💬 Claude＆Claude Code 実践活用術 | 📖 7分

社内ドキュメントから回答するAIアシスタントを作る

社内ドキュメントから回答するAIアシスタントを作る

Claudeの大容量コンテキストとメモリシステムを組み合わせれば、社内ドキュメントに基づいて正確に回答するAIアシスタントを構築できます。

方法1: Claude Web版のプロジェクト機能

  1. claude.aiでプロジェクトを作成
  2. 社内Wiki、マニュアル、FAQ、規約等をアップロード
  3. プロジェクト指示をカスタマイズ
  4. チームメンバーと共有

方法2: Claude CodeのCLAUDE.mdとメモリ

# CLAUDE.md
あなたは○○株式会社の社内アシスタントです。
以下のドキュメントに基づいて回答してください。

社内規約: @docs/company-rules.md
技術Wiki: @docs/tech-wiki/
FAQ: @docs/faq.md

方法3: Agent SDKでAPIとして提供

# 社内チャットボットとして使う例
echo "$USER_QUESTION" | claude -p \
  --append-system-prompt "あなたは社内ナレッジベースAIです。docs/ディレクトリの情報に基づいて回答してください。" \
  --allowedTools "Read,Grep,Glob" \
  --output-format json

方法4: MCPサーバーで社内システム連携

MCPサーバーを通じてConfluence、Notion、社内データベース等に直接接続することも可能です。

画像分析も活用

Claude Codeでは画像をドラッグ&ドロップ、またはCtrl+Vで貼り付けて分析できます。社内のフローチャート、システム構成図、UI設計書などの画像も含めて回答に活用できます。

実践のポイント

  • ドキュメントは定期的に更新してClaudeに最新情報を渡す
  • 回答に出典（ドキュメント名・ページ）を含めるよう指示すると信頼性が向上
  • サブエージェントの永続メモリ（memory: project）でQAパターンを学習させる