社内の​マニュアルや​規程に​AIで​答えさせる​仕組み。​中小企業が​作る​前に​決める​6つの​こと

AIに​社内の​資料を​読ませる​仕組みとは

社員から​「この​経費は​精算できるか」​「休暇の​申請は​どこから​出すか」と​聞かれ、​そのたびに​担当者が​規程を​開いて​答えている。​こうした​質問に、​AIが​社内の​資料を​探して​答える​仕組みを、​RAG​（検索拡張生成）と​呼びます。

AIが​覚えている​知識で​答えるのではなく、​質問を​受ける​たびに​社内の​資料から​関係の​ある​部分を​探し、​その​部分を​もとに​答えを​組み立てます。​総務省と​経済産業省の​「AI事業者ガイドライン」の​別添でも、​RAGは、​参照元を​答えに​示せる​ことで​根拠が​分かりやすくなる​点や、​誤った​答え​（ハルシネーション）を​抑える​点が​期待されていると​説明されています。

一方で、​同じ​別添は、​RAGの​精度は​読ませる​情報に​左右される​こと、​使う側は​参照する​データが​新しく​信頼できる​ものかに​気を​つける​こと、​外部の​データと​つなぐ​ときは​重要な​情報が​意図しない​範囲に​漏れないよう​特に​注意する​ことも​書いています​（総務省：AI事業者ガイドライン​（第1.2版）​別添​（PDF）、​2026-⁠10-⁠02 確認）。

つまり、​仕組みの​出来は、​AI​その​ものより、​読ませる​資料と、​見てよい​人の​決め方で​決まります。​作り​始める​前に、​次の​6つを​決めて​おきます。

1. 既製の​サービスで​足りるかを、​先に​確かめる

社内の​ファイルを​読ませて​答えさせる​機能は、​法人​向けの​AIの​サービスの​多くに、​すでに​入っています。​大きく​分けると​2つの​形が​あります。

• 今​使っている​保管場所と​つなぐ​形。 社内の​ファイルや​メールを​置いている​場所と​AIを​つなぎ、​そこに​ある​資料を​もとに​答えます
• 資料を​置いて​使う形。 AIの​サービスの​中に​資料を​入れた​場所を​作り、​その​場所で​質問します

たとえば​ Microsoft は、​法人​向けの​ Copilot が、​利用する​人が​少なくとも​見る​権限を​持っている​組織の​データだけを​答えに​使うと​説明しています​（Microsoft Learn：Microsoft Copilot の​データ、​プライバシー、​セキュリティ、​2026-⁠10-⁠02 確認）。​Google も、​Google Workspace の​ Gemini は、​利用する​人が​アクセスできる​データだけを​取り出すとしています​（Google Workspace：生成AIと​プライバシー、​2026-⁠10-⁠02 確認）。​Anthropic の​ Claude では、​プロジェクトという​場所に​資料を​置き、​Team と​ Enterprise の​プランでは​チームの​中で​共有できます​（Claude ヘルプセンター：What are projects?、​2026-⁠10-⁠02 確認）。

すでに​社内で​使っている​サービスが​あれば、​その​中の​機能で​試すのが​最初の​一歩です。​作るか​どうかは、​次の​表の​どこで​足りなくなったかで​判断します。

表の​右側に​当ては​まる​項目が​あっても、​すぐに​全部を​作る​必要は​ありません。​既製の​サービスを​使いながら、​足りない​部分だけを​作って​つなぐ​形も​あります。​考え方はSaaSか、​オーダーメイドかに​まとめています。

2. 読ませる​資料を​整理し、​正本を​決める

AIは、​渡された​資料が​正しいか​どうかを​自分では​判断できません。​古い版と​新しい​版の​両方を​読ませれば、​古い版を​もとに​答える​ことがあります。​資料を​入れる​前に、​次の​点を​整理します。

