エクサ、AI未経験の技術者1人が約4人月で社内ナレッジをAI対応に

Knowledgeは2018年から運用している、社内エンジニアの技術情報や経験を共有するサービスです。しかし、業務をしながらでは記事を書く時間が取れない、体系立ててまとめるのが大変、投稿された情報があまり活用されない、調べるならWeb検索のほうが速く情報量も多い、といった課題がありました。投稿者も同じ数人に偏っていたとのことです。

2025年1月以降、エンジニア歴10年目でAIの知識がなかった筆者が1人で開発しました。AWS上のAmazon Bedrockを使っています。

実装した機能は、(1) OpenSearchを使った、全文検索とベクトル検索を組み合わせた検索、(2) 自然な言葉で質問できるAIチャットボット（RAG）、(3) タイトルから記事構成を作る自動テンプレート作成と、編集中の記事を見てくれるAIレビュー、(4) Webと社内情報の両方を自律的に調べるAIエージェント、(5) Google検索時にKnowledgeの検索結果も並べて表示するChrome拡張機能、です。

運用面では、深夜にデータを同期する方式にするなど、コストを抑える判断をしています。また、AIレビュー機能は記事作成画面からワンクリックで使えることもあり、紹介された機能の中で最も利用されているとのことです。

AI領域の学習から6つの機能の開発までに要した工数は約4人月とされています。2025年に入ってから、記事の閲覧数、投稿数、投稿者数が、これまでになく高い傾きで右肩上がりに伸びたと紹介されています。筆者は、社内でGeminiが使えるようになったことや意欲的な新入社員の入社など複合的な理由が考えられるとしたうえで、今回の取り組みも一因になったと確信している、と述べています。

2025年1月〜6月のAI機能の運用コストは、高額なOpenSearchを除くと、月10ドル程度までの範囲と記載されています。