「ナレッジは蓄積しているけれど、活用されていない」――
そんな課題を感じていませんか？
テレワークや人材の流動化が進む中で、属人化された業務知識や散在するファイルをどう整理し、再利用するかは、多くの企業に共通する悩みです。
最近では、こうしたナレッジの課題を生成AIで効率的に解決する動きが注目を集めています。
本記事では、生成AIを活用して社内ナレッジを「探せる・使える・共有できる資産」に変える方法をわかりやすく解説。
おすすめのAIナレッジ整理ツールや、導入に向けたステップ、活用事例まで網羅的にご紹介します。
さらに、ツール導入を社内に定着させるための「生成AI研修資料」も無料でご案内中。
情報の利活用を本気で進めたい方は、ぜひ最後までご覧ください。
生成AIがナレッジ整理を劇的に変える理由
社内に蓄積されたナレッジは、単に「ある」だけでは活用されません。重要なのは、「誰でもすぐに探せて、文脈に沿って再利用できる状態」にすることです。
従来のナレッジベースやファイル管理ツールでは限界がある中、生成AIがナレッジ整理の常識を変えつつあります。
ここでは、生成AIがもたらす3つの大きな変化を解説します。
🔹1. 自然文で検索できる「対話型ナレッジアクセス」
従来のキーワード検索では、適切な単語を入力しないと情報にたどりつけないという課題がありました。
生成AIを活用すれば、ユーザーの自然な問いかけ（例：「この案件の注意点は？」）に対して、関連情報を文脈に応じて回答できます。
社内Q&Aや業務ノウハウが、まるで“話しかけるように”引き出せるようになります。
🔹2. 自動で要約・構造化されるナレッジ資産
AIは、大量の文書や議事録から重要なポイントを自動で要約・整理できます。
これにより、誰が読んでもわかる形にナレッジが構造化され、社内での再活用が一気に進みます。
また、タグ付けや分類も自動化できるため、情報整理の手間が大幅に削減されます。
🔹3. 音声・動画・PDFもナレッジ化できる
会議録音やウェビナー動画、PDFマニュアルなどもAIがテキスト化・要約可能です。
形式に関わらず情報を統一フォーマットで整理できることで、非構造データもナレッジ資産に変わります。
こうした技術進化により、「使われないナレッジ」から「業務を動かす知的資産」へ。
生成AIは、これまで難しかったナレッジマネジメントの壁を、大きく突破する鍵となります。
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生成AIナレッジ整理ツールおすすめ10選【目的別】
生成AIを活用したナレッジ整理ツールは多様化しており、それぞれに得意な活用領域があります。
ここでは、検索性／文書管理／対話型AI／カスタマー対応などの目的別に、厳選したおすすめ10ツールを紹介します。
まずは機能の違いをざっくりつかめる比較表をご覧ください。
📊比較表：主要ツールの機能・特徴一覧
| ツール名 | 特徴 | 得意な領域 | 日本語対応 | 主な用途 |
| Qast | Q&A型の社内ナレッジ共有に特化 | 情報検索・FAQ | ◎ | 属人化の解消 |
| Notion AI | ドキュメント要約・整理・生成が得意 | 文書・議事録管理 | ◎ | 社内文書管理 |
| Confluence AI | チームコラボ型Wiki＋AI要約 | ナレッジDB構築 | △ | 開発ドキュメント |
| ChatGPT（RAG構成） | 自社ナレッジ連携によるBOT構築 | 対話型検索 | ◎ | 業務マニュアル対応 |
| Helpfeel | FAQ特化・高速検索に強み | カスタマー対応 | ◎ | 問い合わせ業務 |
| Loogia（ロジア） | 国産AI。議事録・要約に強い | ドキュメント処理 | ◎ | 会議録整理 |
| PKSHA AI | 高セキュリティでの社内AI化 | 業務AI化全般 | ◎ | BtoB業務対応 |
