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運営/DX/AIX原則・概念

組織の中に散らばっている暗黙知・ナレッジ・知恵を、AIを使って“使える形”にし、継承・活用するにはどうするか

ナレッジをAIに載せる前に、「情報」と「知恵」を分けて設計する

S専光建志更新 約48分

この知恵で考えられること

- ドキュメントは存在するが、 - 古い - 矛盾している - 現場の実態とズレている - 本当に重要な判断やコツは、 - 文書化されていない - 特定の人の頭の中にしかない - 引き継ぎは形式的で、 - 「なぜそうするのか」 - 「例外時に何が起きるのか」

暗黙知・ナレッジをAIで扱うための実践的ケースと方法論

1. 背景：なぜ「ナレッジ」が問題になるのか

多くの組織では、ナレッジが以下のような形で分断・劣化している。

  • ドキュメントは存在するが、
    • 古い
    • 矛盾している
    • 現場の実態とズレている
  • 本当に重要な判断やコツは、
    • 文書化されていない
    • 特定の人の頭の中にしかない
  • 引き継ぎは形式的で、

    • 「なぜそうするのか」

    • 「例外時に何が起きるのか」

      が抜け落ちている

AIを導入しようとした瞬間、これらの問題が一気に顕在化する。

なぜなら AIは「全部読む」から である。

人間が同時に参照しない複数の資料を横断し、矛盾や破綻を即座に突きつけてくる。

2. 基本的な立場：情報と知恵は別物である

senkoは、ナレッジを大きく2つに分けて考えている。

2.1 情報（Information）

  • 正解が比較的明確
  • 仕様・ルール・手順
  • 形式知化しやすい
  • 本来はドキュメントとして整理されるべきもの

2.2 知恵（Wisdom）

  • 正解が一つではない
  • 文脈・相手・タイミング依存
  • 判断順序や思考プロセスに宿る
  • 「誰が言うか」が重要（信頼・ブランド）

多くのAI活用が失敗する理由は、

知恵を情報と同じ扱いで処理しようとすることにある。

3. AIナレッジシステムで実際に作るもの（共通構造）

暗黙知・ナレッジを扱うプロジェクトでは、概ね以下の3要素を作る。

3.1 インターフェース

  • 人が相談・参照するためのUI
  • チャット形式、検索、音声など
  • 「どう聞けばいいか」を意識させない設計が重要

3.2 データベース

単なるFAQの格納では機能しない。

3.2.1 メタデータ設計

  • ユーザーが使いそうな曖昧な表現

  • 本来の意図（主訴）

  • 関連概念・言い換え

    を紐づける

3.2.2 知識単位の再定義

  • 大きすぎる文書は分解
  • 小さすぎると文脈を失う
  • 検索と生成の両立を前提に設計

3.2.3 ミラーデータ

  • 原文そのままのデータ

  • AI向けに再構成・再記述したデータ

    を併存させ、用途で使い分ける

3.3 パイプライン（AI処理の連鎖）

  • 問い合わせの整理（主訴抽出）
  • カテゴリ判定
  • ナレッジ検索
  • 回答生成
  • 禁止表現・品質チェック

一発回答ではなく、**工程を分けた「生産ライン」**として設計する。

4. ケース1：エース人材の思考プロセスをAI化する

4.1 問題設定

  • なぜ一部の人だけ成果を出し続けるのか
  • 提案書や成果物を見ても違いがわからない
  • 違いは「手前」にある

4.2 アプローチ

  • 議事録や成果物だけでは不十分
  • 思考が表に出る前を徹底的にインタビュー

インタビューの特徴

  • 1人あたり約18時間
  • 「なぜそうしたのか」
  • 「いつ違和感を覚えたのか」
  • 「できなかった頃はどうしていたか」
  • 成功だけでなく、失敗や不安も掘る

4.3 データ構造

  • ローデータ（発話ログ）
  • 思考順序・判断軸を整理したマスタードキュメント
  • ケーススタディ（状況別）

4.4 成果と学び

  • 本人っぽい助言は再現できる
  • ただし成立するのは「本当にエース」のみ
  • 中途半端な言語化レベルの人では機能しない
  • 知恵は「正しさ」より「納得して使えること」が重要

