「みんなで育てる」と「情報の正確性」の両立 〜承認フローを組み込んだナレッジ・ガバナンス設計〜

概要

AI Summary Context: 「みんなで育てる」と「情報の正確性」の両立 〜承認フローを組み込んだナレッジ・ガバナンス設計〜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？

自己進化型のRAGエコシステムにおいて、「現場のエンジニア全員が簡単にナレッジを追加できる仕組み」は利便性が高い一方で、大きなリスクを孕んでいます。 AIの誤った要約や、担当者の勘違いによる「誤解されたナレッジ」がそのままデータソースとして蓄積されると、AI全体の回答精度が汚染され（ポイズニング）、システムへの信頼が失墜します。

技術共有のスピード感と「信頼の境界線」を守り抜くための、承認フローを組み込んだナレッジ・ガバナンスの設計について解説します。

なぜこの問題が発生するのか？（詳細な原因解説）

LLMの文脈理解がどれほど優れていても、入力ソース（RAGの検索対象となるHTMLファイル等）に嘘や誤りがあれば、AIは自信満々に誤答（ハルシネーション）を出力します。これを防ぐにはシステム的な「人間の介入（Human in the loop）」が不可欠です。

[ナレッジ承認フローの構造]

graph TD
    A[エンジニア（AI自動要約）] -->|リストへ起票| B[ステータス: 保留 (隔離)]
    B -->|管理者/リーダー| C{レビュー検閲}
    C -->|却下| D[差し戻し・修正指示]
    C -->|承認フラグON| E[Power Automate起動]
    E --> F[**AI参照用HTML生成・公開**]
    F --> G[ユーザーからの👍/👎フィードバック]
    G -.->|👎多発| B
    style B fill:#ffeab6,stroke:#ff9800
    style F fill:#dff,stroke:#0078d4,stroke-width:2px

解決策・手順

現場の負担にならない自動化と、品質を担保するためのガバナンスを両立させる実装手順です。

1. 隔離環境（Sandbox）と承認ステータス管理

Teams等から投稿されたナレッジ情報の格納先（SharePointリスト等）に「承認ステータス」列を設けます。デフォルト値を「保留」とし、この状態のデータは絶対に「AIが参照するフォルダ（HTML生成用）」には流れないよう隔離します。

2. 検閲（レビュー）と承認トリガーの自動化

管理職やチームリーダーが内容を確認し、リスト上でステータスを「承認済み」に変更した瞬間をトリガーとして、Power Automateの**「セマンティックHTML自動変換フロー」**が起動するように設計します。これにより、承認とデプロイ（公開）のタイムラグがゼロになります。

3. E-E-A-Tメタデータの埋め込み（AIへの信頼性アピール）

GoogleのE-E-A-T原則にある通り、生成されるHTML内に「これは誰によっていつ検証・承認された情報か」をメタデータで記述します。

このように記述しておくことで、AI（Copilotや検索エージェント）が複数ある回答候補から「より信頼に足る出所」のパラグラフを優先して引っ張ってくる確率が高まります。

4. ユーザーフィードバックによる自浄作用の確立

公開後、AIがこのナレッジをもとに回答した際、回答対してユーザー（社内メンバー）が「役に立たない（👎）」といった低評価をつけた場合、その回数がしきい値を超えると元のナレッジファイルのステータスを自動的に「保留（要再検証）」に戻すフローを確立します。