プロンプトをどれだけ詳しくしても、AIが参照できない社内情報まで正確に活用できるようになるわけではありません。社内マニュアル、規程、FAQ、過去の提案書などを生成AIで活用するには、指示の工夫だけでなく、必要な情報をAIへ適切に渡す仕組みが必要です。
生成AIを導入したものの、自社のルールを理解してくれない、回答が一般論になる、毎回資料を貼り付けるのが大変、と感じる場合は、プロンプトではなく情報の与え方に課題があるかもしれません。本記事では、プロンプトだけでは社内情報を活用できない理由と、RAGを含む社内ナレッジ活用の考え方、導入手順まで実務向けに整理します。
この記事のポイント
- プロンプトはAIへの指示であり、AIが知らない社内情報そのものを追加する仕組みではない
- 社内固有の情報を使うには、回答時に必要な情報をAIが参照できる状態が必要
- 代表的な方法の一つが、関連する社内文書を検索して回答に利用するRAG
- RAGだけでなく、元資料の整理、アクセス権限、回答確認まで設計する
- 最初から全社展開せず、一つの業務から検証する
プロンプトだけでは社内情報を活用できない理由
生成AIの回答品質を高める方法として、プロンプト改善は重要です。ただし、プロンプトで改善できるのは主にAIへの指示や出力条件であり、AIが持っていない社内情報そのものを補うことはできません。
そのため、社内規程、商品仕様、過去の提案資料、顧客対応ルールなどを使った回答を求める場合は、プロンプトとは別に情報を参照させる方法を考える必要があります。
プロンプトは指示であって情報源ではない
例えば、営業担当者向けに自社の商品情報を基に提案内容を作成してください、と指示したとします。
しかし、AIへ自社の商品資料や仕様書を提供していなければ、どの商品を扱っているのか、どのような特徴があるのか、どの条件で提供しているのかを正確に判断する材料がありません。
文章の構成やトーンを指定することはできますが、元となる事実がなければ、自社固有の回答にはなりません。
AIは社内の最新情報を自動で知っているわけではない
生成AIが一般的な業務知識を持っていても、自社で昨日更新された業務ルールや、社内だけで共有されている手順まで自動的に把握しているわけではありません。
社内情報は企業ごとに異なり、内容も更新され続けます。そのため、必要な情報を回答時に参照できる仕組みが必要になります。
AIの回答が自然で具体的に見える場合でも、その内容が自社の正式な情報に基づいているとは限りません。社内固有の事実を扱う場合は、回答の根拠となった情報を確認できる状態にすることが重要です。
毎回プロンプトへ資料を貼り付ける方法にも限界がある
少量の情報であれば、必要な文章や資料をプロンプトへ貼り付けて質問する方法でも対応できます。
しかし、対象資料が増えると、毎回必要な資料を探して添付する作業が発生します。さらに、どの資料が最新版なのかを利用者自身が判断しなければならない場合もあります。
資料数や利用者が増えてきた段階では、プロンプトだけで運用するより、必要な社内情報を検索してAIへ渡す仕組みを検討した方が管理しやすくなります。
プロンプト改善と情報参照は別の問題
生成AIの回答が期待どおりにならない場合、原因をプロンプトだけに求めないことが重要です。回答品質には、指示の分かりやすさだけでなく、回答に必要な情報が与えられているかも大きく影響します。
プロンプト改善で解決しやすいケース
出力形式や文章の方向性に問題がある場合は、プロンプト改善が有効です。
- 文章が長すぎるため短くしたい
- 箇条書きで整理してほしい
- 経営者向けの言葉に変えたい
- メールとして使える形にしたい
- 決定事項だけ抽出したい
このようなケースでは、目的、対象者、条件、出力形式を明確にすることで改善できる可能性があります。
情報参照の仕組みが必要なケース
一方、AIが回答に必要な事実を知らないことが原因であれば、プロンプトを改善しても根本的な解決にはなりません。
| 項目 | プロンプト改善 | 社内情報の参照 |
|---|---|---|
