--- title: "社内のナレッジベースの作り方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/knowledge-base-building/ description: "社内のナレッジベースは、全部を集めようとせず、よく聞かれる質問や手順から始め、置き場所・書き方の型・更新の担当・見られる範囲を決めると続きやすくなります。AIの検索とつなぐ前の準備も含めて手順をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/)[柱：組織と文化](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) # 社内のナレッジベースの作り方 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 社内のナレッジベースは、全部を集めようとせず、よく聞かれる質問や業務の手順から始め、置き場所・書き方の型・更新の担当・見られる範囲の4つを決めると続きやすくなります。AIの検索とつなぐのは、この土台ができてからが効果的です。 自社の「データ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 「あの手順はどこに書いてあったか」「前任者しか知らない」といった困りごとは、多くの会社にあります。ナレッジベースは、業務の知識や手順、よくある質問への回答などを、社内で探して使えるようにまとめたものです。この記事では、作っても使われない状態にしないための作り方と、AIの検索とつなぐ前の準備を整理します。 この記事でわかること - ナレッジベースに何から載せるか - 置き場所・書き方の型・更新の担当・見られる範囲の決め方 - AIの検索とつなぐ前に整えておくこと ## ナレッジベースで、何が解決するのですか？ 業務の知識が人の頭の中や個人のフォルダにあると、次のようなことが起きます。 - 同じ質問に、詳しい人が何度も答える - 担当が替わるたびに、引き継ぎに時間がかかる - 人によってやり方が違い、品質がそろわない デジタル庁の「データマネジメント実践ガイドブック（導入編）」は、データに関する文書が分散して管理されていると、入手や更新が難しくなり、活用も進みにくくなると説明し、文書を整備して一元的に管理し、どこに何があるかを把握できる状態にしておくことが必要だとしています。行政の情報システム向けの資料ですが、社内の知識の共有にも通じる考え方です。 ## 何から載せればよいですか？ 最初から全部の知識を集めようとすると、準備に時間がかかり、途中で止まりやすくなります。**よく使われるものから始め、使われながら増やしていく**のが現実的です。 始めやすいのは次のような内容です。 | 種類 | 例 | 始めやすい理由 | |---|---|---| | よくある質問と回答 | 経費の精算の方法、社内のシステムの使い方 | 質問が実際に来ており、使われることが分かっている | | 業務の手順 | 月末の締めの手順、受注から出荷までの流れ | 担当が替わるたびに必要になる | | 判断の目安 | 値引きの承認の目安、問い合わせの振り分け | 人による違いを減らせる | | 過去の対応の記録 | よくある不具合と対応、顧客からの要望と回答 | 似た事例を探す手間が減る | 総務や情報システムの担当に来る問い合わせを1か月ほど記録し、件数の多いものから記事にすると、作った直後から使われるナレッジベースになります。 ## 何を決めておけばよいですか？ 次の4つを決めておくと、運用が人に依存しにくくなります。 ### ① 置き場所 社内の知識をどこにまとめるかを決めます。グループウェア、文書の共有のサービス、社内の情報共有のツールなど、すでに使っているもので足りることも多くあります。置き場所が複数あると探す手間が増えるため、「正の置き場所はここ」と一つに決め、ほかの場所には案内だけを置きます。 ### ② 書き方の型 記事ごとに書き方がばらばらだと、読みにくく、探しにくくなります。次のような型を用意します。 - 題名：検索で使われる言葉を入れる（例：「経費の精算の方法（交通費）」） - 結論：最初の数行で答えを書く - 手順：番号付きで書く - 対象と条件：誰に、どんな場合に当てはまるか - 担当と更新日：誰に聞けばよいか、いつ確かめた内容か 社内で同じものを別の名前で呼んでいることもあります。デジタル庁の「政府相互運用性フレームワーク（GIF）」の説明資料は、データの意味を判別できるようにするデータ辞書で、ラベルの揺れを解消することを挙げています。ナレッジベースでも、社内の用語集を作り、記事の題名や本文の言葉をそろえると、探しやすくなります。 ### ③ 更新の担当と見直しの時期 記事ごとに、内容に責任を持つ部署や担当を決めます。担当がいない記事は古くなりやすく、古い情報が残ると、ナレッジベース全体が信頼されなくなります。半年や1年ごとなど見直しの時期を決め、更新日が古い記事を一覧にして担当に確かめてもらいます。使われなくなった記事は、削除するか「過去の情報」として分けます（「[データの保存期間と削除のルールの決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-retention-policy/)」参照）。 ### ④ 見られる範囲 全社員が見てよい記事と、部署や役職で限る記事を分けます。人事・給与・顧客の個人情報などを含む内容は、見られる人を限ります。個人情報保護委員会のガイドラインは、個人データを扱う情報システムの安全管理の措置として、アクセスの制御や、アクセスする人の識別と認証を挙げています。