの情報をテーマ別・用途別に整理し、生成AIが扱いやすい形に整えていきます。

例えば、「社内制度」「業務フロー」「よくある質問」などのカテゴリごとに分類すれば、後のAIによる自動生成や検索時の精度が大きく向上します。

情報が未整理のままだと、内容の重複や抜け漏れが発生しやすく、ナレッジベースとしての信頼性が損なわれるでしょう。

あらかじめ分類・整形することで、AIによるアウトプットの質を高め、実用的で使いやすいナレッジベースの土台が完成します。

設計・設定

生成AIでナレッジベースを作成するステップの5つ目は、設計・設定です。

ここでは、生成AIが正確かつ適切に回答できるようにするためのプロンプト（指示文）の設計やシステム設定を行います。

例えば、「この情報からFAQ形式で回答を生成してください」や「◯◯という質問には△△の資料をもとに答えてください」といった具体的な指示を設けることで、AIの出力内容の質を高められます。

また、検索対象とするデータの範囲や優先順位、言い回しのトーンなどを調整することで、より実用的な回答が可能です。

この設計次第でナレッジベースの使いやすさや精度が大きく左右されるため、丁寧に設定することが重要です。

テスト

生成AIでナレッジベースを作成するステップの6つ目は、テストです。

設計・設定が完了したら、実際に生成AIに質問を投げかけてみて、意図したとおりに正確な回答が返ってくるかどうかを検証します。

例えば、想定される業務上の質問を複数パターンで入力し、回答の内容が正確か、誤解を招く表現や誤情報が含まれていないかを確認します。

もし誤った回答や曖昧な表現があれば、プロンプトの調整やデータの見直しを行い、AIの精度を高めましょう。

このテスト工程を丁寧に実施することで、信頼性が高く実用的なナレッジベースの運用が可能となり、利用者の満足度向上にもつながります。

稼働

生成AIでナレッジベースを作成するステップの7つ目は、稼働です。

テストを経て精度が確認できたら、社内向けにナレッジベースを正式に公開し、運用を開始します。

初期段階では、従業員が実際にナレッジベースを活用できるよう、周知や利用方法の説明、初期サポート体制の整備なども重要です。使い方が分からない従業員が多いと、せっかくの仕組みも活用されないままでしょう。

運用開始後は、問い合わせ対応のスピードや業務効率の変化などをモニタリングし、必要に応じて改善を加えていきます。

生成AIの力を最大限に活かすには、活用する現場との連携を取りながら継続的に改善していくことが重要です。

改善

生成AIでナレッジベースを作成するステップの8つ目は、改善です。

運用を開始した後も、利用状況のデータやユーザーからのフィードバックをもとに、ナレッジベースの内容やAIの設定を定期的に見直すことが重要です。

例えば、よく利用される情報にアクセスしやすくしたり、誤解を招きやすい表現を修正したりすることで、使いやすさと信頼性を高めましょう。また、業務内容や社内ルールが変化すれば、それに応じた情報の更新も欠かせません。

生成AIは柔軟に対応できる反面、放置しておくと古い情報を元に回答してしまうリスクもあります。

そのため、継続的な改善を行うことで、常に価値あるナレッジベースとして成長させていくことが成功のポイントです。

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　情報のサイロ化を解決する方法とは？ツール連携についても徹底解説

生成AIによるナレッジベースを作成する方法

ここでは、生成AIによるナレッジベースを作成する方法について、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

自社開発

生成AIによるナレッジベースを作成する方法の1つ目は、自社開発です。

自社開発とは、自社の業務内容や情報の構造に合わせて、ゼロからナレッジベースを設計・構築する手法です。

汎用的なツールでは対応しきれない独自の業務プロセスや専門用語にも対応できるため、実際の業務に即した精度の高い情報提供を行えます。

また、情報の管理ルールやセキュリティ要件を自社仕様に最適化できる点も大きな利点です。

ただし、その分だけ開発コストや工数は大きくなるため、導入効果を見据えた慎重な設計と運用体制の整備が求められます。

ツール導入

生成AIによるナレッジベースを作成する方法の2つ目は、ツール導入です。

生成AIを搭載した専用ツールやSaaS型のナレッジベースサービスを活用して、短期間で実用的なナレッジ基盤を整備していきます。

ツールを導入すれば、専門的な開発スキルがなくても、予め用意されたテンプレートや自動生成機能を活用して、FAQの作成や社内情報の整理が容易に行えます。

また、クラウド上での管理やアップデートが可能なため、情報の最新性や運用の手軽さも大きな魅力です。導入コストや運用負担を抑えつつ、スピーディにAI活用を始めたい企業に適した選択肢といえるでしょう。

生成AIを活用してナレッジベースを成功させるためのポイント

ここでは、生成AIを活用してナレッジベースを成功させるためのポイントについて、以下の4点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

