1.ナレッジファイルの基本

AIに参照させるデータ（ナレッジ）として、以下の形式が推奨されます。

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・対応形式: CSV（1シート1表のみ）または PDF（Word等はPDFへ変換）

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・データの種類: マニュアル、定型文、FAQ、過去の対応ログ

2.精度を上げるための「AI検索」の仕組み

AI（RAG：検索拡張生成）が回答を作る際の裏側の動きを理解することが、精度向上の近道です。

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1.意味で探す: キーワードの一致だけでなく「質問文の意味」を元に検索します。

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2.上位3件を参照: 検索で見つけてきたデータのうち、上位約3件を読み取って回答を構成します。

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3.PDFは分割される: 数百文字単位でバラバラに保存されます。

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4.CSVは文章化される: 「列名：内容」という一つの文章に連結されて認識されます。

3.具体的な精度向上のテクニック

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■CSVファイル：列名の「言語化」が命

CSVの場合、列名は単なる記号（A、Bなど）ではなく、AIが理解できる言葉にする必要があります。

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・悪い例：ID、T1、C1

・良い例：管理番号、定型文のタイトル、回答本文、想定される質問例

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列名が詳細であればあるほど、AIは「その列に何が書かれているか」を正確に把握し、検索精度が上がります。

■PDFファイル：1ナレッジをコンパクトに

PDFはシステム側で自動分割されるため、長い文章だと情報の途中で切れてしまうリスクがあります。

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・コツ：なるべく1〜2ページ内で1つのトピックが完結するように構成してください。

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・構造：見出しと内容を明確にし、AIが「どこからどこまでが一つの説明か」を判別しやすくします。

■検索の「呼び水」を入れる

AIは意味の近いものを探すため、ナレッジの中に「質問者が使いそうな言葉」をあらかじめ含めておくとヒットしやすくなります。

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例：「パスワードリセット手順」のナレッジの中に、「ログインできない」「パスワードを忘れた」「サインイン不可」などの類義語をキーワードとして含める。

■内容の重複を避ける

似たようなナレッジが複数あると、検索上位3件が同じような内容で埋まってしまい、回答に必要な他の情報が漏れる原因になります。情報はできるだけ集約・整理して登録しましょう。