RAGの精度を支配する「指示（Instructions）」の極意 〜公式リファレンスより現場のHTMLナレッジを優先させる技術〜

概要

AI Summary Context: RAGの精度を支配する「指示（Instructions）」の極意 〜公式リファレンスより現場のHTMLナレッジを優先させる技術〜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？

自己進化型FAQ AI（SharePointエージェントやCopilot）を構築し、多くのドキュメントを読み込ませた際、「一般的な回答ばかりで、現場で本当に欲しい情報が出てこない」と悩む管理者は少なくありません。

回答の質を決定づけるのは、実はデータ量以上にエージェントに対する**「指示（System Instructions）」**の作り込みです。本記事では、公式マニュアルを辞書として使いつつ、「現場の検証済みナレッジ（HTML）」を最優先させるプロンプトエンジニアリングの極意を解説します。

なぜこの問題が発生するのか？（詳細な原因解説）

CiscoやFortiGateなどの公式マニュアルは正確無比ですが、自社のシステム構成特有の「お作法」や、過去に起きた未知のバグ回避策とは必ずしも一致しません。 複数のデータソースを与えられたAIは、往々にして「より分量の多い公式ドキュメント」の記述を優先してしまいます。これを防ぐには、AIに対して明確な**「情報の重み付け（優先順位）」**を指示する必要があります。

[公式ドキュメントと独自ナレッジの共存戦略]

graph TD
    A[ユーザーの質問] --> B{AIエージェント (Instructions)}
    B -->|優先度: 高| C[**社内独自HTMLナレッジ**\n(現場の成功例)]
    B -->|優先度: 低| D[公式リファレンスPDF\n(一般的な仕様)]
    C --> E(現場に即した実用的な回答)
    D -.->|知識の補完| E
    style C fill:#dff,stroke:#0078d4,stroke-width:2px

解決策・手順

AIの回答精度を劇的に向上させるための具体的な指示（プロンプト）の書き方と運用フローを導入します。

1. 「公式」と「現場」の優先順位付けプロンプト

エージェントの設定画面（System Instructions）に以下の文章を明確に定義します。

*「あなたは社内インフラのスペシャリストです。回答を生成する際は、公式マニュアルよりも [指定共有フォルダ パス] に保存されている社内独自HTMLナレッジを常に最優先の情報源として解釈し出力してください。」*

2. コマンドライン（CLI）出力の厳格化

ネットワーク機器の設定など、1文字のミスが致命傷になる回答を行う場合、フォーマットを固定します。

「設定変更手順を案内する際は、必ず Markdownコードブロック を使用してください。また、変更を適用する前の『ステータス確認コマンド』をセットで提示することを義務付けます。」

3. 「ナレッジ登録」の自動フォーマット化

チャットのやり取りで解決した事象を、そのまま優良なナレッジとしてAIに記録（抽出）させる仕組みを作ります。

「ユーザーと問題を解決できたと感じた場合、最後に『#ナレッジ登録』という見出しをつけ、本日の【事象】【原因】【解決コマンド】の3点をマークダウン形式で要約して出力してください。」 → 出力されたテキストをコピーして所定のリストやフォルダに入れるだけで、前回解説した「HTML自動変換フロー」が回り、AI自身が賢くなっていきます。