ナレッジベースとは?

ナレッジベースとは、人々がよくある質問への答えを自分で見つけられる、検索可能な記事のライブラリのことです。

多くのチームは、メールの返信やサポートチケット、Slackのやり取りの中で、同じ質問に何度も答えています。ナレッジベースは、それらの答えを読者が検索できる一箇所にまとめる仕組みです。顧客は自分でパスワードをリセットでき、新入社員はオンボーディングの手順を自分で見つけられ、これまで質問に対応していた担当者は午後の時間を取り戻せます。

ナレッジベースの仕組み

ナレッジベースを構成する要素

• 検索可能であること: 読者が質問を入力すると、該当する記事が返される。つまり、フォルダを閲覧するのではなく、検索が答えにたどり着く主な手段となる。
• 記事とカテゴリに整理されていること: 記事がコンテンツの基本単位であり、関連する記事をまとめるカテゴリによって、コレクション全体を支えるタクソノミーが成立する。
• 一元化された単一のリポジトリであること: すべての答えが受信箱やチャットのやり取りに散らばるのではなく、一箇所に集約される。探す場所も維持する場所も一つで済む。
• セルフサービスでオンデマンドにアクセスできること: 読者は担当者を待たずに自分で疑問を解決できる。これがこの形式の存在意義である。
• 想定読者が明確であること: 社内向けナレッジベースは業務プロセスやオンボーディング資料で社員に対応し、顧客向けナレッジベースはヘルプ記事で一般ユーザーに対応する。ソフトウェアが同じでも、両者はコンテンツが異なる。

ナレッジベースが重要な理由

チケット削減がナレッジベースを構築する最大の理由だ。読者が自分で解決できた質問はすべて、担当者に届くことのないチケットになる。この効果は数値で裏付けられており、Bloomfireはナレッジベースの公開後、サポートチケットが23%削減されたと報告している。ナレッジベースがなければ、同じ一握りの質問が繰り返し寄せられ、そのたびに担当者が答えを打ち直す時間を費やすことになる。

2つ目の理由は、オンボーディングと定着率だ。あるプロセスが経験豊富な一人の頭の中にしかない場合、その人が1週間休暇を取れば業務が止まり、退職すればその知識ごと失われる。手順を記事に書き起こすことで、チームが持つ知識が保存され、新入社員は同僚に割り込んで質問する代わりに、記事を読むことで業務を覚えられる。

3つ目は、可用性と一貫性だ。ナレッジベースはサポート対応時間外でも質問に答えるため、別のタイムゾーンにいる顧客が朝まで待たされることもない。また、チームとして答えを一つに統一できる。手順が一つのレビュー済み記事にまとまっていれば、二人の担当者が顧客に別々のことを伝えることもなくなり、チームがすでに文書化された情報を探し回る時間も減る。

ナレッジベース vs データベース vs Wiki vs ナレッジベース記事

ナレッジベースそのものは、キュレーションされた、検索可能な、複数記事から成るライブラリである。データベースは機械向けのレコード、Wikiはオープンな共同編集、記事はナレッジベースの中の一単位であり、FAQページは完全な記事の代わりによくある質問を並べた、より簡易な親戚といえる。

ナレッジベースの作り方

1. すでに答えている質問を洗い出す。 サポートチケットや繰り返し発生するチャットのやり取りを集め、頻出する質問をリストアップする。そうすることで、最初の記事が推測ではなく実際の需要をカバーできる(guru、pylon、zendeskもここから始まる)。
2. 対象読者と目的を定義する。 このナレッジベースが社員向けなのか顧客向けなのか、そして「完成」がどんな状態を指すのかを決める。スコープが以降に書くすべてを左右するからだ(guru、bloomfire、pylon)。
3. ナレッジベースソフトウェアを選ぶ。 検索、カテゴリ、公開機能を扱えるプラットフォームを選ぶ。ツールがタクソノミーやアクセス制御でできることを決定づける(helpjuice、zendesk)。
4. タクソノミーとカテゴリを計画する。 洗い出した質問を、大分類から細分類へと構造化する。そうすれば読者は1〜2クリックで自分のトピックを見つけられる(guru、helpjuice)。
5. 記事を書き、レビューする。 質問一つにつき記事を一本ドラフトし、フォーマットを統一し、公開前に必ず別の人がチェックする(helpjuice、bloomfire、zendesk)。
6. 公開し、アクセス権を設定する。 誰が閲覧でき誰が編集できるかの権限を設定してから、読者に向けて記事を公開する(helpjuice、zendesk)。
7. アナリティクスを追跡し、更新する。 どの記事が開かれ、どの検索が結果ゼロに終わっているかを確認し、抜け漏れを修正し、古くなった手順を定期的に更新する(helpjuice、pylon、bloomfire)。

