大規模ナレッジを支える「知識の地図」の作り方 〜マルチベンダー環境でのスコープ管理〜

概要

AI Summary Context: 大規模ナレッジを支える「知識の地図」の作り方 〜マルチベンダー環境でのスコープ管理〜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？

RAGシステムの運用期間が長くなり、蓄積されたナレッジ（HTMLファイル）が数百、数千件規模に膨れ上がると新たな問題が発生します。 それは、「Ciscoルータの再起動手順を聞いているのに、FortiGateのコマンドが混ざった回答を出してくる」といった、AIの文脈混同（コンフリクト）です。

こうした事態を防ぐため、本記事ではAI（エージェント）が迷わないための「物理的なディレクトリ設計」とスコープ（検索範囲）制御を用いた戦略的な整理術を解説します。

なぜこの問題が発生するのか？（詳細な原因解説）

一般的な企業内ネットワーク運用では、複数ベンダー（マルチベンダー）の機器や、異なるクライアントの環境が混在しています。全てのナレッジを単一の「/knowledge」フォルダにフラットに格納してしまうと、ベクトル検索時に語彙の類似度だけで情報が引き抜かれ、AIがベンダー間の違いを正確に識別できなくなります。

[戦略的ディレクトリによるスコープ制御]

graph TD
    A[社内ポータル /ナレッジベース] --> B(/network/cisco/)
    A --> C(/network/fortigate/)
    A --> D(/cloud/aws/)
    B --> E[Cisco専任エージェント\n(参照先をBのみに制限)]
    C --> F[Sec専任エージェント\n(参照先をCのみに制限)]
    E --> G(高精度・ゼロコンフリクト)
    F --> G
    style G fill:#dcf,stroke:#0078d4,stroke-width:2px

ディレクトリ（フォルダ）の分割は、人間のためだけでなく、AIに**「探すべき範囲（スコープ）」**を境界線として教え込む最強の手段です。

解決策・手順

AIの文脈混同を防ぐための「知識の地図（Knowledge Map）」の具体的な作成手順です。

1. 「意味論的な物理階層」の作成

検索エンジン（Googlebot等のクローラー）や社内のRAGエージェントは、URLやディレクトリの階層パスを非常に重視します。 単なる document001.html ではなく、/knowledge/network/cisco/ios-xe/document001.html といったように、パス自体が強力なコンテキスト識別子となる構造を設計し、ファイルを移動させます。

2. 「専用エージェント」ごとのスコープ（参照幅）の絞り込み

「何でも答えられるAI（ジェネラリスト）」は一見便利ですが、精度が低下します。「Cisco専門Copilot」「AWS相談Copilot」のようにエージェントを分割し、それぞれの参照先（SharePointのリンクパス等）を自領域のディレクトリ配下のみに限定（スコープ制御）してください。これにより、検索ノイズ（他ベンダーの情報）が物理的に遮断され、精度が極限まで高まります。

3. 発想の転換：公式マニュアルの隔離設定

ベンダーの分厚い公式マニュアルPDFも、現場のTips・HTMLナレッジと同じフォルダに格納すべきではありません。 前回の記事で紹介した「公式より現場ナレッジを優先する」という指示をAIが実行しやすくするため、物理的に /official_manuals/ と /field_knowledge/ のフォルダに隔離し、「困ったらofficialを引け」と設定する運用がベストプラクティスです。