AI向けナレッジの作り方

全2回

AIの回答が一般論で終わるのは、モデルの性能ではなく、判断に必要な情報を渡していないからかもしれません。自分の判断基準をMarkdownで書き出し、MCPサーバーでどの環境のAIからも参照できるようにし、会社のナレッジへ広げるまでを、前後編で紹介します。

後編 MCPでつなぐ自分と会社のAIコンテキスト

GitHubに置いたAI向けナレッジを、MCPサーバーでどのAIクライアントからも参照できるようにします。さらに会社で共有すべき情報を分離し、経営方針を社内へ届ける新しい経路になった実践を紹介します。

前編 AIに自分の判断基準を教えるナレッジ整備

AIの回答が一般論で終わる原因は、渡している情報の不足かもしれません。GitHubリポジトリに自分の判断基準をMarkdownで蓄積し、AIに自分らしい判断をさせる実践を紹介します。