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散らばった業務知識を GitHub Copilot Skill でOntologyで整理する

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September 29, 2026

散らばった業務知識を GitHub Copilot Skill でOntologyで整理する

業務フローを GitHub Copilot でワークフロー化する中で見えた「探せない」「用語が揃わない」という課題を、Skill を使ったOntology整理で解こうとした話を紹介していきます

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September 29, 2026

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Transcript

  1. 自己紹介 TA K E K A WA TO MO K

    I 竹川 智貴 株式会社ヘッドウォータース Software Engineer Infrastructure Engineer Data Scientist AI Consultant AI Engineer Researcher Copyright © Headwaters Co., Ltd. 1
  2. ヘッドウォータースグループについて パートナー・アライアンス 社名 株式会社ヘッドウォータース 本社 東京都新宿区西新宿6-5-1新宿 アイランドタワー4階 設立 2005年11月 東証コード

    東証グロース上場(4011) 総人員数 約1,500名 事業内容 AIインテグレーション/DX/プロダクトサービス グループ会社 株式会社ヘッドウォータースコンサルティング 株式会社ヘッドウォータースプロフェッショナルズ DATA IMPACT JOINT STOCK COMPANY 株式会社LogTech ブルーテック株式会社 株式会社アーキテクトコア ネットビジネスサポート株式会社 ブーストマーケティング株式会社 株式会社RocketStarter BBDイニシアティブ株式会社 ※派遣社員・委託先社員を含むデリバリー数 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 2
  3. 前回のおさらい:相談の入り口が変わってきた これまで | 従来のシステム開発 いま | AIエージェント 「この業務に、 「この業務、まるごと こういうシステムを入れたい」

    AIエージェント化したい」 対象の業務も、入れたい仕組みも、最初からハッキリ やりたいことは大きいのに、肝心の業務の“中身”は不 していた。作るものが決まっている前提の相談だった 透明なまま——という相談が増えた。 。 ◆ だからこそ、まず「何を、どこまで任せるか」を 解きほぐす ところから始まる。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 3
  4. 前回のおさらい:前工程をスキル化した In 資料 受領 S KIL L 前工程スキル ― ひとつに集約

    As-Is 書き 起こし ヒアリング 質問生成 専門用語の 整理 Out …など ヒア リング ◆ 書き起こし・質問生成・用語整理——“泥臭い前工程”をまるごと担う1つのスキルを作った。人は 精度の高い対話 に集中でき る。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 5
  5. スキルを回し続けて見えた壁 ⌕ 別名に届かない Finance部で聞くと経理部が出ない。 難所 資料ごとに組織名・帳票名がバラバラ 。 ◆ ▤ ›

    つながりが見えない ? › 業務の前後関係を答えられない。 難所 ワークフローが1本ずつ独立し、全体の 精度が上がらない。 根拠が見えない なぜその業務か説明されない。 難所 抜け漏れに気づけず、次に聞くことが 出てこない。 ドキュメントが増え続ける 質問の精度が上がらない ワークフローを書き起こすほど、資料が積み上がる。 全部読む検索では、量に比例して答えがぼやける。 原因は、資料を文字列としてしか扱っていなかったこと。必要なのは“関係”を持ったデータ。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 7
  6. AIエージェント化は、フローを1つ変えるだけでは終わらない PATTERN A PATTERN B 現状のフローに AI を載せる AI ありきでフローを作り変える

    現状のフローを明確化し、その中のアクションを AI に置き換える。 AI エージェントを前提に、業務フローそのものを組み替える。 どちらでも、どこかのフローが変わる 例:検収・支払依頼のフローを変えると… 変えた業務 W05 発注 W06 検収・支払依頼 購買 ここを変える 帳票 同じ帳票を作る ◆ 影響なし 作る 支払依頼書 W07 経費申請・決裁 影響を受ける業務 使う W08 支払処理 この帳票を使う 作る 1つのフローを変えると、帳票を介して別のフローに波及する。このつながりを資料から掴めるか? Copyright © Headwaters Co., Ltd. 8
  7. Q.「支払依頼書を変えたら影響する業務は?」 従来 | 全文 検索ス キル 本来 の答え | 業務