| 主な目的 | AIへの指示を明確にする | 回答に必要な事実を与える |
| 対象 | 役割、条件、文章形式、判断基準 | マニュアル、規程、FAQ、提案書など |
| 向いている課題 | 回答形式や品質が安定しない | 自社情報に基づく回答ができない |
| 例 | 要点を3つに整理する | 最新の社内規程を基に回答する |
実務では、この二つを組み合わせます。正しい社内情報をAIへ渡したうえで、どの情報を使い、どの形式で回答するのかをプロンプトで指定する考え方です。
プロンプトだけで解決すべきか迷っている企業へ
AI活用では、プロンプトを改善すればよい業務と、社内情報の整理や仕組み化まで考えた方がよい業務があります。
株式会社ジェイテックサービスのAI顧問サービスでは、業務を確認しながら、AIを使いやすい仕事を見つけ、プロンプトや入力形式、確認方法などを実務で繰り返し利用できる形へ整理します。
社内情報を活用する代表的な方法がRAG
社内情報を生成AIで活用する仕組みとして代表的なものがRAGです。RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、日本語では検索拡張生成と呼ばれます。
簡単に説明すると、質問に関連する情報を社内文書などから検索し、見つかった情報をAIへ渡して回答を生成する仕組みです。
RAGでは質問に必要な情報を探してから回答する
例えば、社員が経費精算の方法について質問したとします。
RAGでは、まず経費規程や申請マニュアルの中から質問に関連する箇所を検索します。その情報を生成AIへ渡したうえで、質問への回答を作成します。
- 社員が質問する社内ルール、商品情報、業務手順などについて質問します。
- 関連する社内情報を検索する登録されたマニュアル、規程、FAQなどから質問に近い情報を探します。
- 検索結果をAIへ渡す質問への回答に必要な情報を生成AIへ提供します。
- 情報を基に回答を生成するAIが検索された情報を参照しながら回答案を作成します。
この方法であれば、AIモデルがもともと知らない社内情報や、後から更新された情報を回答へ利用しやすくなります。
RAGとAIへの再学習は同じではない
社内AIという言葉から、自社の資料をAIへ学習させる必要があると考える場合があります。しかし、RAGでは必ずしもAIモデルそのものを再学習させるわけではありません。
必要な情報を質問時に検索し、その都度AIへ渡して回答させるのが基本的な考え方です。
RAGを導入すれば回答が必ず正しくなるわけではありません。検索された資料が適切か、元資料が最新か、AIが内容を正しく解釈しているかなどを確認する必要があります。
すべての企業にRAGが必要とは限らない
社内情報をAIで使いたい場合でも、最初からRAGを構築する必要があるとは限りません。
対象となる資料が数点程度で利用者も限られている場合は、既存のAIサービスへ必要な資料を添付する方法で目的を満たせる場合があります。
一方、資料が多い、複数部署で使いたい、更新頻度が高い、毎回資料を探すこと自体が負担になっている場合は、検索やRAGによる仕組み化を検討しやすくなります。
社内情報をAIで使う前に整理すべきこと
社内資料をAIへ接続するだけでは、使いやすい社内AIにはなりません。AIが参照する元情報と、その情報を誰がどのように管理するのかを先に整理することが重要です。
最新版の資料を特定する
同じ業務について旧版と新版のマニュアルが両方残っている場合、AIが古い情報を参照する可能性があります。
どの資料が現在有効なのか、更新日はいつか、今後誰が更新するのかを整理します。
重複している情報を整理する
部署ごとに似たFAQや手順書が存在すると、内容に微妙な違いが生まれる場合があります。
AI活用を始める前に、正式な情報源を決め、重複した資料や内容が矛盾する資料を確認しておくことが重要です。
アクセス権限を整理する
社内情報には、全社員が見られる情報と、特定の部署や役職だけが閲覧すべき情報があります。
生成AIから社内資料を検索できるようにする場合も、既存の情報管理ルールと整合するアクセス権限が必要です。
