2025年に企業が自動化されたワークフロー内でAIナレッジベースをどのように使用するか

2025年にAIナレッジワークフローが実際にどのように機能するか：洞察から実行まで

現代のチームは、もはや知識を散在するフォルダに保存された静的な文書として扱うことはありません。2025 年には、最も業績の良い組織が AI 主導のナレッジワークフロー、つまり未加工の情報を意思決定、行動、自動プロセスに変換するシステムに基づいて業務を行っています。

社内のナレッジエンジンを構築する場合でも、複数ステップのワークフローを自動化する場合でも、製品開発にAIを統合する場合でも、AIナレッジワークフローがどのように機能するかを理解することは、今や競争上の優位性となります。

このガイドでは、AIナレッジワークフローがどのようなものか、ジェネレーティブAIがシステム全体をどのように向上させるか、そして知識集約型の作業用に構築されたAIワークスペースであるKuseの内部での実際のエンドツーエンドのエクスペリエンスがどのようなものかを詳しく説明します。

AI ナレッジベースの基礎 (セマンティックインデックス、検索、RAG など) を理解したい場合は、AI を活用したナレッジシステムの基礎に関する以前のガイドをご覧ください。ナレッジ・オートメーションを推進するツールの全体像を知りたい場合は、当社の 2025年のトップAIナレッジベースプラットフォームのレビュー 生態系に深く入り込みます。

この記事では、ワークフローそのもの、つまりインテリジェンスが組織内でどのように流れるかに焦点を当てています。

AI ナレッジワークフローとはどのようなものか

AIナレッジワークフローは、情報が収集、解釈、構造化され、行動に移される連続的なサイクルです。マシンインテリジェンスと人間の意思決定を融合させることで、チームは手作業を減らしてより迅速に行動できるようになります。

完全な AI ナレッジワークフローには、通常、次の 5 つの主要な段階が含まれます。

1。ナレッジ・インジェストメント

第1段階は、フォーマット、チャネル、サイロを問わず、組織が知っていることをすべて吸収することです。
AI を活用した取り込みパイプラインプロセス:

• 製品仕様、PDF、アーキテクチャドキュメント
• 電子メール、チャット、サポートチケット、CRM メモ
• デザインファイル、画像、ビデオトランスクリプト
• 市場調査、ログ、スプレッドシート
• ポリシー、SOP、法的文書

手動による分類を必要とする従来のシステムとは異なり、AIはテキスト、構造、エンティティ、タグ、および関係を自動的に抽出します。コンテンツが乱雑であったり構造化されていなかったりする場合でも、概念、日付、依存関係、意味的意味を識別します。

これにより、すべての情報が分離されるのではなくつながった統一された「ナレッジグラフ」が作成されます。

2。セマンティックインデックスと埋め込みモデル

取り込まれると、すべての文書と概念がベクトル埋め込み（意味の数学的表現）に変換されます。これにより、キーワード検索をはるかに超えたセマンティックな理解が可能になります。

たとえば、次のようなクエリ:

• 「ヨーロッパでは請求エスカレーションはどのように機能しますか？」
• 「前回の製品再設計の背後にある理由は何でしたか？」
• 「SLAの例外をどこに説明すればいいの？」

一致するキーワードがない場合でも、正しいソース資料に直接マップします。

セマンティックインデックスは、類似のアイデアをまとめ、コンテキストに沿った文書をリンクし、マルチホップ検索を可能にします。つまり、システムは複数の情報源から洞察を引き出し、複雑な質問に答えることができます。

3。コンテキスト検索 (RAG)

Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、回答を生成したりワークフローを実行したりする前に適切な知識を選択するインテリジェンスレイヤーです。

RAG は以下を決定します。

• どの文書が関連しているか
• どのセクションが重要か
• どの情報源が信頼できるか
• 権限に基づいてどのデータを使用できるか
• 複数の参照を 1 つの一貫した応答にまとめる方法

これにより、幻覚を防ぎ、AIのアウトプットが実際の組織知識に基づいていることが保証されます。規制の厳しい業界にとって、RAG は必須です。なぜなら、回答が検証済みのコンテンツとアクセス制御ルールに従うことを保証してくれるからです。

