生成 AI 検索のためのナレッジベース作成 10 ステップガイド

製品を使っていて問題に直面した時、まず第一にチャットボットに質問し、問題を解決するかもしれない「役立つリンク」が表示されるのを待ち、その長い記事を読み込んでようやく自分の質問に対する答えを見つける —— その流れは皆さんもご存知でしょう。あるいはヘルプセンターに直接アクセスし、製品に関する質問に関連するセクションを探すか、キーワードを入力して関連記事を探すかもしれません。いずれにせよ、解決策を見つけるには多くの労力を費やし、複数の記事を読み通す必要があるのが現状です。AI 検索エージェントは、この状況を一変させようとしています。

顧客の質問に対して最も正確な回答を生成するため、生成 AI 検索エージェントは複数の異なる記事ソースから情報を抽出できます。DevRev の検索エージェントは、AgentOS プラットフォームによって駆動されています。GPT 搭載の検索機能により、ナレッジベースの記事はユーザーにとってより発見しやすくなります。ユーザーは手動で記事を探し回ったり精査したりする必要がなくなり、正確な解決策を瞬時に得ることができるようになります。

こちらもご覧ください： DevRev の新機能「記事作成」と「記事分析ダッシュボード」を紹介

生成 AI 検索のためのナレッジベース作成

ナレッジベースは AI 検索エージェントの駆動源です。ナレッジベース記事の情報が関連性が高く、最新で、検索に最適化されていることを確信したいはずです。AI 検索に対応したナレッジベースを構築するための 10 の手順をご紹介します。

1. 記事の情報源の一元化

現在、ナレッジ記事は複数の形式やソースに分散している可能性があります。例えば、Q&A、ヘルプ記事、PDF、AI チャットに情報を提供するリンクなどが存在する場合があります。新しい記事の作成に Docs や Notion などの別ツールを使用している場合、作成中や審査中の記事も異なるツールに分散している可能性があります。

記事と情報源を一元管理することは、AI 向けにナレッジベースを最適化する第一歩です。これには二つの重要な理由があります。第一に、AI 検索エージェントが情報を取得する情報源を管理できることを保証し、第二に、ナレッジ記事のレビューや更新を容易にするためです。

2. コンテンツ監査の徹底的な実施

このステップは、AI 検索エージェントがユーザーに古い情報や誤った情報を提供しないようにするために極めて重要です。ナレッジ記事の現状を評価し、非公開化または更新が必要な記事を特定してください。この段階では、各部門の専門家を招き、各自の専門分野に関連する記事を検証してもらうことが有効です。これにより記事の正確性が確保され、より多くのチームを巻き込むことでレビュープロセスが迅速化されます。

3. AI に最適化された言語の確保

AI エージェント向けに記事を準備するために、コンテンツを大幅に変更する必要はありません。DevRev の生成 AI 検索エージェントは、複数の記事ソースから情報を抽出し文脈化することで、ユーザーの質問に対する最適な回答を生成します。ただし、以下のコンテンツガイドラインに従う必要があります：

• 図表がある場合は、それらを説明する補足テキストを含める
• よくある質問（FAQ）への回答では「はい」「いいえ」といった簡潔な返答を避け、解決策の説明を含む完全な文章で回答する
• 各記事は 1 つのトピックのみを扱うようにする
• 各段落は単独で読んでも意味が通じるようにする。段落の冒頭に接続詞や接続語（「さらに」など）を使用しない。

このステップは、記事の品質を評価し、ユーザーフレンドリーな言語で書かれていることを確認するいい機会です。専門用語の使用は避けてください。ユーザーを混乱させる可能性があります。

AI をサポートするドキュメントのベストプラクティスに関するこの記事で、コンテンツガイドラインの完全なリストを確認してください。

4. コンテンツの不足の特定と対応

生成 AI 検索を利用する目的は、ユーザーが自ら解決できるように支援することです。サポート担当者の受信トレイに同じ質問が繰り返し届く場合、現在のナレッジベースに不足部分があり、対応が必要であることを意味します。サポート受信トレイのデータを活用し、担当者が繰り返し回答している質問があるかどうかを特定してください。リストを作成したら、頻度順に優先順位を付け、それらの質問に答える記事の作成に取り組みましょう。