| Zendesk AI | サポート業務に最適化 | ナレッジ接続型CX | ◎ | ヘルプデスク |
| Slack GPT | チャット内のナレッジ活用 | 社内QA・蓄積 | ◎ | 情報共有 |
| Kibela AI | ドキュメント共有・報告支援 | ナレッジ投稿管理 | ◎ | スモールチーム向け |
Qast – 社内Q&Aに強いナレッジ共有ツール
Qastは、社員間のQ&Aをナレッジとして蓄積しやすいQ&A型ナレッジ共有ツールです。
「誰が何を知っているのか」が明確になり、属人化の解消に貢献します。AIが過去の投稿から関連する情報を提案してくれるため、情報検索のスピードと精度が大幅に向上。
ナレッジが“探され、活かされる”文化づくりに役立ちます。
👉 Qast
Notion AI – 文書要約・ナレッジ化に強い万能型
Notion AIは、ドキュメントや議事録の要約・構成・タグ付けなど、文書処理に強いオールインワンツールです。
自然言語でのプロンプト入力により、報告書やマニュアルの草案も自動生成可能。チーム内の情報を1カ所に集約しながら、AIが情報の編集・再構成をサポートしてくれます。
ナレッジの集約と整理を効率化したい企業にとって、有力な選択肢です。
H3：Confluence AI – エンジニアや開発チーム向けのナレッジDB
Atlassianが提供するConfluenceは、ナレッジの共同編集・構造化に特化したドキュメント管理ツールです。AI機能が搭載され、文章の要約・見出し生成・提案の自動化が可能になりました。
開発ドキュメントや仕様書、技術Q&Aなど、複雑で長文の情報管理に強いのが特長です。大規模チームの知識管理を効率化したい企業に適しています。
ChatGPT（RAG構成）– 自社ナレッジ連携によるBOT構築
ChatGPTに社内の文書やFAQを連携させる「RAG構成（検索拡張生成）」により、社内専用AIチャットボットが構築可能になります。
マニュアルや業務ナレッジに基づいた回答を自動生成でき、社内の問い合わせ対応を大幅に効率化。
ChatGPTの自然な対話力を活かし、新人教育やヘルプデスク代替としても活用できます。
クラウドベースで手軽に始められるのも魅力です。
👉 ChatGPT
Helpfeel – FAQ検索の精度とスピードに特化
Helpfeelは、ユーザーの質問をリアルタイムに解析し、意図に合致した回答を瞬時に返すFAQ検索特化ツールです。
検索語の揺れや表記揺れに強く、従来のFAQよりも「探せる率」を大きく向上させられます。
カスタマーサポート用途はもちろん、社内ヘルプデスクとしての導入事例も増加中。AIによる質問文生成などの補助機能も充実しています。
👉 Helpfeel
Loogia（ロジア）– 国産AIによるドキュメント要約特化
Loogiaは、日本語での高精度な文章要約に強みを持つ国産AIサービスです。
議事録や報告書、営業メモなどを自動で要点整理し、再利用可能な情報として出力できます。国産企業ならではのセキュリティ対応や日本語精度の高さが導入ハードルを下げています。
業務での議事録整理・文書活用を効率化したい企業に最適です。
👉 Loogia
PKSHA AI – セキュリティ重視の業務AI化プラットフォーム
PKSHA AIは、大手企業向けに特化した高セキュリティかつカスタマイズ可能な業務AI化ソリューションです。
自社のナレッジを取り込んで対話型AIを構築するRAG型の導入支援にも対応。ヘルプデスク・問い合わせ対応・業務フロー改善など、幅広いユースケースに対応可能です。セキュリティポリシーが厳しい業界においても安心して導入できます。
👉 PKSHA AI
Zendesk AI – 顧客対応に強いCX向けナレッジAI
Zendesk AIは、カスタマーサポートに特化したナレッジ活用型のAI対応型問い合わせプラットフォームです。
ユーザーの質問に対して関連ナレッジを提示することで、自己解決率の向上とオペレーター負荷軽減を両立。
