1. はじめに
Slackを活用した業務効率化の方法として、知識データの定期投稿と質問応答を自動化するSlackボットを開発しました。本記事では、その目的や実装方法を詳しく解説します。
2. 目的
(1) 知識データの定期投稿
- 会社の利用手引きやマニュアル、業務ルールを定期的にSlackへ投稿
- 現在はランダム投稿 だが、将来的には時間に応じた投稿も検討
(2) 質問応答システム
- Slackボットにメンションすることで、即時に知識データを検索
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用し、適切な回答を生成
3. Slackボットのフロー
このSlackボットは、次のような流れで動作します。
- ユーザーがボットに質問
- SlackボットがRAGシステムを使い、回答を検索
- 検索結果をもとに、適切な回答を生成して返信
- ボットが定期的にSlackチャンネルに知識データを投稿
4. 知識データの定期投稿
(1) 現在の仕組み
- Cloud Scheduler + Cloud Run を活用し、ランダムで知識データを投稿
- 投稿データはCloud Shell内のdocxファイルやCSVで管理
(2) 改善の方向性
- 時間に応じた投稿（例：朝は業務開始の注意事項、午後は研修資料など）
- 特定のトピックごとの投稿スケジュールを設定
5. 質問応答システム
(1) 現在の実装
- Slack API + Cloud Run でボットを動作
- RAG検索（コサイン類似度） を使用して適切な知識データを取得
- Gemini 2.0 を活用し、ユーザーに分かりやすい回答を生成
(2) 実際のSlackでのやり取り
6. 今後の展望
- BigQuery導入によるデータ管理強化
- SlackのInteractive Components活用
- 投稿スケジュール最適化（曜日・時間に応じた知識データの分類）