4。自動推論とワークフローロジック

この段階で、AI が運用可能になります。

質問に答えるだけでなく、システムは次のことを行えます。

• ポリシーと過去の事例に基づいたソリューション提案
• マルチステップワークフローの草案
• PRD、SOP、ブリーフ、またはレポートを生成
• ナレッジが変更されたときに通知または更新をトリガーする
• 矛盾や不足している情報を特定する
• チームやシステム全体で意思決定をマッピング

ここで、AI は意思決定エンジンのような役割を果たします。つまり、コンテキストを分析し、意図を理解し、実行可能なアウトプットを生み出します。

5。継続的学習

AI ナレッジワークフローはフィードバックループを通じて進化します。
システムは継続的に以下から学習します。

• コンテンツ編集
• 文書承認
• ユーザー修正
• 新しいファイルがアップロードされました
• 製品アーキテクチャまたはポリシーの更新
• チームの行動と検索パターン

時間が経つにつれて、ワークフローはより正確かつ迅速になり、チームの運営方法との整合性が高まります。

AI ナレッジワークフローは静的ではなく、組織とともに成長する動的なシステムです。

ジェネレーティブAIがナレッジワークフローに当てはまるところ

ジェネレーティブAIは、単に検索するのではなく、作成するレイヤーです。

システムがあなたの知識を理解すると、ジェネレーティブAIはそれを新しい資産、意思決定、行動に変換します。ここで重要な役割を果たします。

1。新しい文書を自動的に作成する

ジェネレーティブ・モデルを使うと、複雑なマルチソース・コンテキストを次のような完成品に変えることができます。

• PRD と機能概要
• オンボーディングマニュアル
• 戦略メモ
• ユーザー調査レポート
• トラブルシューティングフロー
• ポリシーの更新
• リリースノート
• お客様からの回答

これらのアウトプットは、一般的なテキストではなく、実際の企業知識に基づいています。

2。マルチソース情報の合成

インサイトが複数のソース (フィードバック、ログ、アーキテクチャ図、スプレッドシート) にまたがる場合、ジェネレーティブAIはそれらを次のように統合します。

• 要約
• 物語
• 戦略的洞察
• 比較表
• 図
• タイムライン

この合成レイヤーは、チームがはるかに早く結論に達するのに役立ちます。

3。知識を業務資産に組み込む

ジェネレーティブAIは未加工の知識を以下のように変えることができます。

• フローチャート
• デシジョンツリー
• チェックリスト
• ステップバイステップワークフロー
• 図
• キャンペーンアセット

これは、同じ情報をさまざまな形式で表示する必要がある部門横断的なチームにとって特に役立ちます。

4。ギャップの検出とアップデートの自動提案

ジェネレーティブAIは、新しい情報（チケット、製品の変更、コンプライアンスの更新）を既存の文書と比較します。
何かが古くなったり欠けていたりすると、自動的に不一致のフラグが付けられ、更新内容が下書きされます。

これにより、組織における最大の問題の 1 つである「知識を最新の状態に保つ」ことが解決されます。

例:実行中の完全な AI ナレッジワークフロー (Kuse を使用)

これが実際の仕事でどのように機能するかを理解するために、Kuse内部の完全なナレッジワークフローは次のようになります。

ステップ 1 — プロジェクトを反映したワークスペースを構築する

新しいビデオ生成機能を計画しているプロダクトマネージャーは、まずKuseでプロジェクトを作成します。
関連ファイルをすべてアップロードします。

• ユーザーフィードバックフォーム
• アーキテクチャ図
• 過去のPRD
• リファレンスビジュアル
• スプレッドシート
• マーケットリサーチ
• デザインアセット

Kuse はすべてを瞬時に取り込み、セマンティックにインデックスを付けます。

ステップ 2 — 生データをインサイトに変える

PMはフィードバックファイルを選択し、Kuseに次のように尋ねます。

「動画生成に関するユーザーの問題点をまとめる。」

Kuse はテーマを特定してインサイトを集め、それらを以前のバージョンと結び付け、実行する価値のあるアクションを強調します。首相は今やデータに基づいた明確な理解を得ています。

