「マニュアルさえ読み込ませれば、あとはAIがやってくれる」
そんな期待を抱いて導入した現場を待っていたのは、皮肉にも「AIの介護」という新たな業務でした。多くの管理者が、数千行のExcelでFAQを管理する「シナリオ型」のメンテナンス地獄から逃れるためにRAG（検索拡張生成）に飛びつきます。しかし、古い規定や矛盾したマニュアルを無批判に学習させた結果、AIは自信満々に「3年前の廃止されたルール」を回答し始めます。
AIが正確に回答するためには、AIが理解しやすい形に人間が「翻訳」してあげる工程が不可欠です。「未整理のデータでもOK」という過信は、ハルシネーションの温床となります。
AI導入を「二次災害」にしないための、具体的かつ泥臭い5つのステップを解説します。
【選別】廃止ドキュメントの物理削除
サーバーに眠っている10年分のPDFから現行ルール以外を排除する「断捨離」が第一歩です。古い情報を残したままAIに「最新を優先して」と命じるよりも、物理的に削除する方が遥かに高精度です。
【構造化】Markdown形式への変換
AIが苦手とする「複雑なレイアウトの表組み」をテキスト形式（Markdown等）に書き換え、読み取りミスを防ぎます。この「人間による一手間」が回答の安定性を劇的に高めます。
【定義】社内独自用語の辞書登録
「AIさくらさん」等の専門ツールを活用し、略称や社内特有の言い回しをAIに事前定義します。「あのアレ」で通じてしまう組織文化を言語化する工程です。
【実装】ソースリンク表示の義務化
全回答に「根拠となったマニュアルのURL」を自動表示させます。これにより、ユーザーがAIの回答を即座に一次ソースで検証できる「セルフチェック」の体制を整えます。
【運用】フィードバックループの構築
現場の「誤回答報告」をワンクリックで管理者に届ける仕組みを作ります。報告された箇所のデータを即座に修正・再学習させるサイクルこそが、AIを「資産」へと育てます。
大手製造業のA社では、当初汎用AIを導入したものの、社内用語の壁に阻まれ利用率は10%以下でした。
そこで、上記5ステップを愚直に実行。特にステップ1（古い資料の削除）とステップ3（用語定義）に注力した結果、管理側への電話問い合わせは導入3ヶ月で65%減少しました。
「AIを賢くするのではなく、AIに読ませるデータを賢く整理する」という発想の転換が、成功の鍵となりました。
A1： AIの回答は「参考情報」と割り切り、必ず一次ソース（マニュアル）を確認するルールを徹底してください。ソースリンクの自動表示は、そのための必須機能です。
A2： 全てを一度にAI化してはいけません。問い合わせ件数の上位20%を占める特定領域（例：経費精算、勤怠）に絞り、そのデータだけを完璧に清掃してスモールスタートするのが鉄則です。
生成AI導入は「ツールの購入」ではなく、社内に溜まった「データのゴミ箱」を整理し、使える「知」に変える文化づくりそのものです。ツール自体のスペック比較に時間をかける前に、まずは自社のドキュメントが「AIに読ませられる状態か」を直視することから始めてください。
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