クラウドドライブやファイルサーバーなど、様々な領域で保管している電子ファイル。AI技術を取り入れることにより、これまでの単なる「ファイル保管」という役割から、AIが内容を理解して「自動で整理し、必要な情報を即座に引き出す」という知的資産の管理＝ナレッジマネジメントへと進化していくと考えられます。具体的にどんなことが期待できるのかを整理してみます。

従来「人が判断してフォルダに入れる」という仕事を、AIが文書内容を読み取ることにより、あらかじめ定義した文書区分に自動で分類します。

（例）

• 文書の種類：通知／申請書／報告書／契約書
• 業務の区分：労務管理／監督業務／総務／会計
• 機密区分：極秘／秘密／社外秘など

また、文書に検索・活用のためのキーワード（メタデータ）を複数付与します。

（例）

• 年度：令和7年度

• 対象：事業者／個人

• 地域：〇〇労働基準監督署

• テーマ：是正勧告／申告対応

• 関連法令：労基法第○条

従来のフォルダ階層を辿る検索だけに縛られず、検索やデータの取り纏めなどが容易になることが期待できます。

これまでの機械的な検索では、検索エンジンによっても異なりますが、検索キーワードに入力した文字列が含まれているか否かによって検索結果は左右され、表記ゆれや言い換えにも弱いという特徴がありました。AIを用いた検索により、人が頭の中で考えるような「あいまいな意図や文脈」を理解したうえで、必要な文書を探し出してくれることが期待できます。

例えば、「監査で指摘された時の改善報告書ある？」と聞いたとき、従来は改善報告書という名前でなければヒットしなかったものも、是正措置報告書や監査指摘対応報告書などなど、意味的に近い文書が提示されます。

組織に蓄積された大量の文書をAIが理解・整理し、質問に対して「答え」として取り出せるようになることが期待できます。単なる検索ではなく、知識として再利用できる形に変換する点が特徴と言えます。

（例）

• 「こういう案件で前にもなかったっけ？」→類似案件や、過去に対応した資料を提示

• 「最近多い問い合わせって何かな？」→問い合わせ文書を集計・傾向抽出して提示

• （長いマニュアルなど）の「要点はなに？」→要約を表示

こうした質問を上司やメンバーからされて、奪われる時間を減らすことが可能になります。

また引き継いだ業務について、前任者に聞きに行くといった場面も減っていくことが期待できます。こうしたことから業務や文書の属人化を防ぎ、文書を単なる保管物から「組織の知恵」へと変換する一つの仕組みであると言えます。

これだけ万能に見えるAIでにも弱点があり、それを補強するための準備をしなければなりません。文書管理においてAIが苦手とするものは、次のようなものが（可能性として）考えられます。

ファイルのタイトルや版管理のルールが曖昧であったり統一されていないと、どれか一つに確定するのは難しくなってしまいます。

（例）

• 契約書_最終.pdf

• 契約書_最終改訂.pdf

• 契約書_最終改訂_最新版.pdf

このようなファイル名を社内で見たことはないでしょうか？最新版に至るまでに様々な事情からこのようなファイル名が生まれてしまうことは、よくあることだと思います。このような状態だと、AIから見れば「全部だいたい同じ内容だよね？」と理解して、一つのファイルを特定できなくなる、あるいは間違ったファイルを提示してくることなどが考えられます。

上記の例で示したとおり、「これそのもの1件」の確定より、「これっぽい文書の集合」を返すのが得意なAIは、厳密な最新版や正式文書を正確に判定し、1件の文書ファイルを特定することは苦手と言えます。これは完全一致ではなく、意味の近い文書を探すというAIの性質を考えると仕方のないことです。では文書管理においてAIが使えないのか？というとそんなことは決してありません。AIの能力は、人とAIが役割分担をすることでフルに発揮できると考えられます。

日常業務においては意図した情報をマルっともらうだけでなく、特定のファイルを探し出し、閲覧や編集をすることが必要な場面もあります。それを実現するためにはやはりAIに頼り切るのではなく、人の手が介在することが重要です。つまり文書管理の基盤となるルールを人がきちんと定め、守る必要があります。

• ファイル名を規則的なルールで統一し、AIが迷わないよう正式版や最新版がわかるようにする。

• AIが当たりを付けてくれた後に該当の文書を特定しやすいよう分類体系を標準化し、フォルダ構成を整えておく（AIは「全文検索」よりも構造化情報（メタデータ）に依存する傾向がある）

• 文書によっては、文書ID・番号によって一意特定できるようにしておく

• 自動でキーワードのタグ付けをする

• 意味検索で候補を絞り、類似文書を横断的に提示する

• 要点・ハイライトの提示や差分を抽出する