大規模な企業では、暗黙知（トライバルナレッジ）が開発者の生産性を低下させ、運用の俊敏性を鈍らせることがよくあります。重要なビジネスロジックや構成決定が、古いコードベースや少数のベテランの頭の中にしか存在しない場合、その分野の専門家（SME）がボトルネックとなります。 この記事では、GraphCodeBERTの埋め込み、FAISSベクトル検索、そしてSonnetやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）を活用して、複雑な企業ロジックを会話形式の説明に変換するアーキテクチャを紹介します。資産ライフサイクル処理や社内プラットフォーム運用における実際のユースケースを基に、SMEのボトルネックを克服し、エンジニアリングの速度を加速するための、スケーラブルでGenAI主導のアプローチを概説します。