記事を分類のルールに合わせて区分しておくと、範囲の設定がしやすくなります（「[社内データの分類ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-classification-policy/)」参照）。 続くナレッジベースの土台になる4つの決めごと 運用が人に依存しにくいナレッジベース ＝ 置き場所正の置き場所を一つに決める 書き方の型題名・結論・手順・対象・担当と更新日 更新の担当記事ごとの担当と見直しの時期 見られる範囲個人情報などを含む内容は見られる人を限る 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## どのような手順で進めればよいですか？ ① **目的と対象を決めます。** 「総務への問い合わせを減らす」「新しく入った人が手順を自分で調べられる」など、目的を一つ決めます。 ② **最初の記事を20〜30本ほど用意します。** 問い合わせの多い質問や、引き継ぎで必要な手順から書きます。 ③ **型と担当を決めます。** 書き方の型、記事ごとの担当、見られる範囲を決めます。 ④ **使う場面に組み込みます。** 問い合わせが来たら記事のリンクで答える、新しく入った人の研修で使う、など、使う場面を決めます。 ⑤ **使われ方を見て直します。** 検索しても見つからなかった言葉、閲覧の多い記事、古い記事を定期的に確かめ、記事を足したり直したりします。 小さく始めて、使われながら増やします **目的を一つ決める**：例：総務への問い合わせを減らす **最初の記事を用意**：問い合わせの多い質問や手順から20〜30本ほど **型と担当を決める**：書き方の型・担当・見られる範囲 **使う場面に組み込む**：回答は記事のリンクで、研修でも使う **使われ方を見て直す**：見つからなかった言葉・古い記事を確かめる ## AIの検索とつなぐ前に、何を整えればよいですか？ 社内の文書をAIに読ませて、質問に答えさせる仕組み（RAG）を使うと、ナレッジベースの記事を探しやすくなります。一方で、AIは読ませた文書をもとに回答を作るため、次の点を整えておくことが大切です。 - **正とする文書を決めます。** 同じ内容の古い版と新しい版が混ざっていると、古い内容で回答されることがあります。 - **見られる範囲を引き継ぎます。** AIが参照する文書にも、元の文書と同じ見られる範囲を設定します。見せてはいけない記事が、AIの回答を通じて見えてしまわないようにします。 - **記事に情報を付けます。** 担当・更新日・対象などの情報（メタデータ）を付けておくと、AIが新しい記事を優先したり、回答に出典として示したりしやすくなります。 - **回答の確かめ方を決めます。** AIの回答には誤りが含まれることがあるため、元の記事へのリンクを示し、重要な判断は記事や担当で確かめる運用にします。 詳しくは「[社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)」と「[社内文書の検索をAIで改善する進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-document-search/)」をご覧ください。 ### 社外の資料を載せるとき 社外の記事や書籍、取引先の資料を、そのままナレッジベースに載せたり、AIに読ませたりする場合は、著作権や契約上の扱いに注意が必要です。文化庁は、AIと著作権に関する考え方や資料をまとめて公開しています。社外の資料は、要点を自分の言葉でまとめてリンクを示すなど、扱いを社内で決めておくと迷いにくくなります。判断に迷う場合は専門家に確かめてください。 ## 続けるためのコツはありますか？ - **書く手間を減らします。** 問い合わせへの回答や会議のメモを、そのまま記事の下書きにします。AIで下書きを作り、担当が確かめて公開する流れも考えられます。 - **使われたことを伝えます。** 閲覧の数や「役に立った」の反応を書いた人に返すと、書く動機になります。 - **推進役を置きます。** 部署ごとに記事の追加や見直しを呼びかける人を決めると、ナレッジベースが止まりにくくなります。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内データの分類ルール](https://www.ai-ready.jp/templates/data-classification-rules/) ガイド - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/) - [社内文書の検索をAIで改善する進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-document-search/) - [研修資料・業務マニュアルづくりへのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-training-materials/) - [社内データの分類ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-classification-policy/) - [データの保存期間と削除のルールの決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-retention-policy/) - [アカウントと権限の管理の基本](https://www.ai-ready.jp/guide/access-management-basics/) - [文書・画像・音声などのデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/unstructured-data-use/) 