• 古い版を​外す。 改定前の​規程、​昔の​申請書の​書き方、​廃止した​手順を、​読ませる​対象から​外す
• 重複を​まとめる。 同じ​内容が、​部署ごとの​資料や​メールの​添付に​少しずつ​違う​形で​残っていないか
• 正本を​1つに​決める。 ​その​資料の​最新版が​どこに​あり、​誰が​直すのかを​決める
• 日付と​担当を​書く。 資料の​最初に、​いつの​版か、​誰が​管理しているかを​入れておく
• 下​書きを​混ぜない。 検討中の​案や​個人の​メモは、​別の​場所に​置く
• 秘密の​情報を​外す。 パスワードや​システムの​鍵が、​手順書の​中に​書かれたままに​なっていないか

整理している​うちに、​「この​手順は、​そもそも​誰も​文書に​していなかった」と​気づく​ことも​よく​あります。​そうした​質問は、​AIを​入れても​答えられません。​文書を​作る​作業として、​別に​取り組みます。

3. 誰が​何を​見て​よいかを、​資料の​置き場所で​決める

権限の​決め方は、​1の​2つの​形で​変わります。

つなぐ​形では、​AIは​利用する​人の​権限の​中で​答えます。​裏を​返せば、​元の​共有の​設定が​緩いままだと、​本来は​限られた​人しか​見ないはずの​資料も、​その​人の​答えに​使われます。​Microsoft も、​保管場所の​権限の​設定で、​適切な​人が​適切な​資料だけを​見られるように​しておくことが​重要だとしています。

置いて​使う​形では、​人事や​給与の​資料と、​全員向けの​マニュアルを​同じ​場所に​入れない​ことが​基本です。​見てよい​人ごとに、​置く​場所を​分けます。

IPAの​「中​小企業の​情報セキュリティ対策ガイドライン」第4.0版も、​アクセス権の​管理の​ルールを​決め、​異動や​退職の​ときの​権限の​変更や​削除の​漏れを​防ぐよう​求めています​（IPA：中​小企業の​情報セキュリティ対策ガイドライン、​2026-⁠10-⁠02 確認）。​AIを​入れる​前に、​共有の​設定を​一度​見直す​機会に​してください。

4. 答えには、​どの​資料の​どこかを​示す

社内の​質問への​答えは、​それだけで​判断に​使う​ものではありません。​社員が​元の​資料を​開いて​確かめられるよう、​答えには​根拠を​示します。

• どの​資料の​答えか​（資料の​名前）
• 資料の​どこか​（章や​見出し、​ページ）
• いつの​版か​（改定の​日付）

既製の​サービスの​多くは、​答えに​出典を​示す機能を​持っています。​たとえば​ Google は、​資料を​もとに​答える​ノートブック型の​サービスで、​答えに​出典が​文中で​示されると​案内しています​（NotebookLM ヘルプ：Gemini Notebook の​詳細、​2026-⁠10-⁠02 確認）。​試すときは、​示された​出典を​開き、​本当に​その​場所に​書いてあるかまで​見ます。

あわせて、​AIに​答えさせない​質問も​決めて​おきます。​規程の​内容を​案内するのは​AIに​任せられても、​「自分の​場合は​休暇が​取れるか」​「この​取引は​認められるか」のように、​個別の​判断が​要る​質問は​担当者に​回します。​答えの​最後に、​問い合わせ先を​必ず示す形に​しておくと、​社員が​迷いません。

5. 間違いの​確かめ方を、​試す前に​作って​おく

生成AIの​答えは、​正しいとは​限りません。​Microsoft も、​生成AIの​答えが​事実であることは​保証されないとし、​使う​前に​人が​確かめるよう​求めています。

確かめ方は、​試す前に、​質問と​正しい​答えの​組を​用意しておくのが​確実です。​社内で​よく​聞かれる​質問を​集め、​担当者が​正しい​答えと、​根拠に​なる​資料の​場所を​書いて​おきます。​そのうえで、​次の​4種類の​質問を​混ぜて​試します。

