無料診断に申し込む
暗黙知の資産化 御社専用AI構築

ベテランの知識を、
AIが継承する。

退職・異動で失われていた暗黙知を、AIが学習して組織の資産にします。
チャットで聞くだけで、ベテランと同等の回答が返ってくる世界へ。

無料診断に申し込む
knowledge-ai.internal
👤
X-200型の温度異常アラームが出たときの対処手順を教えて
🧠
X-200型の温度異常アラーム(E-07)の対処手順です:

1. まずセンサー部のコネクタを確認してください。振動で接触不良を起こすケースが最も多いです(全体の約60%)
2. コネクタに異常がなければ、冷却ファンのフィルターを確認。目詰まりが原因の場合はエアブローで復旧します
3. 上記で解決しない場合は基板交換が必要です。保守契約Bの範囲内です
📄 田中主任_設備トラブル対応ノート.pdf - p.23
📄 X-200保守マニュアル_v3.2 - 7章
関連ナレッジを検索中...

こんな状態になっていませんか?

👴

ベテランが退職したら
業務が止まる

30年の経験と勘が一人の頭の中にしかない。引き継ぎ資料は作れない

🧠

暗黙知が
ブラックボックス

「なぜそう判断したか」が言語化されておらず、後任が再現できない

📚

マニュアルが
更新されない

作った時点で古くなり始める。誰も読まない500ページのPDFが放置

新人が一人前まで
3年かかる

OJTの名のもと、先輩の時間を奪い続ける。教える側も疲弊している

知識はある。でも「組織の資産」になっていない。マニュアルを作り直しても、すぐ陳腐化する。根本的な仕組みが必要です。

業務知識をAIに学習させ、
チャットで誰でもアクセスできる状態をつくる

3つのステップで、ベテランの頭の中にある知識を組織の資産に変えます。

1
🎙️

知識を抽出する

ベテランへのインタビュー・既存マニュアル・議事録・作業ログを収集。暗黙知を構造化します。

2
🧠

AIに学習させる

収集した知識をAIのナレッジベースに取り込み。質問に対して適切な回答を返せる状態を構築します。

3
💬

チャットで誰でもアクセス

新人でも、チャットで質問すればベテランと同等の回答が返ってくる。根拠文書の引用付き。

こういうことが、できます。

マニュアルを読む時代は終わりました。AIに聞く時代です。

1

新人が質問すると、ベテランの知識で回答する

自然言語で質問するだけ。AIが社内ナレッジベースから最適な回答を根拠付きで返します。

knowledge-ai.internal / chat
👤
新人 田村
顧客からクレームが入りました。製品の表面に微細な傷があるとのこと。どう対応すべきですか?
🧠
ナレッジAI
表面微細傷のクレーム対応手順です:

初動対応(当日中):
まず顧客に「検品プロセスの確認を含め調査する」旨を回答してください。この段階で原因に言及しないのがポイントです。

原因調査:
過去の類似事例では、搬送時の治具接触が原因の70%を占めます。ロットNoから製造工程を遡り、治具の摩耗状態を確認してください。

報告書テンプレート:
品質管理部の佐藤さんが作成した「クレーム対応報告書_v4」をベースにしてください。
📄 佐藤主任_クレーム対応マニュアル.pdf 📄 品質異常対応フロー_2024改訂版
回答信頼度
92%
2

あらゆる形式のナレッジをAIに取り込む

マニュアル・議事録・作業動画・ベテランへのインタビュー音声。すべてAIの知識になります。

knowledge-ai.internal / sources
📄
設備保全マニュアル_第5版.pdf
PDF / 342ページ / 2024年3月更新
取込済
🎥
田中主任_溶接技術解説(インタビュー)
動画文字起こし / 2時間32分 / 2024年4月
取込済
💬
トラブル対応チャットログ(過去3年分)
Slack / 12,847メッセージ / 2021-2024
取込済
📋
佐藤主任_クレーム対応ノウハウ(音声)
音声文字起こし / 45分 / 取込中...
処理中
🧠
AIナレッジベース
4ソース統合 / 1,247ナレッジチャンク / 最終更新: 2分前
3