ステップ 3 — 実際のコンテキストに基づいて PRD を生成する

PMは、Kuseの分析から得た重要な洞察を直接強調して引用し、参考としてアーキテクチャファイルを選択します。

その後、Kuseは以下を制作します。

• 構造化された PRD
• 目標、制約、および承認基準
• UX シナリオ
• リスク
• 依存関係
• ロールアウト計画

すべてがインラインで編集可能で、PMはメモを追加したり、セクションを直接変更したりできます。

ステップ 4 — ブランドスタイルに合わせたクリエイティブアセットの作成

次に、首相は新機能のプロモーション画像を求めています。
彼らは過去のポスターと新しいPRDをコンテキストとして選択します。

Kuseは即座に以下を生成します。

• ブランドの一貫性のあるビジュアル
• バリエーション
• メッセージ内コピー

これにより、製品チームと設計チーム間の摩擦がなくなります。

ステップ 5 — Magic Pen を使用してマルチファイル、クロスコンテキスト編集を行う

さらに高度な変更を行う場合、PMはMagic Penを使用して複数のファイルを選択し、キャンバス上で変更内容を視覚的にマークします。

クセは次のように解釈します。

• インストラクション
• ビジュアル・マークアップ
• 参照ファイル

そして、首尾一貫した最新の成果物を生成します。

ステップ6 — すべてが未来の知識になる

PRD、洞察、ポスター、図など、すべてのアウトプットが新しいコンテキストになります。

後で、チームメンバーは次のことを尋ねることができます。

• 「なぜこの機能をこのように設計したのですか？」
• 「この決断の決め手となったのは、どのようなユーザーの問題点ですか？」
• 「ビデオ生成に関連するすべてのアセットを見せて。」

Kuseは正確に正しい知識を瞬時に取得します。

これがAIナレッジワークフローのライフサイクル全体です。取り込み → 理解 → 作成 → 調整 → 保存 → 取得です。

結論

AI ナレッジワークフローは、組織の運営方法を根本的に変えます。
実行を遅らせる断片化を排除し、反復的な文書化作業を減らし、構造化されていない情報を意思決定と自動化に役立つ構造化されたインテリジェンスに変換します。

ジェネレーティブAIと組み合わせると、ナレッジワークフローは動的なシステムに進化します。情報を保存するだけでなく、情報を継続的に解釈して作成し、それを使用してワークフロー全体を推進します。

このシフトの中心は久世さん。資料のアップロード、状況に応じたチャット、PRD の作成、アセットの設計、ワークフローの構築をすべて 1 つのスペース内で行えるようにすることで、KUSE は組織の運営上の記憶となります。

知識はあなたが保存するものではなくなる。チームがよりスマートに働き、より迅速に行動するために日々活用している情報になります。

よくある質問

1。AI ナレッジワークフローとは

これは、AIが情報を取り込み、意味的に理解し、インテリジェントに取得し、文書化から意思決定までのアウトプットを生成する自動システムです。知識を静的なテキストからオペレーショナル・インテリジェンス・レイヤーに変換します。

2。AI ナレッジワークフローは AI ナレッジベースとどう違うのですか？

ナレッジベースには情報が格納されます。
ナレッジワークフローはその情報を使用して 作成、 実行する、および 自動化—知識を行動に変える。

3。AI ナレッジ・ワークフローをサポートするツールはどれか?

Kuse、Guru、Zendesk AIなどのシステムと、最新のエンタープライズナレッジプラットフォームは、取り込み、セマンティック検索、RAG、ワークフロー自動化を組み合わせています。

4。ジェネレーティブAIはワークフローのどこに当てはまるのでしょうか？

ジェネレーティブAIは、取得した情報をPRD、要約、ワークフロー、ビジュアルなどの新しいアウトプットに変換し、システムが学習するたびにドキュメントを最新の状態に保ちます。

5。AIナレッジ・ワークフローは手作業による文書化に取って代わることができますか？

完全ではありませんが、手作業を大幅に削減できます。チームはゼロから書くことが減り、検証、編集、戦略的意思決定により多くの時間を費やします。

‍