Amazon Bedrockで3年分のSlackログから282件の知見を3日間で自動抽出
KDDIアイレット株式会社は、Slack上に埋もれた技術議論や設計判断の暗黙知を手動で抽出する工数負荷が課題だった。Amazon Bedrock（Claude Sonnet 4.5）を活用した自動抽出システムを構築し、3年分1,357スレッドから282件の高品質な知見カードを抽出、ナレッジ蓄積の工数を大幅削減した。
- 導入企業
- KDDIアイレット株式会社
- 業種
- IT・ソフトウェア
- 部門
- 開発・運用部門（次世代監視基盤AMS開発）
- 解決した製品
- Amazon Bedrock（Claude Sonnet 4.5）、Google NotebookLM、AWS Lambda、Amazon S3（cloudpack.jp）
- 処理対象スレッド数
- 1,357スレッド
- 対象期間
- 3年分（2023年1月～2026年1月）
- 開発期間
- 3日間
01課題
Slack上に蓄積される設計判断やトラブル対応のノウハウが膨大なログに埋もれ、必要な情報に辿り着くまでに時間を要していた。日々数十件発生するスレッドから有益な知見を手動で抽出・蓄積する運用は工数負荷が高く、多くの暗黙知が個人の記憶に依存したまま組織資産として活用されていなかった。
02やったこと
Amazon Bedrock上で稼働するClaude Sonnet 4.5により、Slack APIで取得したスレッドを自動判定・要約。0～10点のスコアリングで設計判断の背景や運用ノウハウを評価し、高スコアのスレッドを300～400文字の知見サマリーとして抽出。生成された知見カードはGoogle NotebookLMと連携させ、自然言語での検索・参照が可能な環境を構築した。
03成果
エンジニアが自然言語で問いかけるだけで過去の結論や判断理由、対応手順に迅速に辿り着ける環境を実現。使いながら改善するアプローチにより、短期間での実用化と継続的な精度向上を実現。
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