生成AIを全社導入したものの、期待したほど回答が安定しない。「社内規定を聞いても、事実と異なる回答（ハルシネーション）が混ざる」「更新済みのはずの情報が反映されない」といった課題は、AIの性能というより “AIに参照させている社内データの管理状態” に起因するケースが少なくありません。

資料やコードが個人PC、部門フォルダ、ビジネスチャットに分散し、最新版と旧版が混在する状態では、どれだけ高性能なモデルでも 正しい参照元に辿り着けず、回答品質がブレやすくなります。RAG（検索拡張生成）も、取得する文書やデータの品質・関連性に出力が左右されます。本記事では、生成AI（特にRAG）を業務で安全に使うために欠かせない 「ファイル運用の設計」 を整理します。

なぜ生成AIは「もっともらしい誤答」を返すのか？

RAGの精度を左右する「参照データの整備」

社内データを参照させて回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）において、AIの回答精度は参照できる文書の品質と検索で引ける関連性に強く依存します。しかし、多くの企業のファイルサーバーは、ファイル名が「提案書_最終_確定_ver2.pptx」のように乱立し、どれが本当の最新版か人間でも判別できない状態です。このような非構造化データやノイズが混ざった状態でAIに学習させても、AIは誤った情報を参照し、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力してしまいます。
だからこそ、AI導入の前にまずやるべきは、AIが迷わないための 「データの整理（断捨離）」 と 「置き場所の構造化」 です。

機密情報が「権限のない人」に混入回答されるリスク

RAG環境で特に避けるべきは、本来アクセス権がないはずの情報をAIが回答してしまう事故です。たとえば、限定公開の人事資料や契約関連フォルダが、参照対象として誤って含まれてしまうと、質問の仕方次第で 閲覧権限のない内容が要約・抽出される恐れがあります。また、従来のファイルサーバー運用を前提にした権限設計のままでは、AIの参照範囲（インデックス化範囲）を適切に制御できず、結果として情報漏洩リスクを高めることがあります。

AI時代に求められる「権限管理」と「フォルダ設計」

AI用「参照フォルダ」の隔離と権限継承

このリスクを抑える基本は、AIに参照させる「学習・参照用フォルダ（ナレッジベース）」と、参照させてはいけない「機密フォルダ」を 物理的に分離 し、権限を階層的に一貫して管理することです。Fleekdriveの「ユーザ・アクセス管理」では、ユーザ／グループ単位でアクセス・操作権限を細かく設定でき、運用負荷を抑えながら統制を効かせやすくなります。

ユーザ・アクセス管理：https://www.fleekdrive.com/function/access_management/

Fleekdriveの機能で「探せる」状態をつくる（要約・検索・版管理）

ファイルの中身を整理する手間を減らすには、ツールの機能を前提に探せる設計に寄せるのが有効です。文書管理の観点では、以下をセットで整えると、RAGの精度と運用性が上がります。

  • 生成AI要約：PDF／テキストの要点を素早く把握し、初見確認の工数を減らす
  • ファイル名検索・全文検索：必要な情報に辿り着くまでの時間を短縮する
  • バージョン履歴の自動管理：同名アップロード時に旧版を残し、「誰が・いつ・何を変えたか」を追える状態にする
  • メタタグ：用途に合わせた分類・検索性を上げ、参照対象を絞り込みやすくする

プロンプトと成果物を「資産」に変える運用

属人化を防ぐ「プロンプト共有」の仕組み

生成AI活用でもう一つの課題は、成果が個人に閉じてしまう属人化です。これを防ぐには、質の高い回答を引き出した「成功プロンプト（指示文）」を、生成された成果物とセットで保存・共有する運用が不可欠です。Fleekdriveの検索（全文検索）や分類（メタタグ）を前提に、プロンプト用フォルダを設けてテンプレートとして蓄積していけば、過去の成功パターンを再利用しやすくなります。

AI活用の土台は「整理されたファイル」にあり

生成AIの業務活用は、モデル選定よりも先に データの置き方と統制 を整えることが前提になります。フォルダが未整理で最新版が特定できない、参照範囲が曖昧で権限分離が効いていない――この状態では、誤答が増えるだけでなく、情報漏洩のリスクも上がります。まずは「参照フォルダの分離」「権限設計」「検索できる構造」を整えたうえで、生成AIを安全に業務へ載せていきましょう。