概要
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/8e8c107419601b
詳細内容
## AI Readyなナレッジマネジメント〜議事録の利活用を例に〜
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/8e8c107419601b
Ubieは、散在する社内ナレッジを生成AIで効率的に活用するため、データ整備ガイドラインとZapier、Gemini、Notionを活用した自動化ワークフローを構築し、議事録や商談ログの収集からストック情報化までの一貫した基盤を実現しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIナレッジマネジメント, 非構造データ活用, 自動化ワークフロー, コンテキストエンジニアリング, Notion連携]]
Ubieは、散在する社内ドキュメントやコミュニケーション履歴を「AI Ready」なナレッジとして活用すべく、「データ平定プロジェクト」を立ち上げ、データ整備と自動化の仕組みを構築しました。このプロジェクトは、単なるAI導入に留まらず、ナレッジの品質を向上させ、永続的な組織生産性向上を目指す点で注目されます。
具体的には、まず全社のドキュメント基盤をNotionに集約し、AIが理解しやすいようにページの構造やメタデータの入力ルールを定めた「データ整備ガイドライン」を策定・施行しました。これにより、AIがアクセス可能な「信頼できる唯一の情報源（SSoT）」が確立されます。
次に、フロー情報の自動収集ワークフローを構築しました。Google Meetの議事録は、GASとZapier、そしてGeminiを連携させ、共有ドライブへの転送、社内標準フォーマットへの要約、Notion DBへの蓄積までを自動化。さらに、オフライン商談のログにはAIボイスレコーダーPLAUDを導入し、Zapier経由でNotion DBへ転送する仕組みを構築しました。これにより、会議参加者だけでなく、社内AIアプリケーション「Dev Genius」もこれらの情報にアクセスできるようになり、情報のサイロ化が解消されます。
そして、これらの蓄積されたナレッジを効果的に活用するため、AIチャットボット（AIP）「@mtg_search」を開発。Notion DBを検索可能にし、ユーザーがプロンプト一つで必要な情報を引き出せるようにしました。特に、Ubie独自の「コンテキストエンジニアリング」の考えに基づき、AIが読みやすいデータ構造の設計、専用MCPツールの活用、そしてGeminiによる不要な情報の除去（トークン削減）を通じて、応答精度と安定性を高める工夫が凝らされています。
最終的に、このフロー情報を「ストック情報」へ昇華させるため、AI（GeminiとNotion API）が自動で関連タグを付与し、重要な知見を集合知として蓄積する循環モデルを目指しています。この一連の取り組みは、AI時代のナレッジマネジメントにおいて、データ品質の重要性、具体的な自動化ツールの連携、そしてコンテキストエンジニアリングによるAIの最適化がいかに不可欠であるかを示す、実践的な事例となります。