ナレッジベースの具体例

競合サイトの多くは例を抽象的にしか説明しない。ここでは実際に開いてそのまま流用できる、顧客向けナレッジベース記事を一つ示す。

• パスワードのリセット方法
• カテゴリ: はじめに
• 目的: サポートに連絡することなく、顧客が自分でアカウントへのアクセスを取り戻せるようにする。
• ステップ1: ログインページを開き、「パスワードをお忘れですか?」を選択する。
• ステップ2: アカウントに登録されているメールアドレスを入力する。
• ステップ3: 届いたリセットメールを開き、記載されたリンクをクリックする。
• ステップ4: 新しいパスワードを入力し、確認する。
• ステップ5: 新しいパスワードでログインする。
• [パスワードリセット画面のスクリーンショット]

これは「はじめに」カテゴリに分類された1つの記事であり、顧客向けナレッジベースが使うトップレベルの分類の一例だ。「パスワード リセット」と検索してこのページにたどり着き、5つの番号付き手順に従えば、サポートチケットを起票せずに済む。これを顧客からよく寄せられる質問の数だけ積み重ねたものが、このページで説明してきたコレクションそのものだ。

録画からナレッジベースへ、一度の工程で

多くのチームは、白紙の状態からナレッジベースを書き始めるところで手が止まる。Hinto AIは、作業手順を録画した画面収録を、完成した構造化ドキュメントに変換する。つまり、このページが定義してきたものは、これから書くべき文書ではなく、すでに撮った録画そのものになる。

普段の作業方法のまま録画すればよい。Loom、Zoom通話、YouTube動画、あるいはMP4、MOV、WebM形式のローカルアップロードなど、どんな動画ソースにも対応している。Hinto AIはこれらの画面収録や動画ウォークスルーを、構造化された複数記事のドキュメントに変換し、1本の長尺動画を、複数の整理された記事から成る完全な目次へと作り変える。

AIは動画内のUIの状態変化やボタンのクリックを検出し、高品質なスクリーンショットと、それに対応する手順のテキストを抽出する。そこからワンクリックのライブホスティングにより、完成した記事はカスタムドメインとSSLを備えた公開URLに公開される。つまり、録画したその日のうちにコレクションを公開できる。

ナレッジベースに関するFAQ

ナレッジベースとは?

ナレッジベースとは、人々がよくある質問への答えを、人に尋ねることなく自分で見つけられる、検索可能な記事のライブラリのことです。チームが繰り返し答えている内容を一箇所に集約し、読者が検索して該当記事を開き、セルフサービスの形で疑問を解決できるようにします。

ナレッジベースの例とは?

「パスワードのリセット方法」のような顧客向けのヘルプ記事が、「はじめに」といったカテゴリに分類されている状態が典型例です。読者は質問を検索し、記事を開き、番号付きの手順に従うことで、サポートに連絡せずアクセスを取り戻せます。これがこの形式の目的であるセルフサービスの振る舞いです。

個人のナレッジベースとは?

俗な言い方をすれば、個人のナレッジベースとは、一人の人間が頭の中に持っている知識の総体を指します。このページで扱っているのはそれとは別の、ソフトウェアとしての意味です。つまり、チーム全体で維持し、他の人も読める検索可能な記事のライブラリのことであり、一人の頭の中に閉じ込められた専門知識ではありません。

データベースとナレッジベースの違いは?

データベースは、プログラムがレポートを作成する際に読み取る行データのような、構造化されたレコードを保存します。ナレッジベースは、人が質問への答えを得るために読む、人間が読める記事を保存します。両者を分けるのは対象読者です。ソフトウェアがデータベースに問い合わせるのに対し、人はナレッジベースを読みます。