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社内ナレッジをNotebookLMに集約する

ベテラン社員の頭の中にしかないノウハウが多い会社にとって、ナレッジをAIで扱える形に集約する取り組みは検討する価値があるテーマです。
AI共創開発3分公開日 2026年7月4日更新日 2026年7月4日
社内ナレッジをNotebookLMに集約するのアイキャッチ

執筆・監修

著者
山口 真フレアーズ合同会社 代表社員
監修
フレアーズ合同会社DX支援・ソフトウェア開発チーム

現場で起きやすい課題

長年勤めている社員が持つ判断のコツやトラブル対応の経験は、会社にとって貴重な財産ですが、文書化されないまま個人の頭の中にとどまっていることが少なくありません。担当者が異動や退職をすると、そのノウハウが一緒に失われてしまうという課題は、多くの会社が抱えています。まずは既存のマニュアルや手順書、過去の対応記録など、文書化されているものから洗い出し、NotebookLMのようなツールに読み込ませて、組織として参照できる形に整えるところから始めると取り組みやすくなります。

最初に整理すること

文書化されていないノウハウについては、ベテラン社員へのヒアリングを通じて言語化し、資料として残す作業が必要になります。この作業はAIだけでは代替できず、聞き取りや整理には相応の時間がかかりますが、一度形にしてAIに読み込ませておけば、以降は必要な担当者が質問形式で参照できるようになります。集約したナレッジをAIに参照させる際は、情報が古くなっていないか定期的に見直し、実務の変化に合わせて更新する体制を並行して整えておくことが欠かせません。

光の道具箱で広げる改善

こうした取り組みを重ねることで、特定の人しか分からなかった判断基準や対応方法が組織全体で共有できる状態に近づいていきます。集約作業は一度に全てをこなそうとせず、影響の大きい業務や退職・異動が近い担当者のノウハウから優先して着手すると効果を実感しやすくなります。まずは一つの業務領域を選び、ヒアリングと資料化から始めてみるとよいでしょう。

この記事の要点

  • 既存の文書化資料から着手する
  • ヒアリングで暗黙知を言語化する
  • 情報の鮮度を保つ更新体制を整える

この記事のテーマを、AI共創開発支援でどう進めるか

試作、設計レビュー、公開、保守まで一緒に確認できます。

AIで作る範囲、技術者が確認すべき範囲、公開後に保守する範囲を切り分けます。

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