社内向けの問い合わせ対応にも応用でき、ナレッジベースとの接続性も高いです。既存のZendesk環境にAIを追加するだけで即日利用可能なのも魅力です。
H3：Slack GPT – チャット空間でナレッジを活かす
Slack GPTは、Slack上のやり取りからAIが自動でナレッジを要約・抽出・再活用できる機能群です。
日常の業務チャットがそのままナレッジに変わることで、ドキュメント化せずとも知見が蓄積されていきます。「この会話、あとで探したい」というニーズをAIが支援し、情報共有の質を向上。Slack利用企業には“すぐに使えるナレッジAI”としておすすめです。
Kibela AI – スモールチーム向けのナレッジ投稿・共有ツール
Kibelaは、チーム内の気づきや報告、アイデアなどを日報や共有投稿の形で蓄積・共有できるツールです。
生成AI機能を活用することで、過去投稿の要約や再整理、関連情報の提案などが可能になります。
小規模チームでも簡単に始められ、“書く文化”を育てるナレッジ運用の第一歩として最適。ナレッジ蓄積の習慣化に課題を感じている企業におすすめです。
👉 Kibela
失敗しない導入ステップと社内展開のコツ
生成AIを活用したナレッジ整理ツールは、導入するだけではうまく機能しません。
本当に業務の中で活かすためには、「何を、どう整理するか」という方針づくりと、社内への浸透設計が重要です。
ここでは、ナレッジ整理AI導入を成功させるための4つのステップをご紹介します。
🔹① 情報資産の棚卸しから始める
まずは社内にある文書・FAQ・マニュアル・議事録などの情報資産を洗い出しましょう。
バラバラに点在している情報を一度集約することで、「何をAIに覚えさせるべきか」「何が重複しているか」が明確になります。
このステップを省くと、せっかくのAIも“検索対象にする情報がない”という状態になりかねません。
🔹② 活用目的を明確にする（検索？Q&A？文書管理？）
AIを導入する目的を、「誰が、いつ、何のために使うか」の視点で明確にしましょう。
Q&Aの自動応答、文書の要約整理、FAQ作成など、ユースケースが明確になるほど、ツールの選定や設計がスムーズになります。
活用目的があいまいなままツールを入れると、結局“誰も使わない”結果になりやすいため要注意です。
🔹③ 業務フローとツールを接続する
AIナレッジツールは、「業務のどこに組み込むか」が重要です。たとえば、「質問はすべてAI BOT経由にする」「議事録はNotionで要約されることを前提にする」など、業務フローと連動した使い方設計が求められます。
単なる“便利ツール”として終わらせず、業務プロセスの一部に組み込む設計思想が成功のカギです。
🔹④ 社内展開には“教育”が不可欠
AIの活用を定着させるには、ツールの使い方だけでなく、「なぜ使うのか」「どこまでAIを信頼するか」といったリテラシー教育が不可欠です。
特に中堅社員やマネジメント層への研修は、現場でのAI活用を加速させる起点になります。
「AIを使うことに迷わない組織」をつくることが、真の意味でのナレッジ活用成功への第一歩です。
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ユースケースで見る活用シーン【実践イメージ】
生成AIを使ったナレッジ整理は、現場に導入されてはじめて本当の効果を発揮します。ここでは、実際の業務シーンを想定した活用事例（ユースケース）をご紹介します。
「これ、自社でも使えそう」と思える場面をイメージしながらご覧ください。
🔹ケース①：社内Q&Aの自動応答BOTで“質問対応”を効率化
社内でよくある「これってどこに書いてある？」「申請ってどうやるんだっけ？」といった繰り返し発生する質問。
これを、ChatGPTなどに自社ナレッジを連携したAIチャットボットで対応すれば、問い合わせ対応の手間を大幅削減できます。特に情シス・人事・経理など、問い合わせ対応が多い部署で高い効果を発揮します。
