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暗黙知をナレッジとして活用する方法 ―Notionと生成AIを活用する
2026-04-10
昨年のインフラDX大賞で、大日コンサルタントさんがRAG方式の生成AIを活用した社内ナレッジベースの取り組みで受賞されました。
これがとても面白い事例で、自分でも取り組んでみたいと思っています。
RAGとは、大規模言語モデル（LLM）に独自の知識データベースを組み合わせることで、一般的なLLMの知識を超えた回答を生成する技術です。
社内の非公開情報や蓄積された知見をナレッジとして参照させることができます。
暗黙知はなぜ使いにくいのか
そもそも暗黙知が活用しにくい理由は、言語化しにくく、人から人へ伝えることが難しいからです。
図面を見て「なんかおかしい」と感じるベテランの感覚や、現場で培ったコツのようなものは、マニュアルには残りません。
ただ、完全に言語化できなくても、その暗黙知が関わった事象や取組を散文的にでも数多く登録しておけば、AIがそのときの状況に応じてマッチした形で整理・取り出してくれるのではないか、と考えています。「完璧な言語化」ではなく「断片の蓄積」でいい、というのがポイントです。
社内の知見をDBに蓄積しておき、取り出すときにAIを活用すれば、暗黙知を使える形でシステム化できるのでは――大日コンサルタントさんの取り組みはまさにそれを実現したものでした。
ChatGPTだけでは難しい
私もRAG方式のナレッジベースを自社で作りたいと思い、まず検討したのがChatGPTのカスタムGPTです。
PDFなどを知識として追加することでRAGを実現できますが、ファイルを増やすごとに動作が重くなり、社内ナレッジベースとして運用するのはかなり無理があると感じました。
NotionとAIをつなぐ
そこで注目したのが、NotionやObsidianのようなデータベースシステムと生成AIを連携させる方法です。
オフラインで動くObsidianも候補でしたが、データ登録の柔軟性を考え、クラウド型のNotionを選びました（運用しながら見直すかもしれませんが）。
過去のナレッジをまとめて登録する時間は取れないので、今から入ってくる情報を生成AIとNotionで継続的に蓄積するという方針にしています。
現在やっていることを整理するとこんな感じです。
- 解決したことや思ったこと、外部からの情報など
- 生成AIが内容を整理・要約する
- Notionに自動登録してDB化される
シンプルですが、「情報が流れっぱなしにならず、蓄積される」という点が重要です。
国土交通省のメルマガなどもアップしていますが、これだけでも業界トレンドの把握がかなり楽になりました。
まだ試行錯誤の段階ですが、手応えは感じています。
今後、うまく活用できた事例が出てきたらまたご紹介していきます。
加納
Google AppsScriptとAppSheetで勤怠システム構築中
2026-04-09
既存の勤怠システム契約が終わるので、AppSheet＋Apps Scriptで勤怠管理を内製中です。
小規模な会社なので“そこそこ”でいい。
でも例外が多いので、自前で柔軟に直せるのが大きいです。
そして何より、AIのおかげで「コードを書ける人だけが作る」から「業務が分かる人が形にできる」に近づいた感覚があります。
やりたいことを言語化できれば、実装の壁が一気に下がる。すごい時代です。
加納
平面図なしでも具体的な打合せ——点群データとコンカレントエンジニアリング
2026-04-08
点群データが完成した後、測量会社さんと打合せを行いました。
測量前のため平面図がない状態でしたが、この点群データを示しながら話を進めることで、具体的な議論ができました。
普通だと写真で雰囲気で話をするのに対して、数値的な話ができるのは大きなメリットだと思います。
さらに、この点群データをもとに設計を並行して進める旨をお伝えすると、「線形をすぐに共有してもらえるし、設計で方向性を先に固めてもらった方が測量を進めやすい」とのお返事をいただきました。
当社ではこれまで、初期の三次元計測によるフロントローディングを推進してきました。
今回の経験を通じて、測量・設計が並行して動くコンカレント・エンジニアリングにおいても、初期段階の三次元計測が大きな効果を発揮する可能性を感じました。
加納
UAVレーザーの斜め計測で、河川護岸の崩壊形状を捉える
2026-04-07
川の計測に行ったところ、事前に測量会社さんが伐採を進めてくださっていたおかげで、対象箇所を非常にクリアな状態で計測することができました。
視通が確保できたことで、UAVレーザーだけで十分に状況把握ができると判断し、今回はSLAM計測を見送り、UAVレーザーのデータのみを活用することにしました。
当社で使用しているUAV搭載型レーザーのZenmuse L2は、ドローンのジンバルで照射方向を変えられるのが特徴です。
操作の得意な三平くんだからできることですが、普通の計測よりもずっと高度を下げて、
レーザーを真下だけではなく斜め・正面方向に向けて計測しました。
これで地盤高だけでなく、詳細な崩壊形状まで把握できる点群データを取得しました。
また、同時撮影される写真もとても鮮明で良いタイミングでの踏査となりました。
これにより、現場計測時間約20分で設計・打合せ双方で活用できる三次元データが完成しました。
加納
川の測量の後はたらいうどん
2026-04-06
川の測量が無事に終わり、お疲れさまの昼食へ。
向かったのは地元名物の「たらいうどん」のお店です。
たらいうどんは釜揚げスタイルなので、注文してから出てくるまで約20分かかります。
でも、その待ち時間も楽しみのうち。
テーブルには鶏肉やキャベツ、ナス、ニンジン、ピーマンなど色とりどりの食材が大皿に盛られて登場し、ガスの七輪でじっくり焼きながら待ちます。
これが「たらいうどんの正しい楽しみ方のひとつ」だそうで、
焼き鳥の香ばしい香りを楽しんでいるうちに、メインのうどんもちょうどいいタイミングで出てきました。
たらいうどんは、卵が練り込まれた太めの麺が特徴。
出汁はこの地域では「じんぞく」と呼ばれる川魚・ごりからとったもので、澄んでいながらもしっかりとした味わいです。
窓の外には渓谷の景色が広がり、桜の花びらがときおり舞う中でいただく一杯は格別でした。
窓の外には渓谷の景色が広がり、桜の花びらがときおり舞う中でいただく一杯は格別でした。
仕事の締めにこんな時間が持てるのは、現場仕事ならではの贅沢かもしれませんね。
加納