個人情報、顧客情報、機密情報などをAIサービスで扱う場合は、利用するサービスの契約条件、データの取り扱い、社内ルール、アクセス権限などを事前に確認してください。
回答できない場合のルールを決める
社内AIでは、すべての質問へ回答させることが目的ではありません。
根拠となる社内情報が見つからなければ、推測して回答するのではなく、情報が確認できないことを示す、担当部署へ確認を促す、といった動作を設計します。
- 現在有効な正式資料が明確になっている
- 旧版や重複資料を区別できる
- 資料の更新担当者が決まっている
- 利用者ごとの閲覧権限を整理している
- AIへ入力してはいけない情報を整理している
- 根拠がない場合の回答ルールがある
- 重要な回答を誰が確認するか決まっている
社内情報をAIで活用する導入手順
社内情報のAI活用では、最初から全社の資料を対象にするより、一つの具体的な業務から試す方が課題を把握しやすくなります。
利用目的、情報源、回答ルール、確認方法を整理し、実際の質問で検証しながら対象を広げます。
- 対象業務を一つ決める社内FAQ、マニュアル検索、営業資料検索、問い合わせ対応などから、繰り返し発生している業務を選びます。
- 必要な社内情報を洗い出す正しい回答を作るために必要なマニュアル、規程、FAQ、商品資料などを特定します。
- 資料を整理する最新版、旧版、重複資料を整理し、正式な情報源を決めます。
- 情報の渡し方を決めるファイル添付で十分なのか、検索機能やRAGが必要なのかを判断します。
- 回答ルールを決める参照資料から確認できない内容を推測しない、重要な回答は人が確認するなどの条件を設定します。
- 実際の質問で検証する現場でよく発生する質問を使い、必要な情報が取得され、適切な回答が生成されるか確認します。
- 利用結果から改善する検索できなかった質問や誤回答を記録し、資料、検索方法、プロンプト、運用を改善します。
最初は正解を確認しやすい業務を選ぶ
最初の対象としては、回答の根拠となる資料が明確な業務が向いています。
例えば、社内マニュアル検索であれば、AIの回答が正しいかを元のマニュアルと照合できます。評価基準が明確なため、改善すべきポイントを見つけやすくなります。
AI導入より先に業務フローを確認する
AIに何をさせるかだけでなく、現在社員がどのように情報を探し、誰へ確認し、最終的にどの業務へ利用しているのかを整理します。
検索自体はAIで効率化できても、その後の確認や承認で時間がかかっている場合は、業務全体で考えなければ十分な改善につながらないことがあります。
部門別の社内情報活用モデルケース
社内情報を使うAIは、特定の部署だけに限られません。資料を探す、過去事例を確認する、詳しい担当者へ聞く、といった作業が繰り返し発生している部署では活用を検討できます。
| 部門 | 参照する社内情報 | 活用イメージ |
|---|---|---|
| 営業 | 商品資料、過去の提案書、営業FAQ | 提案準備に必要な情報や類似資料を検索する |
| 総務 | 社内規程、申請手順、業務マニュアル | 社員からの定型的な問い合わせに回答案を作る |
| 人事 | 人事制度、社内手続き、採用関連資料 | 制度や手続きについて必要な情報を探す |
| カスタマーサポート | FAQ、製品マニュアル、対応履歴 | 問い合わせに関連する情報を探し回答案を作成する |
| 製造・現場 | 作業手順書、設備マニュアル、トラブル記録 | 作業方法や類似トラブルの情報を検索する |
これらは実績ではなく、活用方法を考えるためのモデルケースです。実際の導入方法は、資料の機密性、文書量、利用人数、既存システム、AIサービスの仕様などによって変わります。
モデルケース：過去の営業提案書を検索する
例えば営業部門では、過去の提案書が共有フォルダへ蓄積されていても、必要な資料を探すのに時間がかかることがあります。
そこで、過去の提案書や商品資料を検索対象として整理し、業種や相談内容を入力すると、関連する資料や参考情報を探せる仕組みを考えます。