用語 - [ナレッジベース](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-base/) - [ナレッジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-management/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [メタデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/metadata/) - [アクセス権限](https://www.ai-ready.jp/glossary/access-control/) ## よくあるご質問 Qナレッジベースを作っても、誰も書いてくれません。 A書く人の手間を減らす工夫が役立ちます。書き方の型を用意する、問い合わせへの回答をそのまま記事にする、会議のメモから下書きを作る、といった方法です。書いた記事が使われたことが分かる仕組み（閲覧の数や感謝の一言など）も、書く動機につながります。 Qどのツールを使えばよいですか？ A社内で使っているグループウェアや文書の共有のサービスに、ナレッジベースとして使える機能があることも多くあります。新しいツールを選ぶ前に、検索のしやすさ、見られる範囲の設定、更新の履歴、ほかのシステムやAIとのつなぎやすさを確かめるとよいでしょう。 QAIの検索とつなげれば、整理しなくても使えますか？ AAIの検索（RAG）は、読ませた文書をもとに回答を作るため、古い文書や内容が食い違う文書が混ざっていると、回答もそれに引っ張られます。AIとつなぐ前に、正とする文書を決め、古いものを整理し、見られる範囲を設定しておくことが大切です。 ## この記事に出てくる用語 - [ナレッジベース](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-base/) - [データの保存期間](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-retention/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [メタデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/metadata/) - [アクセス権限](https://www.ai-ready.jp/glossary/access-control/) - [ナレッジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-management/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[広げる／データBI・ダッシュボードの始め方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)[はじめる／データExcelのデータを、AIで使える形に整える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) ## 出典 1. [デジタル庁「データマネジメント実践ガイドブック（導入編）」DS-465-1（2022年3月31日）](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/890e5d96-d63c-4b77-bd3e-cc89487393e3/246b0262/data_strategy_gif_465-1_guidebook_datamanagement_intro.docx) 2. [デジタル庁「GIF（Government Interoperability Framework）政府相互運用性フレームワーク説明資料」（2025年3月25日）](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/c1bdb4a2-850f-48ec-a938-a8369f820ac1/d47def21/20250325_policies_development_management_outline_03.pdf) 3. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」（平成28年11月、令和8年6月一部改正）](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 4. [文化庁「AIと著作権について」](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. ナレッジベースで、何が解決するのですか？ 2. 何から載せればよいですか？ 3. 何を決めておけばよいですか？ 4. どのような手順で進めればよいですか？ 5. AIの検索とつなぐ前に、何を整えればよいですか？ 6. 続けるためのコツはありますか？ 7. チェックリスト 8. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」、あわせて「組織と文化」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/)[組織と文化の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「社内のナレッジベースの作り方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/knowledge-base-building/