
こんな方におすすめ
- 散在するIssue・チケットの横断検索ができず「あの人に聞く」が常態化していてお悩みの方
- ナレッジの属人化を解消し、特定担当者への問い合わせ集中を減らしたい方
- 非エンジニア(CS・PM)もSQLなしでIssue検索できる基盤を作りたい方
- 大がかりな全社展開ではなく、小さく始めてAI検索を試したい方
こんなことがわかります
- 開発・CS組織で情報が「ある」のに「見つからない」検索問題の構造的原因
- 収集→蓄積→AI検索の3レイヤーアーキテクチャと各レイヤーの役割
- GitHub Copilot ChatとCOMETA AIチャットの棲み分け(検索範囲・権限・対象ユーザー)
- メタデータ整備のLevel 0〜2と、未整備でも動き段階整備で精度が上がる社内CRE事例
- 約2〜3時間・5フェーズで最小構成を立ち上げるスモールスタート導入手順
GitHub等に散在するIssue・チケットを全社横断で自然言語検索する仕組みを解説します。
自社CREチームの実践事例をもとに、1チーム・1リポジトリから始めるスモールスタート導入手順を紹介します。