5. 内部記事と外部記事の区別

企業が生成 AI 検索エージェントを導入する際の一般的な懸念は、エージェントが不正に動作し、機密の内部文書を外部ユーザーに開示する可能性があることです。これは非常に簡単に防止できます。DevRev では、各記事ごとに閲覧権限を設定できます。顧客に表示できる記事と、内部でのみ使用すべき記事を決定できます。また、特定の基準（例：有償顧客と無償顧客）に基づいてセグメントを設定することも可能です。

ナレッジベース記事の統合リストを作成したら、各記事の可視性権限を確認し、機密情報が保護されていることを確認してください。

6. 構造化されたフォルダシステムによる記事の整理

記事をカテゴリ別に分類することで、記事コレクションの管理や閲覧が容易になります。分類システムがない場合、ナレッジベースのリソースはすぐに膨れ上がり、扱いにくくなってしまいます。

これを行う方法の一つは、ヘルプセンターのカテゴリごと、または製品ごとに（複数ある場合）フォルダを作成することです。DevRev では、関連する製品の一部（パーツ）に記事を紐付けることも可能です。これにより、内部ユーザーやヘルプセンター管理者は、ナレッジベース全体を閲覧せずに記事を見つけやすくなります。

7. コンテンツ作成における他部門チームとの連携

ナレッジ記事の作成は、ナレッジチームだけの責任であってはなりません。 製品およびエンジニアリングチームは、自社の製品領域に関連するナレッジ記事の提供に積極的に関与すべきです。 これは、ナレッジベースが網羅的であり、検索エージェントがより幅広い質問に対して正確な情報を提示できるようにするために極めて重要です。 DevRev では、組織のメンバーに異なるアクセスレベルを共有することで、記事作成への貢献を容易にできます：

1. 閲覧者： ユーザーはナレッジセンター内の全記事を参照できます
2. 作成者： ユーザーは新規記事を作成し、既存の記事を編集できます
3. 公開者： ユーザーは記事を作成し公開できます

これにより、複数のユーザーがナレッジベース記事の作成に貢献できると同時に、公開前にナレッジベース管理者が品質チェックを実施することが可能になります。

8. 製品の更新を組み込むプロセスの実装

ナレッジベースは製品の更新に追従しなければならず、さもなければ不正確になります。不正確なデータベースは効果的な AI 検索エージェントの妨げとなります。記事作成プロセスに製品チームとエンジニアリングチームを関与させることに加え、製品の更新について議論する定期的なミーティングを設定することも有効です。例えば DevRev では、製品、エンジニアリング、プロダクトマーケティング、ナレッジの各チームが集まる月次変更履歴会議を実施しています。これにより新機能のリリースや廃止された機能を把握し、記事リポジトリの更新が可能になります。

9. 記事のパフォーマンス指標の追跡と分析

AI に最適化された最新のヘルプセンターを構築しました。しかし、意図した通りに機能しているでしょうか？ナレッジベースの管理は、記事を公開するだけで終わりではありません。DevRev の記事分析ダッシュボードでは、記事への高評価・低評価、各記事の閲覧時間、最も閲覧された記事を追跡できます。これにより、改善が必要な記事や、ユーザーがナレッジベースから価値を得ているかどうかを把握しやすくなります。

10. 定期的なナレッジベースの更新のための時間の確保

ナレッジチームは新規記事作成のリクエストが殺到するため、既存記事の品質を確認する時間を確保するのが困難な場合があります。チームミーティングを適切な頻度で設定し、ナレッジベースのレビューを優先事項としましょう。この時間を利用して、古くなった可能性のある既存記事を見直し、記事内で時代遅れの用語が使われていないか確認し、記事の共同編集と公開プロセスがどのように機能しているかを振り返りましょう。

生成 AI 検索に向けたナレッジベースの準備は、ユーザー体験の向上と情報検索の効率化に不可欠なステップです。 これらの10のステップを実施することで、ナレッジベースの検索性を高めるだけでなく、ユーザーが正確な解決策を迅速に見つけられるようになり、製品やサポートシステムとの関わり方を変革します。