AIには最終的な提案内容を自動決定させるのではなく、過去情報を探し、提案のたたき台を作る役割を持たせます。担当者が内容を確認して顧客に合わせて調整することで、人とAIの役割分担を明確にできます。
社内FAQでも情報整備が重要
社内FAQをAIで回答できるようにする場合も、元となるFAQや規程が整理されていなければ回答は安定しません。
AI導入をきっかけに、社内で誰が正式な情報を管理するのかを明確にすることも、長期的なナレッジ活用では重要です。
プロンプトと社内情報活用に関するよくある質問
社内情報を生成AIで利用するときに生じやすい疑問を整理します。
プロンプトを長くすれば社内情報を理解できますか？
プロンプト内に社内情報そのものを記載すれば、その情報を回答材料として使える場合があります。ただし、指示だけを詳しくしても、AIへ提供されていない社内情報まで自動的に把握できるわけではありません。
毎回社内資料を添付すればRAGは不要ですか？
資料数が少なく、利用者も限られている場合は、ファイルを都度添付する方法で十分なケースがあります。資料量や利用者が増え、毎回必要な情報を探すこと自体が負担になってきた場合は、検索やRAGによる仕組み化を検討できます。
RAGを導入すれば社内情報を正確に回答できますか？
RAGは社内情報を回答へ利用しやすくする方法ですが、正確性を保証するものではありません。検索結果が適切でない場合や、元資料が古い場合、AIが内容を誤って解釈した場合などは誤回答が発生する可能性があります。
社内資料をすべてAIへ登録すればよいですか？
すべて登録する必要はありません。まず対象業務を決め、その業務で正しい回答をするために必要な資料から始める方が管理しやすくなります。旧版や重複資料を無条件に追加すると、回答の混乱につながる可能性があります。
PDFやWordの社内マニュアルも利用できますか？
利用するサービスや実装方式が対応していれば活用できます。ただし、画像中心のPDF、複雑な表、スキャン資料などは、内容の取得方法によって検索や回答品質に影響する場合があるため、実際の資料で検証することが重要です。
プロンプト改善とRAGのどちらから始めるべきですか？
まず回答が期待どおりにならない原因を切り分けます。指示や出力形式が原因であればプロンプト改善、必要な社内情報をAIが参照できていないことが原因であれば情報参照の仕組みを検討します。実際の業務では両方を組み合わせることもあります。
まとめ
プロンプトは生成AIを業務で使ううえで重要ですが、社内情報そのものを補う仕組みではありません。自社固有の情報をAIで利用するには、必要な情報を適切なタイミングでAIが参照できる状態をつくる必要があります。
- プロンプトの問題と情報不足の問題を分けて考える
- まずAIで使いたい一つの業務を決める
- 回答に必要な正式な社内資料を整理する
- 資料量や利用方法に応じてファイル参照やRAGを検討する
- アクセス権限、回答ルール、人による確認まで含めて設計する
最初から大規模な社内AIを構築する必要はありません。現在社員が時間をかけて情報を探している業務や、同じ問い合わせが繰り返されている業務から始め、必要な仕組みを判断していきましょう。
株式会社ジェイテックサービスのAI顧問サービス
社内情報をAIで活用する場合、プロンプトだけを考えるのではなく、どの業務に使うか、誰が何を入力するか、どのような成果物を得るか、どこを人が確認するかまで実務として整理する必要があります。
株式会社ジェイテックサービスのAI顧問サービスでは、業務を伺いながらAIを使いやすい仕事を見つけ、プロンプト、入力形式、確認チェックリストなどを実務で繰り返し利用できる形へ整理し、現場で試した結果を確認しながら改善していきます。
社内情報をどうAI活用へつなげるか整理しませんか
プロンプトだけで対応できるのか、社内資料の整理や検索の仕組みまで必要なのかは、対象となる業務や情報量によって異なります。
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