ナなぜ、多額のコストをかけて構築した社内ポータルやWikiは使われなくなるのでしょうか。
検索性の限界（キーワード一致の壁）: ユーザーが正確なファイル名や単語を知らないと、情報に辿り着けない。
更新の陳腐化: マニュアルを最新化する作業が現場の負担となり、古い情報が放置される。
暗黙知の言語化コスト: 「見て盗め」と言われてきた職人技や営業ノウハウを、綺麗に文章化できる社員がいない。
これらの課題は、システム（箱）を変えるだけでは解決しません。「検索者の意図を汲み取り、情報を統合して答えてくれるAI」の存在が不可欠です。
「AIに社内データを読み込ませると、嘘（ハルシネーション）をつくのでは？」 その懸念に対し、技術的な信頼性の根拠となるのが阪急電鉄様の実証実験です。
鉄道インフラにおける「運送約款」や「運行情報」は、非常に複雑で、1つの案内ミスが大きなトラブルに直結します。 阪急電鉄様では、これらの膨大なドキュメントをRAG（検索拡張生成）技術で統合し、AIナレッジベースとして構築しました。
「鉄道特有の内容をご案内する必要がありましたが、貴社のノウハウを活かしてスムーズに対応していただけたと感じています」
この技術は、「インターネット上の情報ではなく、自社で登録した公式ドキュメントのみを根拠に回答する」という仕組みです。これにより、社内ナレッジベースにおいても「嘘をつかない安全な情報共有」が実現します。
では、実際にAIを活用したナレッジベースを構築するためには、情シス部門は何をすべきでしょうか。
最初から全社のデータをAIに投入してはいけません。古い議事録や廃止された規定（ゴミデータ）が混ざると、AIの回答精度が落ちます。
アクション: まずは「情シスへのよくある問い合わせ」や「特定の営業部門の過去の提案書」など、最新で正解がはっきりしているデータに絞って登録します。
綺麗にフォーマットされたExcelだけでなく、日報のテキストやPDFのマニュアルをそのままAIチャットボットの管理画面に投入します。
アクション: AIが文脈を理解しやすいように、ファイル名に【2024年最新】などのメタデータを付与します。AIはこれらを自動的にチャンク（意味のまとまり）に分割し、知識として整理します。
ナレッジベースは「使い方がわからない」と定着しません。
アクション: 「AIへの上手な質問の仕方（プロンプト）」を社内に周知します。単語検索ではなく「〇〇の申請手順を箇条書きで教えて」と自然言語で聞く文化を醸成します。
AIナレッジベースの最大の強みは、「使えば使うほど賢くなる（継続的改善）」ことです。
従業員がAIの回答に対して「Good/Bad」の評価を行うことで、システムはどの情報が役立ったかを学習します。 Bad評価がついた回答（＝ナレッジが不足している、または古い）は、情シス部門の管理画面にアラートとして上がり、「次に更新すべきマニュアルはどれか」をAIがピンポイントで教えてくれます。
ベテランのノウハウが蓄積されたAIナレッジベースは、最強の「社内メンター」になります。新人は先輩の時間を奪うことなく、AIに対して何度でも、文脈に沿った的確なアドバイスを求めることができます。
ナレッジベース構築のゴールは、立派なデータベースを作ることではなく、「全社員が、必要な時に、瞬時に正しい情報へアクセスできること」です。
阪急電鉄様のように、インフラ品質のRAG技術を活用すれば、社内に眠る「雑多なデータ」が、企業の競争力を高める「知的資産」へと生まれ変わります。
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