    のつな がり ✕ 購買・検収規程しかヒットしない ✓ 検収・支払依頼 が作る ✕ 経費精算規程は「支払依頼票」と書くので拾えない ✓ 経費申請・決裁 も作る(別名:支払依頼票) ✕ 受け取る側の支払処理に届かない ✓ 支払処理 が使う POINT 文字列の一致では、業務の「つながり」も「別名」も拾えない。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 9
  8. 業務資料をオントロジーに載せる ① オントロジー ② ナレッジグラフ 業務を表す 「型」を決める 型に沿って 事実を並べる 業務・帳票・担当・判断軸・規程などの種類と、「作る・使

    スキルが書き起こした As-Is から、業務・帳票・担当のつな う・前後・同じもの」の関係を定義する。 がりを機械的にグラフへ変換する。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 10
  9. 3つのスキルで前工程を回す 前回の As-Is 書き起こしスキルに、グラフの「点検」と「検索」を足した。 業務資料からナレッジグラフ、回答までをスキルでひと続きにつなぐ。 1 2 3 4 業務資料を

    受け取る As-Is を 構造化 グラフを 点検 グラフで 答える 名前も形式もバラバラな資料 入力・出力・判断軸を書き起 こし、グラフを生成 表記揺れや抜け漏れを機械で 検出する 関係を辿ってから元資料を読 み、根拠つきで回答 Skills Skills Skills をそのまま入力に 2 ↺ 点検結果を人が確かめ、2〜4 を繰り返す ◆ 機械が拾い、人が決め、スキルが直す。業務像はこのループで精緻になる。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 11
  10. グラフにすると、資料の抜け漏れが見える 言葉の揺れ つながりの欠け 根拠の弱さ ALIASES M ISSIN G LI NK

    S W E A K S OU R CE S ◆ 経理部 ⇔ Finance部 作る業務がない帳票 出典がドラフトのみ 支払依頼書 ⇔ 支払依頼票 受け取る業務がない帳票 資料間の矛盾 同じものか迷ったら統合せず、人に確 取引先マスタは使われているのに、作 支払処理の出典は手順書のドラフトだ 認する。 る業務が見当たらない。 け。支払サイトも規程と食い違う。 検出結果が、そのまま次のヒアリング質問になる。「経理部と Finance部は同じ組織ですか?」 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 12
  11. グラフで絞ってから回答する In 業務の 質問 S KIL L 言葉を 正規化 asis-knowledge

    ― 業務ナレッジ検索 関係を 辿る 元資料の 原文を確認 根拠つき で回答 Out 回答 +根拠 ◆ 「全部読む」から「グラフで絞って読む」へ。別名・横断・矛盾を扱え、無いことは無いと断れる。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 13
  12. 問いの届い方が変わった これまで | 全文検索 いま | オントロジー 「Finance部が関わる 業務は?」 別名も辿って

    3つの業務に届く 資料04 だけがヒット。「経理部」と書かれた他の資 経理部・財務経理部を別名候補として辿り、同一組織 料には届かない。 かは未確定と明記して答える。 ◆ 矛盾は両方の出典を並べ、資料に無いことは断る。AI が勝手に決めない・埋めない。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 14
  13. まとめ Bef ore | As -I s を書 くまで Af

    ter | オン トロジ ーでつ なぐ ✕ 別名や表記揺れに検索が届かない ✓ 別名・横断の質問に、根拠つきで答える ✕ 業務同士のつながりを答えられない ✓ 抜け漏れを検出し、ワークフローを精緻化 ✕ 何を聞けばいいかが勘頼み ✓ 検出結果から、的を射た質問が出てくる EFFECT 構造化し、lint で保ち、グラフを索引に答える——業務資料が「根拠つき」のナレッジになった。 Copyright © Headwaters Co., Ltd. 16