理論の背景
ナレッジマネジメントでは、文書化された情報と、人、業務ルール、慣行、文脈に埋め込まれた知識を分けて考えます。組織は、文書、システム、規範、反復される実務を通じて記憶します。
そのため、社内検索は単なる技術的な検索問題ではありません。何を組織として残し、誰が更新し、利用者がどう解釈するかという経営管理の問題でもあります。
AI導入への読み替え
RAGは、回答を生成する前に関連文書を検索する仕組みです。企業における検索対象は、提案書、マニュアル、規程、チケット、契約書、議事録、過去の判断など、組織記憶そのものです。
その記憶が分断され、古く、所有者が不明確であれば、AIは知識問題を解決できません。むしろ、乱れた知識を速く表面化させるだけになることがあります。
経営判断への示唆
有効な社内ナレッジAIには、情報源の所有者が必要です。重要な文書群ごとに、業務責任者、更新頻度、権限ルール、根拠として使える基準を決めるべきです。
経営側の仕事は、どの知識を検索可能にし、どの知識を制限し、どの知識をAIに渡す前に書き直すべきかを決めることです。
検証すべきこと
評価すべきなのは、正しい情報源を検索できるか、利用者が引用元を理解できるか、情報源が更新されたときに回答が変わるかです。
否定例も重要です。利用できる知識の範囲外の質問、権限でブロックされる質問、人の判断が必要な質問に対して、適切に止まれるかを確認します。