企業のナレッジをAIで活用するには？情報を「使える知識」に変える考え方

「情報」と「知識」は同じではない

企業には大量の情報があります。

しかし、そのすべてがそのまま「知識」として使えるわけではありません。

例えば、「昨日の会議でA案に決まりました」というチャットメッセージがあったとします。

これは情報です。

しかし、

• 何についてのA案なのか
• 誰が決めたのか
• なぜA案になったのか
• いつから適用するのか
• B案はなぜ採用されなかったのか

がわからなければ、後からその情報を使うことは難しくなります。

一方で、「〇〇案件では、コストと納期を理由にA案を採用し、2026年9月から適用する」という形まで整理されていれば、後から見ても意味がわかります。

つまり、情報は“記録されたもの”、知識は“意味を持って再利用できるもの”と考えると理解しやすいでしょう。

情報が多いほどAIが賢くなるわけではない

生成AIやRAGを導入すると、「とにかく社内資料を全部入れよう」と考えることがあります。

しかし、情報量が多ければ多いほど、AIが賢くなるとは限りません。

例えば、

• 古い資料
• 重複した資料
• 作成途中の資料
• 誤った情報
• 目的が不明なメモ
• 誰が作ったかわからない文書

が大量に存在していたらどうでしょうか。

AIは、その中から何を正しい情報として扱えばよいのか判断しにくくなります。

場合によっては、古い資料や誤った資料を参照して回答することもあります。

重要なのは、情報量ではなく、信頼できる情報が整理されていることです。

情報は「置き場所」だけでは整理できない

企業では、フォルダや共有ドライブを使って情報を整理することがあります。

例えば、営業、人事、開発、総務というフォルダを作り、その中に資料を保存します。

これは人が探す場合には有効です。

しかしAIが情報を利用する場合には、保存場所だけでは十分ではありません。

同じ資料が複数のテーマに関係することもあります。

例えば「新製品A」の資料は、

• 営業
• 開発
• サポート
• マーケティング

すべてに関係するかもしれません。

AI活用では、「どこに置いてあるか」だけではなく、「何について書かれている情報なのか」を扱えることが重要になります。

ナレッジでは「意味の単位」が重要になる

AIが企業情報を利用するときに重要になるのが、情報をどの単位で扱うかです。

例えば100ページのマニュアルがあるとします。

質問に対して必要なのは、そのうちの数行だけかもしれません。

一方で、文章を細かく分けすぎると、前後の文脈が失われることがあります。

そこで重要になるのが、意味が一つにまとまる単位で情報を整理することです。

例えば、

• 一つのルール
• 一つの手順
• 一つの判断基準
• 一つの仕様
• 一つの事例
• 一つの問題とその解決策
• 一つの意思決定

などです。

こうした単位で情報を扱うと、AIは必要な情報をより取り出しやすくなります。

「なぜそうなったか」が重要

企業の知識で価値が高いのは、結果だけではありません。

例えば、「A案を採用した」という情報だけでは、後から同じような判断が必要になったときに十分ではないことがあります。

重要なのは、なぜA案を採用したのかという理由です。

例えば、

• コストが低かった
• 納期が短かった
• 既存システムとの互換性があった
• 将来の拡張性を考慮した

といった背景があれば、その情報は別の意思決定にも応用できます。

AIに企業の知識を活用させる場合も、結果だけではなく、理由や判断基準まで残すことが重要になります。

会議議事録もそのままでは使いにくい

議事録は企業にとって重要な情報源です。

しかし、会話をそのまま文字起こししただけでは、後から利用しにくいことがあります。

例えば2時間の会議記録の中から、「最終的に何が決まったのか」を探すのは大変です。

AIで活用することを考えるなら、

• 決定事項
• 未決事項
• 判断理由
• 担当者
• 期限
• 次のアクション

などを整理することが重要です。

つまり、記録を残すだけでなく、その情報が後から使える形になっているかを考える必要があります。

暗黙知はAIにそのまま伝わらない

企業には、文書になっていない知識も多くあります。

例えば、「この顧客にはこう説明した方がよい」「このシステムはこの順番で確認すると早い」「このトラブルは、この設定を見ると原因がわかる」といった経験です。

こうした知識は、特定の社員の頭の中にだけ存在していることがあります。

いわゆる暗黙知です。

AIは、存在しない情報を参照することはできません。

そのため、人が持っている経験や判断基準を、再利用できる形で残すことも重要になります。

AI活用では「正しい情報」がどれかを決める必要がある

企業には、同じテーマについて複数の資料が存在することがあります。

例えば、「経費精算ルール」について、

