社内AIの回答精度は「マニュアルの切り出し」で決まる。ハルシネーションを防ぐデータ解体新書

【要旨】

社内AIの正答率を高める鍵は、マニュアルを「1トピック・1ファイル」単位で細分化することにある。情報を最小単位に整理することで、AIによる情報の混同を防ぎ、確実な回答を引き出すことが可能になる。

1. 「マニュアル丸投げ」がAIをダメにする3つの理由

多くの現場で、「マニュアルをアップロードしたのに役に立たない」という不満が出るのは、AIが以下のような状態に陥っているからです。
情報のつまみ食い： 1つのファイルに複数のルールが混ざっていると、AIが断片的な情報を繋ぎ合わせ、存在しないルールを捏造してしまう。
検索の迷子： 巨大なファイルの中から、質問に対する「たった一行の正解」を見つけ出すのは、AIにとっても至難の業です。
新旧データの衝突： 「昨年度の規定」と「今年度の規定」が混在していると、AIはどちらを優先すべきか判断できません。

2. 実務的な解決策：AIが迷わない「データ分割」のルール

AIにマニュアルを読ませる際は、人間が「目次」を引くときのように、情報を小分けにする必要があります。

分割のポイント	具体的なアクション	期待できる効果
トピックごとに分ける	「交通費」「慶弔見舞金」など、内容ごとにファイルを切り離す	別のルールの混入を物理的に防ぐ
サイズを最適化する	1つの塊を300〜500文字（A4用紙1/3程度）に収める	AIが回答を生成する際の「拾い漏れ」をなくす
主語を補完する	切り分けた各データの冒頭に「〇〇制度の規定：」と見出しを付ける	コンテンツが細切れになってもAIが文脈を失わない

【現場の改善事例】
ある企業の総務部では、長大な「福利厚生マニュアル」をそのまま使用していた際の正答率は4割程度でした。しかし、これを「一問一答形式（FAQ）」に近い形へ解体・整理しただけで、システムには一切手を加えずに正答率を7割以上まで引き上げることに成功しました。

3. 「AIに教え込ませる」前にやるべきデータの整理

AIは魔法の頭脳ではありません。あくまで「渡された資料から答えを探すツール」です。
「汚いデータ」を排除する： スキャンしただけの文字化けしたPDFや、手書きの修正が入った資料は、AIにとってノイズでしかありません。

情報の鮮度を保つ： 古い資料は「アーカイブ」へ移し、AIが参照する場所には「常に最新の1枚」だけを置く。この運用ルールが、嘘を防ぐ最大の防御策です。

4. よくある質問（FAQ）

Q1：全ての資料を細かく分けるのは大変ですが、コツはありますか？
A1：全ての資料をやる必要はありません。「問い合わせが多い上位20項目」に関連する資料だけを先行して整理するだけで、現場の負担は8割近く軽減されます。


Q2：マニュアルを直すのと、FAQを新しく作るの、どちらが良いですか？
A2：確実な回答を求めるなら、マニュアルを読ませるよりも「一問一答のFAQ」を直接登録する方が、AIの迷いがなくなり精度は圧倒的に安定します。

まとめ：AIを賢くするのは「整理整頓」という準備

社内AIを成功させるのは、エンジニアリングの知識ではなく、資料を整理する「現場の知恵」です。
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、3つに切り分けてみてください。その「情報の小分け」こそが、社員の不満を解消し、あなたの業務を自由にする最短ルートなのです。