間​違いが​見つかったら、​原因を​2つに​分けて​記録します。​探す段階の​誤り​（違う​資料を​拾った、​資料を​見つけられなかった）と、​まとめる​段階の​誤り​（正しい​資料を​拾ったのに、​違う​内容を​答えた）です。​探す段階の​誤りは、​資料の​整理や​見出しの​付け方で​直せる​ことが​多く、​まとめる​段階の​誤りは、​答え方の​指示や、​答えさせない​質問の​範囲を​見直します。

資料を​改定した​ときにも、​同じ​質問の​組で​試し直します。​改定した​内容が​答えに​反映されているかを​確かめる​ためです。

6. 小さく​試して、​広げるかを​決める

いきなり全社の​資料を​入れず、​範囲を​絞って​試します。

1. 1つの​分野を​選ぶ。 経費、​勤怠、​社内システムの​使い方など、​質問が​多く、​資料が​そろっている​分野を​1つ
2. 資料を​整える。 2の​手順で、​その​分野の​正本だけを​集める
3. 質問の​組を​作る。 よく​聞かれる​質問を​十数個集め、​正しい​答えと​根拠を​書く
4. 少人数で​使う。 担当者と、​質問を​よく​する​社員数人で、​実際の​業務の​中で​使う
5. 記録する。 正しかった​答え、​間違えた​答え、​担当者に​聞き直した​回数、​確かめるのに​かかった​手間を​残す
6. 決める。 広げるか、​資料を​直して​試し直すか、​この​分野では​やめるかを​決める

試す期間の​中で、​資料を​直す​担当者も​決めて​おきます。​資料が​古くなれば、​答えも​古くなります。​AI事業者ガイドラインの​別添が、​参照する​データの​新しさに​気を​つける​よう​書いているのは、​この​点です。​どの​業務から​試すかの​選び方は、AIで​業務効率化するなら、​どの​業務から​始めるかに​まとめています。

私たちが​自社で​守っている​こと

bundlyzeでは、​社内の​業務の​一部を​AIと​プログラムで​自動化してきましたが、​パスワードや​システムの​鍵のような​秘密の​情報は、​ソースコードや​AIとの​やり取りに​書かず、​決まった​保管場所にだけ置く​決まりに​しています。​資料には​「そこに​ある」とだけ​書きます。

社内の​資料を​AIに​読ませる​ときも、​同じ​考え方が​使えます。​手順書の​中に、​ログインの​情報が​そのまま​書かれている​ことは​珍しく​ありません。​読ませる​前に​資料を​見直し、​秘密の​情報は​保管場所へ​移しておくと、​権限の​設定を​誤った​ときの​被害も​小さく​できます。​社員が​AIに​入力する​情報の​決め方は、生成AIを​社内で​使う​ときの​ルールの​作り方に、​情報が​漏れる​経路は、ChatGPTの​情報漏洩は、​どこから​起きるのかに​整理しています。

私たちは​大阪の​グラングリーン大阪を​拠点に、​関西を​中心に、​全国の​お客様と​オンラインで​進めています。​AI導入支援では、​対象の​業務の​整理から、​小さな​試作、​出力の​確認、​ツールとの​連携、​社内の​ルールと​定着までを​段階に​分けて​進め、​既製の​サービスで​足りない​部分が​あれば、​システムの​開発も​同じ​会社で​受けられます。​技術責任者は​AWSの​認定資格を​持っています。​進め方は、AI導入支援・業務効率化の​サービスに​まとめています。

まず、​よく​聞かれる​質問を​書き出す

社内の​資料に​AIで​答えさせたいと​考えたら、​ツールを​選ぶ前に、​社内で​よく​聞かれる​質問と、​その​答えが​書いてある​資料の​場所を​書き出してみてください。​答えの​資料が​見つからない​質問や、​資料が​何か所にも​ある​質問が​見えてきます。​それが、​AIを​入れる​前に​整える​ところです。