1. はじめに

業務の効率化を目的としたSlackボットを開発し、Cloud Run（GCP）を活用した環境で運用しています。本記事では、その構築プロセスを体系的にまとめます。

Slackボットの画面イメージ

また、既存の類似サービスもありますが、技術力向上とカスタマイズ性を考慮し、自社開発することを選びました。

2. 目的と機能要件

開発環境
- Google Colab, Cloud Shell Editorを活用
- Cloud Shell内でデータ管理（docxファイル、CSV、RAGインデックス）
本番環境
- Cloud Runにデプロイ
- BigQueryは今後実装予定（現在はCloud Shell内のインデックスファイルでRAGを処理）
- Vertex AIは予算の関係で使用しない

本記事ではSlackボットを活用した知識データの管理について説明しましたが、知識データをどのように効果的に活用するかが重要です。その一つの方法として、Slackボットを用いた定期投稿と質問応答の自動化が挙げられます。

このプロセスでSlackボットを構築し、運用しています。

今後の課題として、GitHubとの連携やBigQueryの導入を進める予定です。
また、具体的な実装に関しても順次、投稿予定です。