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属人化した知識を、 AIが辿れる地図にする

属人化した知識を、 AIが辿れる地図にする

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  1. AI活⽤ LT祭り ─ あの⼈‧あの会社のAI活⽤事例 属⼈化した知識を、 AIが辿れる地図にする AIが辿れる地図は、新⼈も辿れる地図だった @yutashx 株式会社PKSHA Technology

    AIバックオフィス開発部 / AIワークマネージャー開発グループ ソフトウエアエンジニア 新冨 優太 2026年7⽉28⽇ © PKSHA Technology Inc. 1
  2. 新⼈とAIには⼊⼝が⾒えない。詳しい⼈には道が⾒えている。 例:「ある画⾯が開かない」という事象を聞いたとき 新⼈‧AI に⾒えているもの 詳しい⼈に⾒えている道 ▪ どこから調べる? 画⾯‧環境を確認 ▪ どの情報を信じる?

    設定‧権限を確認 ▪ どの順番で確認する? 通信を確認 ※AI(Claude Code / Codex)も、プロダクト固有の知識は持っていない ログを確認 =⼊社初⽇の新⼈と同じ 情報は社内にある: GitHub ∕ Notion ∕ ヘルプセンター ∕ Slack ∕ Teams ⸺ただ、辿る道が共有されていない 認識差は、知識量の差だけでなく、 「どこから、どの順番で調べるか」が共有されていないことで⽣まれる。 © PKSHA Technology Inc. 2
  3. 答えではなく、「判断の道筋」をAgent Skillにした Agent Skill = AIが必要な場⾯で開く、参照先‧判断⼿順‧道具のパッケージ 01 いつ使う? description どんな相談‧作業のときに開くか

    03 どこを⾒る? 確認するべきドキュメントはどこか 02 どう確かめる? contents 確認の順番と判断基準 references 04 何を動かす? scripts 同梱の道具(スクリプト)をAIが実⾏ ドキュメントはコピーしない(GitHub‧Notion‧ヘルプセンターはそのまま)。 Agent Skill に書くのは 「情報への⼊⼝‧確認の順番‧道具」 © PKSHA Technology Inc. 3
  4. エンジニアの判断の道筋を、問い合わせ担当も辿れるようにした 例: 画⾯が開かない原因が、認証設定の不備の場合 BEFORE AFTER 顧客「画⾯が開かない」 顧客「画⾯が開かない」 情報が⾜りないままエンジニアへ 問い合わせ担当 +

    AIの補助で通信記録を解析 エンジニアが追加情報を依頼‧解析 エラー箇所‧原因候補‧根拠を整理し、引き継ぎ 引き継ぎメモ 認証API エラー: 401 原因候補: 認証情報または認証設定の不備 根拠: 該当リクエストと応答 ※規約‧社内ルールに従い、マスキング済み情報のみをAIで解析 エンジニアの頭の中にあった調査‧判断の道筋を、 別職種も辿れるようになった。 © PKSHA Technology Inc. 4
  5. 普及の仕組みそのものを、PluginとSkillで作った 01 03 配る‧更新する 02 最初の利⽤を作る 使われ⽅を観測する 04 AIに選ばれやすくする Claude

    Pluginで • 役割‧業務ごとに束ねて配布 • 2⾏のコマンドで導⼊ • 更新は⾃動で全員へ ハンズオンで • サンプルを試してもらう • ⾃分の業務領域で使う • 期待と違えば改善してもらう 利⽤測定Skillを配布し • 各⾃の.claudeログを解析 • ⽣ログは回収しない • 集計結果を共有してもらう descriptionを改善し • 実際の相談の表現を追加 • 曖昧な依頼も対象にする • Skill間の役割を明確にする 04 の改善は、⾃動更新でふたたび 01 へ ⸺ 全員の⼿元のSkill群が最新になる 使われなかった事実を改善に変え、 その改善は⾃動更新で、ふたたび全員へ届く。 © PKSHA Technology Inc. 5
  6. 同じSkill群が、職種ごとの判断の道筋を横につなぎ始めた Skill の追加‧更新に参加した⼈ 職種を越えた利⽤‧改善が始まった 15名 3名 開発部の全6職種が追加‧更新に参加 (6/24 → 7/24)

    SWE SRE QAE PdM SP ▪ 品質保証のテスト観点を、開発者が実装中に使う ▪ 問い合わせ担当が、コード‧ログの根拠付きで 開発者へ引き継ぐ ▪ 開発者が、ヘルプセンター記事の草案を書く SE そして職種を越えた再利⽤が、顧客体験全体をつなぐ取り組みへ広がり始めた 顧客の利⽤シナリオ ⇔ ヘルプセンター ⇔ SLO ⇔ ソースコード を横断して辿る仕組みを構築中 © PKSHA Technology Inc. 7