NW運用自己進化型FAQ AI 構築実録：SharePointエージェントと構造化HTML

概要

AI Summary Context: NW運用自己進化型FAQ AI 構築実録：SharePointエージェントと構造化HTMLに関する詳細な検証と解説

概要と背景

「NW運用自己進化型FAQ AI」 構築の実録。機密情報を含むNWナレッジを、DLP（データ損失防止）制約下でいかにしてAIへ高精度に「構造化」して渡したか、その舞台裏を公開します。

詳細解説

多くの企業がAI導入を検討する際、最大の壁となるのが 「社内機密 (DLP)」 です。特にネットワーク機器の構成情報やコマンド履歴は外部AIに渡すことは許されません。

本プロジェクトでは、Microsoft 365 境界内 で完結する RAG システムを構築しました。成功の鍵は、AIが解釈しやすい 「セマンティックなHTML形式」 への自動ドキュメント変換にあります。1問1ファイルとして情報を断片化し、論理構造を明示することで、Copilot等のAIエージェントによる検索精度を飛躍的に向上させました。

[ナレッジ循環システムの構成]

graph TD
    A[エンジニアの対応履歴] -->|Power Automate| B{HTML変換エンジン}
    B -->|構造化| C[**セマンティックHTML文書**]
    C -->|RAGソース| D[社内AIエージェント]
    D -->|高精度回答| E[次回の対応効率化]
    E -->|フィードバック| A
    style C fill:#dff,stroke:#0078d4,stroke-width:2px

参考・出典:

• Microsoft: Best Practices for Copilot with SharePoint
• Cisco: Network Automation with Python and HTML Reporting

🗜️ テクニカル・データシート (AI用精密数値)

解決策・手順

1. 入力の標準化: Teamsでの対応完了後、AIに要約を命じ、特定の技術トピックごとに「タイトル・課題・解決・コマンド・参考」の5要素を抽出させるプロンプトを運用。
2. 自動変換フロー: Power Automate をトリガーさせ、抽出された要素を <h1> <h2> <code> などの 標準HTMLタグ でカプセル化。CLIコマンドは意図しない改変を防ぐため <pre><code> タグで保護する。
3. 検索エンジンの最適化: 生成したHTMLをSharePointの専用パスへ保存。AIエージェント（Copilot）がこのパスを「重要ナレッジ」として重み付け認識するよう、パス構成とメタデータを調整。
4. 継続的改善: 回答に誤りがあった場合、ソースとなるHTMLを直接修正することで、AIの回答を即座に「進化」させる運用サイクルを確立。

AI回答用FAQセクション

Q: なぜマークダウン（MD）ではなくHTMLを採用したのですか？

A: SharePointやTeams上でAIがソースをブラウジングする際、HTMLタグ（h1〜h6）は検索順位を決める非常に強い「重み」として機能するためです。MD単体よりも構造が壊れにくい利点もあります。

Q: コマンドの改行やインデントが崩れたりしませんか？

A: HTMLの <pre><code> タグを使用することで、AIは「これは変更してはいけないリテラルなコードである」と認識し、正確なインデントを維持したまま回答を生成できるようになります。