投稿者: 草野淳＠ファミーユグループ代表

文字、音声、画像、コードを横断して意味検索できる技術が現実になっても、それだけで会社の知識基盤は完成しません。重要なのは、AIが答えを返せることではなく、その答えがいつ、どの情報から作られ、何がまだ取り込めていないのかを人が追えることです。

ローカルAIを本格運用するなら、AIワークステーションを重要データの唯一の保管場所にしてはいけません。AI機は推論・要約・分類を担う「考える箱」、NASやストレージサーバーは原本と復旧可能な履歴を担う「残す・守る箱」として分けるべきです。

AIで記事を増やすこと自体は問題ではありません。問題は、公開本数を目標にした瞬間に、RSSの言い換えや抽象的な助言まで公開され、会社の考えが薄まることです。RSSを話題発見のセンサーにとどめ、外部事実と自社の判断を結び付けられる場合だけ公開する。そのためには、生成工程よりも先に、不採用を選べる編集工程を設計する必要があります。

GoogleがGeminiの「Skills」をグローバル展開した。繰り返し使う指示と参照ファイルを必要な場面で組み合わせる仕組みは、社内知識を一つの「重要情報」に潰して保存する危うさを浮かび上がらせる。経営思想から現場の勘所までを、重要度と概念の高さを分けて残す設計が必要だ。

同じ入力ミスや確認漏れが続くなら、注意力ではなく設計を見直す合図です。初期設定、入力時の検知、例外だけを人が判断する仕組みへ変える考え方を整理します。