🧭 はじめに

AIの進化は、個人の生産性向上だけでなく、組織全体の知識活用にも革命をもたらしています。
Slack、Confluence、GitHub Issuesなどに散在する情報を、AIが横断的に検索・要約・提案できるようになったことで、ナレッジエンジニアリングという新たな領域が注目されています。

本記事では、社内知識をAIで再構築する技術とその実践について解説します。

📚 ナレッジの課題：属人化と情報の埋没

従来の開発現場では、以下のような課題がありました：

ベテランエンジニアの頭の中にしかないノウハウ
Slackに埋もれた議論や障害対応履歴
Confluenceに蓄積されたが検索されない設計資料

これらは「資産」であるにもかかわらず、活用されない知識として埋もれてしまいます。

🔍 RAGによる社内GPT構築

社内知識をAIで活用するための代表的な技術が、**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**です。

RAGの構成要素：

検索エンジン（Elasticsearch, Weaviateなど）
→ 社内ドキュメントをベクトル化して検索可能にする
LLM（大規模言語モデル）
→ 検索結果をもとに自然言語で回答を生成
統合API
→ 社内GPTとしてSlackや社内ポータルに組み込む

例：Slackでの社内GPT活用

「2023年の障害対応でRedisの設定変更が必要だったケースについて教えて」

→ 社内GPTがConfluenceとSlackログを検索し、要約と関連リンクを提示

🧠 ナレッジグラフと意思決定支援

さらに高度なナレッジ活用として、ナレッジグラフとLLMの統合があります。

活用例：

設計レビュー時に、過去の類似設計とその評価を提示
技術選定時に、社内での採用実績と課題を自動提示
新人教育において、FAQを自動生成し、文脈に応じた回答を提供

これにより、意思決定の質とスピードが向上します。

🧪 ナレッジエンジニアの役割

AI時代のエンジニアには、以下のような新しい役割が求められます：

役割	説明
ナレッジ構造化	社内情報を分類・タグ付けし、検索性を高める
プロンプト設計	社内GPTに対して適切な質問を設計する
意思決定支援	AIが提示する情報を評価し、判断に活かす

採用候補者には、こうした情報活用力とAIリテラシーが求められます。

🧭 まとめ

ナレッジエンジニアリングは、単なる情報管理ではなく、組織の知性を最大化する技術です。
AIを活用して社内知識を再構築することで、開発効率、意思決定、教育のすべてが進化します。

次回は「プロダクト共進化」について、AIと共に育てる開発サイクルとMLOpsの実践を解説します。