学習データの上手な分け方
5カテゴリの使い分けで、AIの精度をさらに高める
なぜカテゴリ分けが大事か
AI学習データは、ただ登録するだけでも効果があります。ただし、カテゴリを意識して整理すると、あとから情報を見直すとき・更新するときに圧倒的に楽になります。また、登録漏れに気づきやすくなる効果もあります。
本記事では、5つのカテゴリそれぞれに「何を入れるべきか」「どんな粒度がよいか」を具体例で解説します。
1. サービス
価格、メニュー、対象顧客、強み、対応エリアなど、自社が「何を提供しているか」を伝える情報です。最も使用頻度が高いカテゴリなので、優先的に揃えます。
登録例：
- サービスA：対象、料金、所要時間、初回特典、得意な悩み
- サービスB：上に同じく1サービス1件
- 料金プランの全体像（パッケージ料金、オプション、支払い方法）
粒度のコツ：1サービス1件で登録します。1つにまとめてしまうとAIが該当箇所を取り出しにくくなります。
2. ブログ
過去に公開したブログ記事や定型コンテンツを登録します。AIは内容だけでなく「言い回し」「文章のリズム」も学ぶため、自社らしい文体の継承に効果が高いカテゴリです。
登録例：
- 過去の人気ブログ記事（反応の良かったものを5〜10件）
- SNSで反応が良かった投稿（短文でも価値あり）
- 商品紹介の定番テンプレート文
粒度のコツ：1記事1件で登録すると、トーンの違いを保持できます。長すぎる記事は分割しても大丈夫です。
3. コンセプト
ブランドのミッション、こだわり、世界観、トーンルールを伝えるカテゴリです。「何をやっているか」より「どうやってやっているか／なぜやっているか」に近い情報を入れます。
登録例：
- 創業ストーリー・代表の想い
- 文章ルール（「親しみやすく」「専門用語は避ける」「絵文字控えめ」など）
- 避けたい表現リスト（「絶対」「神」「最強」など使わない言葉）
- 大切にしている価値観
粒度のコツ：トーンルールは具体的な「使う言葉／使わない言葉」の例があるとAIが守りやすくなります。
4. メンバー
スタッフのプロフィール、経歴、得意分野、人柄を伝えるカテゴリです。スタッフ紹介ブログや、誰が書いたか分かる発信の文章に活きます。
登録例：
- 代表のプロフィール（経歴、専門、思い）
- 各スタッフのプロフィール（得意分野、お客様へのメッセージ）
- 誰が・どんな顧客を担当しているかの分担表
粒度のコツ：1人1件。本人の口調がわかるエピソードを1〜2個入れると、本人らしい紹介文が出やすくなります。
5. その他
上記4カテゴリに当てはまらない情報を入れる場所です。あえて広く取ってあり、運用しているうちに「これも入れておきたい」と気づいた情報をひとまず置く場所として使えます。
登録例：
- よくある質問と回答
- 業界用語の解説（自社で使う独特の言い回しなど）
- 競合との違い（情報整理として）
- 季節限定キャンペーン情報（期限が切れたら削除する）
タイトルの付け方
登録時のタイトルは、後から自分で識別しやすい名前にします。AIの参照精度にも影響するため、内容を一行で説明する形が理想です。
- 悪い例：「ブログ1」「資料」「メモ」
- 良い例：「サービスA：30代向け基本コース」「コンセプト：文章トーンルール」「FAQ：解約時の手続き」
更新のリズム
- 月1回：料金・キャンペーン・サービス改定のチェック
- 四半期1回：コンセプトとトーンルールの見直し
- 必要時：人員変更時にメンバー情報を更新