AIにためた知識が、どこに何があるか分からなくなった。辞書のように引ける形に並べ直した

AI社員には、毎日いろいろなことを学ばせています。
本の要約、勉強会のメモ、仕事で決めたこと、失敗から引いた決まり。

ためること自体は、うまくいっていました。
困ったのは、ためるほど、どこに何があるか分からなくなったことです。

知識の置き場が、生きていなかった

知識は、テーマごとにいくつもの場所に分かれて置かれていました。
画面には「知識の置き場」という入口もありました。
でも、私はほとんど開いていませんでした。

開いても、自動で集めた記事のまとめや、もう片付けた古いメモが混ざっていて、
欲しい知識にたどり着く前に疲れてしまうのです。

2026年8月、「これを辞書のように引けるようにしたい」と決めました。

辞書づくりで最初にやったのは、入れるものではなく入れないものを決めることでした。

これを外して、残ったものをテーマごとに並べます。
数えてみると、候補は370ありましたが、そのうち240はノイズでした。
辞書に残ったのは130、テーマにすると125です。

※件数は2026年8月時点の自社の記録です

知識の中には、同じテーマなのに書き方が少しずつ違うものがありました。
「AI活用」と「AIの使い方」のような、表記のゆれです。

ここで、元のメモを書き換えて揃えることはしませんでした。
書き換えると、どこかで別の仕組みが壊れるおそれがあるからです。
元はそのままにして、辞書の側で同じテーマとして扱うようにしました。

辞書には、テーマごとに短い説明文を付けています。
「このテーマには何があって、どう使うか」が1段落で分かるものです。

ただ、全部を一度に書かせるのはやめました。
毎週月曜の朝、説明文がまだ無いテーマや、中身が増えたテーマを見つけて、
1回に5つまでAIが書き足していきます。

少しずつでも毎週進めば、辞書は勝手に育っていきます。

人の会社でも、共有フォルダに資料がたまり続けて、
結局「あの資料どこ？」と人に聞くことになる、という話はよくあります。

足りないのは資料ではなく、目次です。
AIにためた知識も同じでした。
ためる仕組みと同じだけ、引ける仕組みが要る。
知識が100を超えたら、一度並べ直してみる価値があると思います。