KNOWLEDGE
技術継承・ナレッジ活用
「担当者しか知らない」を、AIが解消します。AIが有識者に確認しながら学習を重ねる仕組みで、使うほど自社に最適化され、退職・異動があっても知識が組織に残り続けます。AI人材育成にもつながる仕組みです。
PROBLEM
技術継承で、こんな課題を抱えていませんか？
属人化
退職・異動で、暗黙知が失われるリスクがある
ベテラン技術者の退職・異動によって、蓄積されてきた判断基準やノウハウが、組織から失われてしまうリスクがあります。
形式知の限界
一般的なAIは、暗黙知には届かない
一般的なAIは文書化された知識（形式知）しか扱えず、担当者の経験や判断基準といった暗黙知には届きません。
確認コスト
「なぜこの設計なのか」に、都度確認が必要
新人からの「なぜこの設計なのか」という質問に、その都度ベテランへ確認が必要になり、双方の時間を消費しています。
人材育成
社内にAIを推進できる人材が育っていない
AI活用を進めたくても、社内でAIを使いこなし推進していける人材がまだ育っていません。
SOLUTION
AIが分からないことは、有識者に聞いて学習する
AIが未知の用語・判断に遭遇すると、有識者へ自動で質問。その回答を暗黙知としてコンテキストに蓄積し、以降は自動で応答できるようになります。使うほど自社の実情に最適化されたAIに育ち、AI人材育成の土台にもなります。
AIが未知の用語・判断に遭遇
コンテキストだけでは判断できない事象を検知します
有識者へ自動で質問
ベテラン技術者等（ライトパーソン）へAIが自動的に確認します
回答を暗黙知として蓄積
得られた回答をコンテキストとして組織のナレッジに反映します
以降は自動応答が可能に
同じ質問には、AIが蓄積した暗黙知をもとに即座に回答します
COMPARISON
一般的なRAGとの違い
| 項目 | 一般的なRAG |  |
|---|---|---|
| 参照できる知識 | 形式知のみ | 形式知＋暗黙知 |
| 知識の更新 | 手動 | 会話を通じて自動蓄積 |
| 同じ質問への対応 | 毎回同じ回答 | 2回目以降自動応答 |
| 属人化リスク | 高い | 有識者の知識が組織資産に |
参照できる知識
| 一般的なRAG | 形式知のみ |
|---|---|
| 形式知＋暗黙知 |
知識の更新
| 一般的なRAG | 手動 |
|---|---|
| 会話を通じて自動蓄積 |
同じ質問への対応
| 一般的なRAG | 毎回同じ回答 |
|---|---|
| 2回目以降自動応答 |
属人化リスク
| 一般的なRAG | 高い |
|---|---|
| 有識者の知識が組織資産に |
USE CASES
想定ユースケース
新人技術者への即時回答
「なぜこの設計なのか」への根拠付き即時回答
退職・異動前の知識継承
ベテラン技術者の暗黙知を組織資産へ変換
AI人材育成プログラム
育成プログラムの一環としての活用
拠点・チームをまたいだナレッジの一元化
複数拠点・複数チームに分散した暗黙知を、組織横断で参照できる状態に
