社内ナレッジ活用の「不都合な真実」。AIを置物化させないためのデータ整理術

【要旨】

最新のAIは、マニュアルの内容を「理解」して答えるのではなく、関係しそうな箇所を「抽出」して繋ぎ合わせる仕組みである。回答精度を実務レベルに引き上げるには、AIに探させる前の「情報の小分け（データ整形）」が不可欠となる。

1. 期待通りに動かないAI：3つの構造的限界

マニュアルをPDFのまま丸投げしても、AIがうまく答えられないのには明確な理由があります。
情報の混同（ハルシネーション）： 1つのファイルに複数のルールが混ざっていると、AIは「A制度の条件」と「B制度の期限」を勝手に繋ぎ合わせ、存在しないルールを捏造します。
検索のミスマッチ： 数十ページの巨大なファイルのままでは、AIは質問に対する「真の回答箇所」を見落とし、的外れな要約を始めます。
文脈の欠落： 逆に情報を細かく切りすぎると、AIは「これがどの製品の、どの時期のルールか」という前提条件を失い、誤回答を招きます。
AIはあくまで「高度な検索エンジンの延長」であり、検索の対象が整理されていなければ、答えも不正確になるのが現実です。

2. 具体的アクション：精度を「実務レベル」に保つためのデータ整形

「AIの進化待ち」を諦め、人間がデータの形を整えることで、初めてAIは本来の能力を発揮します。

整理の視点	具体的なアクション	なぜ必要か
1トピック1ファイル	「交通費」「慶弔休暇」など、項目ごとにファイルを切り分ける	AIが別のルールの記述を混同するのを物理的に防ぐため
主語と条件の補完	各データの冒頭に「〇〇制度の申請ルール：」と文脈を明記する	ファイルを分けたことで失われる「前提条件」をAIに教えるため
表記ゆれの「名寄せ」	マニュアル内の「PC」を「パソコン」「端末」等と類義語登録する	ユーザーの多様な言い回しをAIが拾えるようにするため

【現場のリアリティ】
ある企業では、100ページの規定集をそのままAIに読み込ませた際の正答率は4割程度でした。しかし、担当者が「一問一答（FAQ）に近い形」へデータを解体・整理しただけで、システム自体は何も変えずに正答率を7割強まで引き上げることに成功しました。

3. 「運用」でカバーすべき、AIの嘘（ハルシネーション）対策

AIに完璧な回答を求めるのは、現時点では非現実的です。以下の「運用の仕組み」を最初から設計に組み込んでください。

「回答の根拠」を必ず表示させる：
AIの回答の下に、参照したマニュアルのリンクやページ数を表示させる設定にします。ユーザー自身が「本当かな？」と確認できる導線こそが、誤回答による事故を防ぐ最大の防御策です。

Human-in-the-Loop（人間の介入）：
週に一度、AIが「回答不能」としたログや、ユーザーから「役に立たなかった」と評価されたログを抽出します。それに基づき元データを修正するサイクルを回さない限り、AIは永遠に賢くなりません。

4. 導入検討時の「公平な」Q&A

Q1：既存のマニュアルを全部直すのは現実的ではありません。
A1：その通りです。全ての資料をやる必要はありません。「内線電話の3割を占める特定質問」に関連するページから着手してください。スモールスタートで「この範囲ならAIが正解する」という領域を広げていくのが、挫折しないコツです。

Q2：AIに読ませるより、FAQを手動で作るほうが早くないですか？
A2：実は、確実な正解が必要な「手続き系」の質問には、マニュアル参照型のAIよりも、従来型の「一問一答（FAQ）登録」の方が精度・コスト共に勝るケースが多いです。AIはあくまで「膨大な資料からヒントを探す」ための補助手段として捉えましょう。

まとめ：AIは「整理整頓」という準備を裏切らない

最新のAIは魔法ではありません。しかし、AIが「探しやすく、読みやすい」状態にデータを整えてあげれば、確実にあなたの内線電話を減らす強力な武器になります。
まずは、社内で最も問い合わせが多い「あの申請マニュアル」の1ページを手に取ってみてください。それを、中学生でもわかる「一問一答」の塊に分解してみる。その泥臭い準備こそが、AIを実務で使えるレベルに引き上げる唯一の、そして最短のルートです。