目的の明確化

生成AIを活用してナレッジベースを成功させるためのポイントの1つ目は、目的の明確化です。

「誰に」「何のために」使ってもらうナレッジベースなのかをはっきりさせることで、設計や内容の方向性がぶれず、実際に活用される仕組みを作れます。

例えば、新人社員向けの業務マニュアルなのか、サポート部門向けのFAQ集なのかによって、必要な情報の粒度や構成は大きく変わるでしょう。

目的が不明確なままでは、情報が散漫になり、誰にも使われないナレッジベースになってしまう恐れもあるのです。そのため、利用者視点で目的を具体化することが、成果につながる第一歩です。

良質なデータの準備

生成AIを活用してナレッジベースを成功させるためのポイントの2つ目は、良質なデータの準備です。

生成AIを活用したナレッジベースの精度や信頼性は、学習元となるデータの質に大きく依存します。

そのため、企業の信頼できる情報などの良質なデータ準備が大切です。誤情報や更新されていない資料、表現が曖昧な文書を学習させると、AIの出力も不正確になり、ナレッジベースとしての信頼性が損なわれるため注意しましょう。

正確かつ整理された情報を用意することで、生成される回答の質が高まり、実用性のあるナレッジベースが構築できます。

分類・タグ付けされた情報や、最新版のドキュメントを中心に整備しておくことが、効果的な生成AI活用の土台となるのです。

セキュリティ対策

生成AIを活用してナレッジベースを成功させるためのポイントの3つ目は、セキュリティ対策です。

ナレッジベースには機密性の高い業務情報や社内ノウハウが含まれるため、データが外部に漏洩しないよう万全の環境を整えることが大切です。

特に、一般公開されているクラウドサービスや外部ツールを利用する場合は、保存データの取り扱いやアクセス権限に十分注意しましょう。

機密性の高い情報を扱う場合には、プライベート環境での運用や、暗号化・アクセス制限などの対策を講じることが求められます。

安全な運用体制を整えることで、安心して生成AIを業務に活用できるようになるのです。

稼働後の定期的な見直し

生成AIを活用してナレッジベースを成功させるためのポイントの4つ目は、稼働後の定期的な見直しです。

ナレッジベースは一度作って終わりではなく、継続的に更新・改善していくことで価値を維持できます。

業務フローの変更や新しい制度の導入など、企業内の情報は常に変化しており、古い情報を放置すると誤解やミスの原因になりかねません。

そこで重要なのが、ナレッジベースの中身を定期的にチェックし、生成AIに学習させる情報も含めて、アップデートする運用体制の整備です。

常に最新で信頼性の高い情報を維持することが、現場での活用を促します。

関連記事：生成AIでナレッジマネジメントが劇的進化！活用メリットと注意点も解説

▼生成AIを最大限活用するには、情報の一元管理が必須になります。自社に合った情報の集約方法を見つけたい方は、こちらをご覧ください。
　情報のサイロ化を解決する方法とは？ツール連携についても徹底解説

おすすめの生成AI搭載ナレッジベースツール「CrewWorks」

ここでは、おすすめの生成AI搭載ナレッジベースツールである「CrewWorks（クルーワークス）」について紹介します。

CrewWorksは、仕事に必要な機能がオールインワンで揃ったナレッジ活用もできるコミュニケーションツールです。

チャット・タスク管理・ファイル共有・Web会議などの機能が揃っており、直感的に操作できるため、DXに最適です。

AIアシスタント機能を使えば、CrewWorks内のすべてのデータをもとに質問に回答することができます。そのため、社内のデータ収集や分類を行わなくとも、過去のコミュニケーション履歴すべてをナレッジとして活用できます。

また、Web会議ではAIを使って会議の文字起こしや議事録も作成可能です。会議中のタスクや関連ファイル、チャットを一画面で確認できるため、会議に不参加だったメンバーも、後からでも情報を正確に把握できます。

AWSデータセンターと暗号化通信を活用した高度なセキュリティで、安心して利用できる点も魅力です。

CrewWorksはナレッジ共有と業務効率化を強力に支える業務に欠かせないツールです。

現在、最大50ユーザーまで無料のフリープランや、導入前にCrewWorksの機能説明や相談をオンラインで行う無料相談・デモを受け付けています。

まとめ

今回は、生成AIでナレッジベースを作成するメリットとステップ、ポイント、おすすめのツール「CrewWorks（クルーワークス）」について、紹介しました。

生成AIを活用すれば、ナレッジベースの作成・運用を効率的かつ高品質に実現できます。マニュアルやFAQの自動生成、情報の一元管理、検索性の向上にも役立ち、生成AIを利用することで業務効率化や人件費削減にもつながります。

「目的の明確化」「良質なデータの準備」「セキュリティ対策」「定期的な見直し」を意識して、構築に取り組むことも大切です。

CrewWorks（クルーワークス）は、仕事に必要な機能がオールインワンで揃ったナレッジ活用もできるコミュニケーションツールで、AIアシスタント機能も搭載されています。企業の情報資産を最大限に活かしたい方は、ぜひご検討ください。