学習コンテンツを、
社内AIのナレッジソースに。
Manabu2 のレッスンは、パス・コース・セクション・レッスンに整理された構造化テキストです。API と MCP から読み出せるので、自社の RAG パイプラインのソースとして活用できます。Manabu2 に組み込みの RAG 機能は、現在設計中です。
RAG構築でよくある課題
高品質なRAGを作るには、良質なソースドキュメントが不可欠です
良質なソースがない
社内ドキュメントはバラバラ・古い・構造化されていない。RAGに使える状態にするだけで膨大な整理コストがかかる。
ナレッジが属人化している
熟練者の暗黙知がドキュメント化されていない。エキスパートが退職したら知識が消える。
コンテンツが陳腐化する
一度作ったドキュメントがすぐ古くなる。RAGのソースを常に最新に保つメンテナンスが大変。
学習コンテンツを、自社の RAG につなぐ
いま使えるのは、構造化されたコンテンツと、それを読み出す API・MCP です。チャンキング・ベクトル化・検索は、お客様の RAG 基盤側で行います。
最初から構造化されている
パス → コース → セクション → レッスンの階層で、1 レッスン 1 トピックが基本です。レッスン単位で分割しやすく、出典としてレッスンを示せます。
API と MCP で読み出せる
read:content スコープのアプリや API キーで、レッスン本文・教材・クイズの設問を取得できます。コースやパスの検索は、検索 API と MCP の search_content で行えます。
見える範囲はそのまま
アプリのトークンで読めるのは、サインインした利用者が見られる範囲だけです。非公開コースは組織の外には出ません。ただし、自社のインデックスにコピーした後の保護は、お客様の基盤側の責任になります。
組み込みの RAG 機能は設計中
レッスン本文のインデックス化、出典付きの回答、RAG 管理コンソールを Manabu2 に組み込む計画を設計しています。現時点ではご利用いただけません。
学習コンテンツをソースにした活用例
社内AIアシスタント
「○○の手順を教えて」「コンプライアンス規則は？」に、自社の学習コンテンツを根拠に答える Slack/Teams ボットを、お客様の RAG 基盤で構築できます。
AI アシスタントから直接参照
MCP 対応の AI アシスタントを Manabu2 に接続すると、コースやパスの検索、レッスン本文の読み出しをそのまま行えます。
コースとパスの検索
Manabu2 の検索は、コースとパスをタイトルと説明文で探します。わかりやすいタイトルと具体的な説明文が、見つけやすさを左右します。
関連する無料学習コンテンツ
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