Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI活用のための情報設計 〜もう一段上のAI活用へ〜
Search
hacomono Inc.
PRO
August 14, 2025
Technology
0
270
AI活用のための情報設計 〜もう一段上のAI活用へ〜
株式会社hacomono
CTO 工藤 真
2025/08/08 h1会議
#AI活用 #情報設計
hacomono Inc.
PRO
August 14, 2025
More Decks by hacomono Inc.
See All by hacomono Inc.
インプロセスQA、テスト自動化にどう向き合う?挑戦の道のり
hacomono
PRO
0
17
ウェルネス SaaS × AI、1,000万ユーザーを支える 業界特化 AI プロダクト開発への道のり
hacomono
PRO
0
800
クラスタ統合リアーキテクチャ全貌~1,000万ユーザーのウェルネスSaaSを再設計~
hacomono
PRO
0
420
Crossplaneで築くプラットフォームエンジニアリング 基盤を支えるリソース抽象化のアプローチ
hacomono
PRO
1
300
事業成長からみるhacomonoアーキテクチャの変遷
hacomono
PRO
0
320
新規事業におけるGORM+SQLx併用アーキテクチャ
hacomono
PRO
0
830
1,000万人の利用者に応えるウェルネスSaaSと新たな挑戦を支えるデータ基盤
hacomono
PRO
1
280
組織規模に応じたPlatform Engineeringの実践
hacomono
PRO
1
460
疎結合でスキーマ駆動開発を実現するイベントバスの設計
hacomono
PRO
1
10k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIBuildersDay_track_A_iidaxs
iidaxs
4
1.7k
ソフトウェアエンジニアとAIエンジニアの役割分担についてのある事例
kworkdev
PRO
1
350
普段使ってるClaude Skillsの紹介(by Notebooklm)
zerebom
8
2.6k
Oracle Database@AWS:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
2
590
AIと融ける人間の冒険
pujisi
0
100
まだ間に合う! Agentic AI on AWSの現在地をやさしく一挙おさらい
minorun365
19
3.4k
ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント「ko☆shi」開発で学んだ4つの重要要素
sonoda_mj
6
2k
LayerX QA Night#1
koyaman2
0
300
モダンデータスタックの理想と現実の間で~1.3億人Vポイントデータ基盤の現在地とこれから~
taromatsui_cccmkhd
2
290
[PR] はじめてのデジタルアイデンティティという本を書きました
ritou
0
650
Strands AgentsのEvaluatorをLangfuseにぶち込んでみた
andoooooo_bb
0
110
BidiAgent と Nova 2 Sonic から考える音声 AI について
yama3133
2
140
Featured
See All Featured
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.3k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
22k
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
0
110
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.1k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
200
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
0
260
Fireside Chat
paigeccino
41
3.8k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Transcript
AI活用のための情報設計 〜もう一段上の AI活用へ〜 工藤 真 @macococo
2 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. DeNA 社の AI
スキル評価指標 “DARS” hacomonoの AI 利用率 は 7月 94% でした 転載元:全社のAIスキルを評価する指標「 DeNA AI Readiness Score(DARS)」を導入開始 (https://dena.com/jp/news/5279/)
3 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 特に開発以外の “業務” の生産性を上げるには?
• エンジニア以外のメンバーでも使いやすいツールの導入 • Gemini/NotebookLM も便利ですが他の武器も持つ • AI エージェントの活用、 AI ワークフローの実践
4 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 【トライアル中】 miibo による問い合わせ回答エージェント
miibo:https://miibo.ai/
5 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 【トライアル中】 Zapier x
AI ステップによるワークフロー
6 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 例えば、#help_xxx 系の問い合わせチャンネルの生産性を上げるには?
• 人と人との間に AI が立つ UX を考える • 自然言語の問い合わせを回答するのは LLM が得意とする領域 • 実際に適切な回答をするには、業務整理とナレッジデータが必要に なる
7 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 独自のデータは AI エージェント構成の重要要素
ユーザー プロンプト 短期記憶 知識 データ ドキュメント 長期記憶 システム プロンプト ツール ユーザーからの質問・指示 モデルの動作定義
8 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 情報の定義と集約 •
チーム、プロジェクトにはどんな情報・データがあるか? ◦ それらが持つ具体的な項目は? • 情報をどこに置くか? ◦ SSOT (Single Source of Truth、信頼できる唯一の情報源 ) ◦ 個人ページにチーム情報を格納するなど情報の分散は ◦ リスト化可能な情報は DB 化されていると取り扱いやすい
9 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 例: 社内制度のガイドライン・規程
10 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 例: プロダクト要望リスト
11 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 情報の構造化 •
構造化されたテキストは◎ ◦ 見出し・箇条書き等によるドキュメント ◦ DB のようなフォーマット化されたテキストデータ • スライド ◦ 文脈が暗黙的になりやすいので AI に読ませると 情報が抜け落ちることも • 表形式 ◦ 複雑なレイアウト・文脈の省略によって精度が落ちることも モデルの性能向上により 日々進化はしています
12 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 例: 自治体が提供する PDF
の類 参考:練馬区公式webサイト_地域別収集日一覧 (https://www.city.nerima.tokyo.jp/kurashi/gomi/wakekata/ichiran/ta_gyochiiki.html)
13 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 情報のカテゴライズ •
AI に渡す情報量が多い = コンテキストが多くなると精度が落ちる • 情報を適切にカテゴライズ (タグ付けなど ) しておくことで、シーンに 適した情報だけを読み込ませやすくなる
14 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. 例: サポートナレッジ
15 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. ✨ まとめ •
AI をより活用していくために、日頃から情報設計を意識しましょう • これはフルリモートにおける非同期コミュニケーションを円滑に進めるために も重要です ◦ AI も情報が無いとわからない、新しいメンバーや経緯を知らない周りの メンバーも同様にわからない • 同期的なコミュニケーションでの擦り合わせに妙に時間を使ってると感じるな ら、それは情報設計に課題があるニオイかも
16 Copyright hacomono Inc. All Rights Reserved. もう一段上の AI 活用へ
転載元:全社のAIスキルを評価する指標「 DeNA AI Readiness Score(DARS)」を導入開始 (https://dena.com/jp/news/5279/)
https://www.hacomono.jp/