Puente Inc. / 生成AI運用ガイド / 社内ナレッジ管理の3層構造
GENERATIVE AI OPERATIONS #3
社内ナレッジ管理の3層構造
Company / Project / Learned Knowledge
「AIに社内情報をすべて覚えさせる」という設計はおすすめできません。情報には、正しい情報・古くなった情報・一時的な情報・機密情報が混在しています。生成AI運用を安全に定着させるには、少なくとも3種類にナレッジを仕分け、人間の承認プロセスを通す設計が必要です。
3 LAYERS
3種類のナレッジ
1. Company Knowledge — 会社として共通して使用する情報
会社情報、サービス、料金、ブランドガイドライン、業務ルール、開発標準などが該当します。全社のAI運用が参照する土台となる情報です。
2. Project Knowledge — 特定の顧客やプロジェクトに関する情報
要件、仕様、議事録、決定事項、タスク、課題などを管理します。案件ごとに独立し、案件終了後は必要に応じてLearned Knowledgeへ抽出されます。
3. Learned Knowledge — 実際の業務から新しく得られた知識
「この提案方法は反応が良かった」「この条件ではAIが誤った回答をしやすい」「この開発方法では障害が発生した」といった経験知です。次の仕事へ戻すことが、生成AI運用を継続的に改善するポイントになります。
GOVERNANCE
承認プロセスとガバナンス
「AIに全部覚えさせる」設計を避け、AIが情報を発見する → 人間が確認する → 正式なナレッジとして登録するという承認プロセスを設けます。特に契約・個人情報・財務・法務・人事など重要度の高い情報については、アクセス権限や利用範囲を明確にする必要があります。生成AI運用では、利便性だけでなく、安全性・プライバシー・セキュリティ・透明性などを含めたガバナンス設計が重要です。
FAQ
よくあるご質問
社内ナレッジはひとつの場所にまとめて管理すればよいですか？
おすすめしません。会社共通の情報、案件固有の情報、実務から得た経験知では性質が異なるため、Company Knowledge・Project Knowledge・Learned Knowledgeの3種類に分けて管理することをおすすめします。
AIに社内情報をすべて覚えさせてよいですか？
おすすめできません。情報には正しい情報・古くなった情報・一時的な情報・機密情報が混在しているため、AIが情報を発見し、人間が確認したうえで正式なナレッジとして登録する承認プロセスが必要です。
特に注意が必要な情報は何ですか？
契約、個人情報、財務、法務、人事など重要度の高い情報です。アクセス権限や利用範囲を明確にし、安全性・プライバシー・セキュリティ・透明性を含めたガバナンス設計を行う必要があります。
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