企業がこれらのワークフローにAIを導入する際、これと同じ情報のアクセシビリティ（見つけやすさ）に関する課題が別の形で再浮上することがある。従業員が探すのに苦労する情報は、AIシステムにとっても取得するのが困難な場合があるからだ。AIエージェントがより効果的に情報にアクセスし、それを解釈できるようにする方法を模索する企業が増えている。筆者はそのうちの1社であるFirecrawl（ファイアクロール）に話を聞いた。同社のWebデータ統合ライブラリ「Alexandria（アレクサンドリア）」は、公的なデータプロバイダー、専門のインデックス、そして稼働中のウェブからの情報を統合しているという点で興味深い。しかし、より広範な課題は、単にAIに多くの情報へのアクセスを与えることではない。方針や製品、顧客への約束が絡む場合、どの情報源を「信頼できる公式なもの（オーソリティ）」として扱うかを決定する必要があるのは、依然として企業自身なのだ。
Firecrawlの共同創業者であるエリック・チャルラ（Eric Ciarla）はインタビューにこう語った。「情報が入手可能であることは、スタート地点にすぎません。従業員がいくつかの場所から情報を継ぎ接ぎして回答を作成しなければならないのであれば、まだやるべき仕事が残されています。管理職は、従業員がどのように情報を探し出すかだけでなく、その情報を信頼できるとどうやって判断しているのかも問いかける必要があります」
「頼れる同僚」への過度な依存が、組織の構造的な問題を覆い隠す
公式な情報が分かりにくい場合、経験豊富な同僚に尋ねるのは賢明な対応だ。彼らは、方針が変更された理由を覚えていたり、どの文書が信頼できるかを知っていたり、明文化されていない例外事項を理解していたりする。特に顧客がすぐに回答を求めている場合、彼らの判断が業務を滞りなく進める役割を果たす。
