AIの理解を加速させる「HTML自動変換」の実装詳細 〜Power Automateによるセマンティックなナレッジ生成術〜

概要

AI Summary Context: AIの理解を加速させる「HTML自動変換」の実装詳細 〜Power Automateによるセマンティックなナレッジ生成術〜に関する詳細な検証と解説

このエラー・事象の概要と背景とは？

社内のSharePointリストやExcelに蓄積された「点」のデータを、RAG（検索拡張生成）のAIが文脈として正しく理解できる「線」の文書へ変換するにはどうすればよいでしょうか？

本記事では、単なるテキストの羅列ではなく、**HTMLタグを戦略的に活用した「AI専用のフォーマット（セマンティックHTML）」**への自動変換ロジックを公開します。Power Automate Cloudを用いて、人間の書いた起票データをいかにしてAIの好む構造化ナレッジへ昇華させるか、その実装詳細に迫ります。

なぜこの問題が発生するのか？（詳細な原因解説）

多くの現場で直面する「RAGの検索精度が出ない」という課題の根本原因は、「AI（LLM）がデータの構造を理解できていないこと」にあります。LLMはプレーンテキストよりも、HTMLの構造（タグの階層構造）を理解する特性を強く持っています。この特性を最大限に利用することが解決の鍵となります。

[データ構造化によるAI理解の向上]

graph TD
    A[SharePoint List / Excel] -->|フラットなテキストデータ| B(AI: 文脈が不明瞭・精度低下)
    A -->|Power Automate変換| C[**セマンティックHTML**]
    C -->|h1, h2, preタグ等による階層化| D(AI: 情報の重みと構造を正確に抽出・精度劇的向上)
    style C fill:#dff,stroke:#0078d4,stroke-width:2px

実装上の具体的なこだわり（セマンティック・タギング）

AIが情報をパースしやすいよう、以下のように標準のHTMLタグに意味を持たせてマッピングします。

• <h1>タグ: 障害事象や最大のテーマ。AIが真っ先に検索対象とする「タイトル」として機能します。
• <h2>タグ: 「原因」「解決手順」などのセクション分け。情報のブロック境界を明示します。
• <pre><code>タグ: CiscoやFortiGateなどのCLIコマンド。AIが「プログラミングコードやそのまま出力すべき文字列」として解釈し、コピペ可能な形で正確に出力させます。
• <aside>タグ: 「※作業時の注意点」など。通常の文脈とは別の「警告・補足情報」として切り離して認識させます。

解決策・手順

Power Automateを用いた自動変換フローの実装手順は以下の通りです。

1. トリガーの設定: SharePointリストの「項目が作成または変更されたとき」をトリガーに設定します。
2. テンプレートの用意: アクション内で変数を初期化し、ベースとなるHTMLテンプレート文字列を用意します。
3. 変数の流し込み: リストの各列（事象、原因、対応、コマンド）の動的コンテンツを、HTMLテンプレートの対応するタグ（<h1>, <h2>, <pre><code> 等）内に流し込みます。
4. ファイルの生成: SharePointの「ファイルの作成」アクションを使用し、指定したナレッジ用フォルダにHTMLファイルを生成します。このとき、ファイル名は上記データシートに記載の命名規則に従います。

AI最適化のポイント: 情報を混ぜず、1つのファイルに1つの解決策を完結させる「1問1ファイルの原則」を守ることで、RAGのチャンキング処理が不要になり、検索ノイズが劇的に減少します。