登録した資料を検索して回答を作る生成AI（RAG）型のチャットボットに、カスタマーサポートのFAQやマニュアルをそのまま読ませても、精度は上がりにくいです。問い合わせの多いテーマから資料を選び、「1記事1トピック」などの6つの原則で書き直し、正とする資料と更新担当を台帳で決めて管理します。
この記事の
3つのポイント
- AIは検索でヒットした部分だけを読むので、切れても伝わる形に書きます。
- 読み違えやすい資料の5つの特徴を、6つの原則で直します。
- 社外秘などの読ませない情報は、取り込む前に線を引きます。
RAGのナレッジ整備は「探しやすく、読み違えない形」にすること
RAGのナレッジ整備とは、AIが検索して読む元の資料を、探しやすく読み違えない形に書き直すことです。RAG（検索拡張生成）は、質問に関係しそうなナレッジを検索し、ヒットした部分だけを読んで答える仕組みです。
- 質問が届くお客様が自分の言葉で質問する
- ナレッジを検索する質問に関係しそうなナレッジを探す整備でやること：探しやすくする
- ヒットしたチャンクだけを読むマニュアルを最初から最後まで通して読むわけではない整備でやること：読み違えないようにする
- 回答文を書く見つけた文章をもとに答える
RAG（検索拡張生成）で回答ができるまで
チャンクとは、AIが検索で取り出す文章のひとまとまりです。多くのツールでは長い記事が複数のチャンクに分けて扱われるため、1記事1トピックで結論を先に書いておくと、切れた先でも答えと条件が伝わりやすくなります。
検索の設定やモデルを変える前に、元のナレッジの書き方を見直すと、精度が上がることが多くあります。
AIが読み違えやすいFAQ・マニュアルの5つの特徴
人には問題なく読める資料でも、次の5つに当てはまるとAIは読み違えやすくなります。
| 資料の状態 | 起きること | 直す原則 |
|---|---|---|
| 1. 大事な情報が表や画像の中にある | PDFの表は行と列の対応が崩れ、画像の文字は読み取れないことがある | 表や画像の文章化 |
| 2. 1ページに複数の話題がある | 一部だけがヒットし、別の話題が混ざったり、肝心な部分が漏れたりする | 1記事1トピック |
| 3. 社内用語や略語で書かれている | 社内用語のままだと、お客様の言葉ではヒットしにくい | 質問の形のタイトル・言い換え |
| 4. 例外や条件が本文の奥にある | 冒頭だけがヒットすると、例外を知らずに答える | 結論を先に・例外と条件 |
| 5. 同じ内容が複数の版で残っている | 「料金表_2024」「料金表_最新」が並び、古い版で答えたり版を混ぜたりする | 正とする資料を1つ決める（進め方の手順2） |
AIチャットボットのナレッジの作り方：6つの原則と直す前・後
6つの原則は、どれもヒットしたチャンクだけで正しく答えられるようにするための工夫です。お客様の言葉は、過去の問い合わせから拾えます。
| 原則 | 直す前 | 直した後 | 効くところ |
|---|---|---|---|
| 1記事1トピック | 「ご利用ガイド」1本に登録・料金・支払い・解約 | 「料金はいくら？」「解約するには？」など用件ごとに分ける | チャンクに別の話題が混ざらない |
| 質問の形のタイトル | 契約変更について | プランを変更するには？（上位・下位プランへの変更） | お客様の質問でヒットしやすい |
| 言い換え | 休止手続きはマイページから行います。 | 利用の休止（一時停止・お休み）は、マイページから手続きできます。 | 社内用語を知らないお客様の言葉でもヒットしやすい |
| 結論を先に | 当社では2023年より配送体制を見直しており……（答えは3段落目） | ご注文から通常2〜4営業日でお届けします。離島は追加で日数がかかります。 | 冒頭だけのヒットでも答えが伝わる |
| 例外と条件 | 返品は可能です。（5段落あとに「セール品は除く」） | 到着後14日以内なら返品できます。対象外：セール品、開封済みの消耗品。 | 例外を知らずに答えるのを防ぐ |
| 表や画像の文章化 | プラン比較表の画像のみ | 「スタンダードプランは月額◯円、年払いは月額の10か月分です」と文章でも書く | 表の崩れや画像の読み取り漏れを防ぐ |