• 旧版の規程
• 新版の規程
• 部門内の説明資料
• 社員が作ったメモ
• FAQ

があるかもしれません。

この場合、AIがどの情報を正として扱うのかを決める必要があります。

つまり、Single Source of Truth（信頼できる一次情報）を意識することが重要です。

AIが利用する情報について、

• 正式な情報は何か
• 誰が管理するのか
• いつ更新されたのか
• いつまで有効なのか

を明確にする必要があります。

ナレッジは一度作れば終わりではない

業務は変わります。組織も変わります。製品も変わります。ルールも変わります。

そのため、ナレッジも継続的に更新する必要があります。

例えばRAGを導入したときには正しかった資料でも、半年後には古くなっている可能性があります。

そこで、

• 誰が更新するのか
• いつ確認するのか
• 古い情報をどう扱うのか
• 更新履歴をどう残すのか

といった運用が必要になります。

AI活用では、ナレッジを作ることより、ナレッジを維持することも重要です。

情報同士の「関係」が価値を生む

企業の情報は、単独で存在しているわけではありません。

例えば、顧客 ↓ 案件 ↓ 提案 ↓ 会議 ↓ 決定事項 ↓ タスクというように、情報同士には関係があります。

この関係がわかると、「この顧客の過去の提案と、それに関連する会議を教えて」といった質問にも対応しやすくなります。

つまり企業の知識では、情報そのものだけでなく、情報同士がどうつながっているかも重要です。

AI活用が進むほど、この「関係」を整理する価値が大きくなります。

RAGでもナレッジ設計が重要になる

RAGは、必要な情報を検索して生成AIに渡す仕組みです。

しかし、RAGの性能はAIモデルだけで決まりません。

検索対象となる情報が整理されているかどうかも大きく影響します。

例えば、

• 適切な粒度で分けられている
• 正しい情報が登録されている
• 古い情報が整理されている
• 意味のある単位で管理されている

という状態であれば、必要な情報を検索しやすくなります。

つまりRAGでは、検索技術の前に、検索できる知識を作ることも重要です。

AIエージェントではさらに重要になる

AIエージェントは、情報を参照するだけでなく、その情報をもとに次の行動を判断することがあります。

例えば、「この顧客には次に何を提案すべきか」とAIが考える場合、

• 顧客情報
• 過去の商談
• 提案履歴
• 現在の案件
• 製品情報
• 社内ルール

など複数の情報を利用する可能性があります。

ここで情報が間違っていれば、次の行動も間違う可能性があります。

そのためAIエージェントでは、生成AIやRAG以上に、AIが参照する知識の品質が重要になります。

ナレッジをAIのためだけに作らない

ここで重要なのは、ナレッジをAIだけのために整備しないことです。

整理された知識は、人にとっても価値があります。

例えば、新入社員が過去の判断理由を確認できる。営業担当者が過去の提案を探せる。エンジニアが過去の障害事例を確認できる。管理部門が正しい規程をすぐに探せる。

このように、人が使いやすい知識は、AIにとっても使いやすいという関係があります。

AI導入をきっかけに企業のナレッジを整理することは、組織全体の情報活用にもつながります。

NeoTech Innovationが考える企業ナレッジ

NeoTech Innovationでは、企業のナレッジを単なる文書の集まりとは考えていません。

重要なのは、必要な情報が、必要なときに、意味を持った状態で利用できることだと考えています。

そのためには、情報を集める → 意味のある単位に整理する → 正しい情報を明確にする → 理由や背景を残す → 情報同士の関係を整理する → 継続的に更新する → 人とAIが利用するという考え方が必要です。

生成AIやRAG、AIエージェントが高度になっても、企業の情報が整理されていなければ、その力を十分に発揮することはできません。

AIに知識を持たせるというより、企業が持っている知識を、AIも利用できる状態にする。

私たちは、その考え方が企業のAI活用では重要だと考えています。

まとめ

企業には多くの情報があります。

しかし、情報が存在しているだけでは、AIが十分に活用できるとは限りません。

AIで企業のナレッジを活用するためには、

• 正しい情報を明確にする
• 意味のある単位で整理する
• 判断理由や背景を残す
• 暗黙知を言語化する
• 情報同士の関係を整理する
• 継続的に更新する

ことが重要です。

生成AI、RAG、AIエージェント。

AI技術が高度になるほど、「AIが何を知っているか」ではなく、「企業が何を知識として持っているか」が重要になります。

企業の情報を、単なる保存データから、人とAIが使える知識へ変えていくこと。

それが、企業のAI活用をさらに一歩進めるための重要な基盤です。