ベテランに電話で聞く時代から、AIに聞く時代へ

知りたいことがあるたびにベテランの手を止める必要はもうありません。

Before

ベテランに電話で確認

「田中さん、今ちょっといいですか?」
「X-200のアラームなんですけど...」

平均対応時間: 45分
田中主任の作業中断: 1日5回以上
田中主任の退職後: 対応不能

After

AIチャットで即答

「X-200 温度異常アラーム 対処法」
→ 根拠文書付きで即時回答

平均対応時間: 3分
ベテランの作業中断: ゼロ
退職後も知識は残り続ける

導入事例

業種を問わず、ベテランの知識が必要な現場で成果を出しています。

🏭

製造業A社

従業員 280名
Before
設備トラブル時、ベテラン2名に頼りきり。夜間・休日は対応不能で生産ラインが止まることも
After
ベテランの対応履歴20年分をAI化。夜間シフトの若手でもチャットで即対応が可能に
設備停止時間 72%削減 / 新人の独り立ち期間 1/3に短縮
🏗️

建設業B社

従業員 150名
Before
現場監督の判断基準がバラバラ。品質クレームが年間30件以上発生していた
After
ベテラン監督3名の判断基準をAI化。現場でスマホから即確認できるように
品質クレーム 58%削減 / 現場判断の標準化を実現
🏥

医療機器商社C社

従業員 90名
Before
製品仕様・薬事規制の問合せ対応がベテラン1名に集中。退職予定で危機的状況
After
製品知識・過去の問合せ対応履歴をAI化。退職前に知識移転を完了
問合せ対応時間 65%削減 / 退職後も業務影響なし

他の方法と何が違うのか

マニュアル作成やWikiでは解決できなかった課題を、AIが解決します。

マニュアル作成 社内Wiki ChatGPT
(汎用AI)
AIナレッジ継承
(本サービス)
暗黙知の継承 --- --- ---
自然言語で検索 --- キーワード検索のみ
社内データに対応 ---
回答の根拠表示 --- --- ---
継続的な更新 作成時点で陳腐化 更新が止まりがち 都度プロンプト必要 追加学習で常に最新
導入のしやすさ 簡単 簡単 簡単 当社が構築

導入の流れ

無料診断からスタート。最短1ヶ月でAIナレッジ基盤が稼働します。

無料
Step 01

無料診断

貴社の業務知識の棚卸し状況をヒアリング。AI化の効果と優先順位をレポート

¥0
所要 60分
Step 02

知識抽出

ベテランへのインタビュー実施。既存資料・マニュアル・ログの収集と構造化

個別お見積り
約 2-4週間
Step 03

AI構築

ナレッジベース構築とAIチャットの実装。テスト回答の精度検証

個別お見積り
約 2-4週間
Step 04

運用開始

現場への展開とトレーニング。追加学習のフローを確立し、継続改善

月額保守あり
継続サポート

よくあるご質問

はい、安全です。貴社専用の閉じた環境にAIを構築します。データは外部のAIサービスに送信されません。クラウド/オンプレミスの選択も可能で、情報セキュリティポリシーに合わせた構成をご提案します。
インタビューとして合計3-5時間程度のご協力をお願いしています。通常業務の合間に1時間ずつ、数回に分けて実施します。既存のマニュアルやログが充実している場合は、さらに短い時間で済みます。
すべての回答に根拠となった文書名・ページ番号を表示するため、ユーザーが回答の妥当性を即座に確認できます。信頼度スコアも表示され、スコアが低い場合は「人間に確認してください」と案内します。運用しながら継続的にチューニングし、精度を向上させていきます。
はい、可能です。新しいマニュアル・議事録・対応履歴などを随時追加できる仕組みを構築します。月額保守プランでは、定期的なナレッジ更新とチューニングをサポートします。知識は使えば使うほど蓄積され、精度が上がっていきます。

ベテランの退職前に、
知識を守りませんか?

  • 無料で現状診断(60分)
  • AI化の効果と優先順位をレポート
  • 無理な営業は一切しません