6つの原則を当てはめたFAQ記事のひな形は次のとおりです。
- タイトル。お客様の質問の形で書く（例：返品するには？）
- 結論。質問への答えを1〜2文で書く
- 条件と例外。対象外になるケースや期限を箇条書きで書く
- 手順。必要なら番号付きの文章で書く
- 言い換えと関連。別の呼び方や、あわせて聞かれやすい用件を書く
- 解決しないときの案内。問い合わせ先や、人に相談する方法を書く
フォルダとメタデータは「お客様の用件」で整える
記事が増えたら、フォルダは部署や出どころではなく、お客様の用件で分けます。担当者が探しやすくなり、ツールによってはAIの検索範囲を絞る手がかりにもなります。
部署や資料の出どころで分ける
- 例：「営業部資料」「サポート部マニュアル」
- 同じテーマの記事が別々の場所に散らばる
お客様の用件で分ける
- 契約・プラン：申し込み、プラン変更、休止、解約
- 料金・お支払い：料金、支払い方法、請求書・領収書
- アカウント・ログイン：パスワード再設定、メールアドレス変更、2段階認証
- 配送・返品：お届け日数、送料、返品・交換
- 不具合・エラー：エラー表示ごとの対処、動作環境
「お客様の用件で分ける」側が、フォルダの例と入れる記事
階層は2段階まで（目安）にし、1記事は1フォルダだけに入れます。コピーして複数に置くと、更新漏れの原因になります。
フォルダや更新日、対象のプランのように記事に付ける付帯情報を、メタデータと呼びます。更新日と対象が付いていれば、AIが古い記事や別のプラン向けの記事で答えていないかを、見つけやすくなります。
AIに読ませない情報を決める：社外秘・個人情報・社内の判断基準
社内Wikiや対応マニュアルには、お客様に見せない前提の情報も混ざっています。AIに読ませた情報はお客様に伝わりうるので、取り込む前に線を引きます。
- 社外秘例：発表前の料金改定や新サービス、取引先との契約条件、社内の連絡先扱い：ナレッジに入れない。公開が決まったら、お客様向けに書き直して登録する
- 社内の判断基準例：値引きや返金を認める基準、例外対応の上限、障害時の社内手順扱い：オペレーター向けの資料として別に管理する。ナレッジには案内先だけを書く
- 個人情報例：対応記録に残った氏名・電話番号・注文番号、特定のお客様の事例扱い：取り込む前に消す。事例は個人が分からない形に書き直す
AIは「返金は担当者の判断で2回まで可」のような記述も、そのままお客様に伝えかねません。
RAGのナレッジ整備はどこから？問い合わせの多い順に進める
全部を一度に整えると公開が延び、その間に資料がまた古くなります。問い合わせの多いテーマから順に、次の手順で進めます。
- テーマごとに元の資料を洗い出す。PDF・Wiki・共有ドライブ・Webページのどこに情報があるかを書き出します。
- 正とする資料を1つ決める。版が複数あれば、担当部署に確認して正しいものを残します。決めずにコピーすると、AI用のナレッジが更新から取り残されます。
- 上位から書き直す。6つの原則に沿って記事に起こします。1テーマで複数の記事になってもかまいません。
- 残りは公開後に足していく。AIが答えられなかった会話を見ながら、次に整えるテーマを決めます。
手作業なら、スプレッドシートで次の列の台帳を作ると管理しやすくなります。
| 列 | 書く内容の例 |
|---|---|
| テーマと件数 | 解約したい、直近3か月の件数 |
| 元の資料と場所 | 利用規約PDF 第8条、Wiki「解約対応手順」 |
| 正とする資料 | Wiki「解約対応手順」 |
| AIへの扱い | 公開／AI回答のみ／読ませない |
| 状態・更新担当 | 未着手／書き直し中／確認済み、更新担当と責任部署、最終更新日 |
書き直した記事は、FAQサイトとAIで同じ1本を使います。「公開」「AI回答のみ」は、記事ごとの公開範囲（FAQサイトにも出すか、AIの回答だけに使うか）と同じ区分です。「読ませない」資料は、下書きとしてもナレッジに入れません。
更新担当は、料金改定や仕様変更のたびに記事を直す窓口で、内容の正しさは記事ごとの責任部署に確かめてもらいます。更新の頻度と回し方は、FAQ作成にAIを使う4ステップで紹介しています。