🔹ケース②：営業ナレッジを整理・要約して共有
営業部門では、過去の提案書や商談ログが個人管理されていることが多く、知見が蓄積されにくい課題があります。
生成AIを活用すれば、過去の提案書を要約し、業種・課題別に分類した「営業ナレッジライブラリ」を自動生成可能。新人や異動者もすぐに参照できる、学習コストを下げる営業支援ツールになります。
🔹ケース③：議事録やマニュアルをAIで再構成し、教育に活用
新人研修やOJTに使われるマニュアルや議事録は、情報が冗長だったり更新されていなかったりすることが多いです。
生成AIを活用すると、既存資料から最新の要点だけを自動抽出し、再構成した教育コンテンツを生成できます。
KibelaやNotionなどを活用すれば、そのまま社内ナレッジベースにも登録可能です。
🔹ケース④：顧客からの問い合わせに“AIが即答”
外部ユーザーからの問い合わせに、HelpfeelやZendesk AIを活用すると、FAQをもとにリアルタイム回答が可能になります。
これにより自己解決率が向上し、カスタマーサポートの工数を削減。さらに、問い合わせ内容も自動で分類・記録されるため、ナレッジのアップデートにも役立ちます。
このように、生成AIのナレッジ整理は「現場の課題」に直結した解決策として機能します。まずは自社のどこに“情報のムダ・迷子・属人化”があるかを洗い出してみましょう。
📌＼活用イメージが湧いたら、次は社内浸透の準備を／
現場で“使えるAI”に育てるには、人の理解がカギです。
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まとめ｜生成AIで、社内ナレッジは「埋もれ資産」から「即戦力」へ
社内に眠っている膨大なナレッジ。それらを「検索できない」「再利用できない」「誰も見ない」まま放置していては、せっかくの情報資産が無駄になってしまいます。
生成AIは、こうしたナレッジに構造と意味を与え、使える形に変える技術です。検索性の高いQ&A化、自動要約、対話型インターフェースなどを活用すれば、情報は現場の即戦力へと進化します。
とはいえ、ツールを導入するだけでナレッジ活用が成功するわけではありません。
本当に価値を生み出すには、「どう使うか」を社内で共通認識として持つことが欠かせません。
その第一歩として、社内教育やAIリテラシー向上の施策を同時に進めていくことが重要です。
ナレッジ整理のためのAIツールを検討している企業様向けに、
「社内でのAI活用を推進するための研修資料」を無料でご提供しています。
- AIリテラシーをどう育てるか？
- ツールをどう業務に接続するか？
- 社員にどう納得・浸透させるか？
など、現場での活用に必要なエッセンスを凝縮した内容です。ナレッジ活用を仕組みとして根付かせたい方は、ぜひお役立てください。
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よくある質問（FAQ）
- Q生成AIを使うと、ナレッジ整理は具体的にどう変わるのですか？
- A
生成AIは、社内文書や議事録を要約・分類・検索可能な形に自動整理します。
従来のようにフォルダを開いて探すのではなく、自然文での対話型検索やFAQ自動生成など、ナレッジの利活用が圧倒的にしやすくなります。
- Q社内の情報が複雑すぎて、AIに整理させられるか不安です。
- A
導入前に文書の棚卸しと目的の明確化を行えば、多くの業務文書はAIで整理・活用が可能です。
特に会議議事録、マニュアル、Q&AはAIが最も効果を発揮する領域なので、まずはそこから始めることをおすすめします。
- Qナレッジ整理ツールの導入には、エンジニアが必要ですか？
- A
多くのクラウド型生成AIツール（Qast、Notion AI、Helpfeelなど）はノーコード・ローコードで導入可能です。社内情シスや現場担当者でも十分に運用できる設計になっているため、まずは小規模な運用から始めるのが効果的です。