「確認済み」になったら、お客様の言葉のままの質問と、言い回しを変えた2〜3パターン、近くの質問でテストします。正しい記事がヒットしない、または別の記事が上に来るなら、タイトルや言い換えを直し、それでも上に来なければ検索設定を見直します。ヒットしても間違えるなら、条件や例外が冒頭にあるかを確かめて書き方を直します。
記事がヒットしているのに回答が直らないときは、ほかの記事との食い違いがないかを確かめてから、プロンプト（AIへの指示文）を見直します。見る順は原因を特定する切り分け手順のとおりです。質問の作り方はテスト用の質問は3種類を集めるで解説しています。
WebページはRAGのナレッジ登録と併用する
Webページを読ませるだけだと、ページの作りによっては本文を読み取れなかったり、ページ数が多いと目的のページを取りこぼしたりすることがあります。料金・契約・受付時間のように間違えると困る情報はナレッジに登録し、改定のたびに直します。お知らせや障害情報のように日々入れ替わる情報は、自社ドメインに絞ったWeb検索で補います。
よくある質問
PDFのマニュアルは、そのままRAGに読み込ませてもよいですか？
読み込ませてもかまいませんが、表や画像の中の大事な情報は文章でも書いておきましょう。1つのPDFに複数の用件があるなら、用件ごとの記事に分けると、別の話題が混ざりにくくなります。
ナレッジを1記事1トピックに分けると、記事が増えすぎませんか？
記事が増えてもかまいません。1本が1つの用件に答えていれば、ヒットした部分だけで正しく答えやすくなります。増えた記事はお客様の用件で分けたフォルダに入れて管理します。
ヘルプページのFAQとAIチャットボット用のナレッジは、別々に作るべきですか？
FAQサイトとAIで共用する原本の記事を1つに決めるのが基本です。コピーして別々に持つと、料金改定などの更新から片方が取り残され、古い版で答える原因になります。原本1つで公開範囲を分ける運用は、FAQ作成にAIを使う4ステップで紹介しています。
社外秘が混ざった社内Wikiは、記事ごとAIに読ませないほうがよいですか？
読ませない部分を取り除けば、残りは読ませられます。社外秘はナレッジに入れず、公開が決まったらお客様向けに書き直して登録します。社内の判断基準はオペレーター向けの資料に分け、ナレッジには案内先だけを書きます。
miibo for カスタマーサポートでナレッジをAIと整える
miibo for カスタマーサポートなら、資料の取り込みや書き直しの案づくり、公開前のテストをAIに任せられます。
| 作業 | 手作業の場合 | miibo for カスタマーサポートの場合 |
|---|---|---|
| 散らばった資料を集める | PDFやWikiなど各所の資料を1本ずつコピーする | インポートで、ファイル・URL・サイトマップ・Notion・Google Drive から取り込める |
| AIが読める形に書き直す | 1本ずつ読んで書き直し、旧名称も手で直す | AIアシスト編集で校正・簡潔化を頼める。旧名称はAI一括修正が修正案をまとめて作る |
| フォルダで検索範囲を絞る | 全記事が検索対象になり、別の用件の記事が混ざる | フォルダ探索モードで、AIが見るべきフォルダを判断して検索範囲を絞る |
| Webページを参照させる | 参照先を選べず、意図しないサイトを根拠にする | Web検索で、許可・除外するドメインを指定できる |
| 公開前にテストする | 質問を1件ずつ入力し、回答を表に記録する | ベンチマーク（検証エージェント）で、信頼性・回答品質・ガードレールを自動評価する |
| 次に整えるテーマを決める | 答えられなかった会話を読み、足りない記事を探す | ナレッジ分析が、未回答のトピックや古い記事、推奨アクションを示す |
記事の分け方や何を正とするかは人が決め、書き直しや一括修正はAIの案を人が承認してから反映されます。
まとめ
まずは問い合わせの多いテーマを1つ選び、正とする資料を決めて6つの原則で書き直し、お客様の言葉のままの質問でテストしてみましょう。読ませない情報の線引きと更新担当は、取り込む前に決めておきます。
「資料が散らばっていて、どこから整えればいいか分からない」という方は、下のボタンからご相談いただけます。