5. ケース2：引き継ぎ前提組織での暗黙知回収

5.1 問題設定

  • 短期間で人が入れ替わる
  • 引き継ぎ書は形式的
  • 実務は口頭知識に依存

5.2 アプローチ

  • AIによる音声インタビュー
  • 既存資料を事前に読み込ませる
  • 前任者に30分程度で複数回質問

聞く内容

  • 遅れると致命的なポイント
  • 例外判断
  • 表に出ていない関係者
  • 事業の背景・目的

5.3 AIインタビューの利点

  • 挨拶・前置きが不要
  • 専門用語が通じる
  • 語彙差によるロスがない
  • 30分で人間の1時間以上の情報量

5.4 成果

  • 引き継ぎの質が大幅に向上
  • 担当者が「何を知らないか」を自覚できる
  • 相談可能なAIとして再利用できる

6. ケース3：ナレッジの矛盾・陳腐化を可視化する

6.1 問題設定

  • FAQ、内部資料、個別メモが乱立
  • 現場感覚と資料がズレている
  • 誰も全体を把握していない

6.2 AI導入で起きたこと

  • AIが複数資料を同時参照
  • 矛盾・古さが一気に露呈
  • 「どれが正しいかわからない」状態が判明

6.3 方針転換

  • 自動回答より先に
  • ナレッジを信用できる状態に保つ仕組みを構築

具体例

  • 矛盾検知
  • 更新時に影響範囲を提示
  • 更新案の自動生成

6.4 学び

  • AIは「答える」より「壊れた知識を見つける」のが得意
  • AIが働ける職場は、人間にとっても健全

7. 成果指標の考え方

  • 工数削減だけを目的にしない
  • 以下のような指標が有効
    • 不毛な相談の減少
    • 初回相談の質の向上
    • マネージャーの認知負荷の変化

重要なのは、

相談が減ること ≠ 成果

相談の質が上がることが本質

8. 横断的な結論：最大の未活用資産は「人の頭の中」

  • 業界ではなく、人にフォーカスすべき
  • 特に経験豊富な人ほど：
    • 書かない
    • 口頭なら教える
  • 問題は「流通と保存の仕組みがない」こと

AIは、

  • 人を置き換える存在ではなく
  • 人の知恵を引き出し、保管し、届ける装置

9. 最終的なスタンス

  • ナレッジマネジメントはITプロジェクトではない
  • 人間理解・設計思想・問いの立て方が8割
  • AIはそれを増幅させるレンズである

「AIを入れる」ことが目的ではなく、「失われるはずだった知恵を次に渡す」ことが目的である。

必要なら、この内容を

  • 記事用（編集済み）
  • スライド構成
  • 抽象度を一段上げた思想編

にも切り出せる。どこまで使う予定か教えてくれたら、そこに合わせて再編集するよ。

全文ログ

Speaker はい。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko いわゆる出版に伴って、かなりのええ出版物も持ってるんですけど、実は出版してない。あの出版のために整理したCMなんかめちゃめちゃあったりもして。 [CDI] Araya Itsuki うん。 あ。 senko そういうものをこう、いわゆる企業研修だったり、あの若手育成に使えないかっていうものだったりだとか。えっと、ジェイアールだったりの場合は、どちらかというとナレッジがそもそもない。あと、形式値化したものがかなり少なく。 で、ただ、あのめちゃめちゃ難しい作業、私も進めているので、どちらかというと、最終的にはその業務のAIXをするんですけど、その前段としては、いかに過去の事実からナレッジをあのAIが使える形に生成するかみたいな。 ものとか。あの、作られているナレッジ。あと。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。 senko ええ、こう必要な知識のなんか3割くらいは形式値化してるんですけど、この7割を知識化するっていう話と、3割くらいのところの形式値が、実はかなり矛盾が混ざっている。あの、こっちでは改札はこういう仕様ですって書いてあって、こっちでは同じ改札はこういう。 [CDI] Araya Itsuki はい。 あ。 senko 仕様ですって書いてあって。あの、実はもうナレッジとして破綻しているっていうのも、AIで使うことでむしろ見えてくるのがありまして。でっていう。まあ、ニュアンスのものとね。ちょっと幅は広いんですが、ナレッジにフォーカスが当たっていて、かつ。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 一定規模以上、もしくは活動のお話を聞く側が一定権威性を持って聞けるっていう意味だと、ざっくり分ける。多分5個くらいですね。その自治体とジェーアールと千葉多分。 [CDI] Araya Itsuki はい。 うん。 senko バイネーム出すと嫌がり。まあ日経と。あとは。まあ、えっと、損保さんですね。損害保険のええ企業さんと。あとはえっと、もう少しベンチャー企業であるんですけど。まあ、グッドプロテクションズ。 っていうところの、えっといわゆるえ法人向けの加盟店管理だったり、あの決済利用者の消費者向けだったりっていう、いわゆる顧客対応管理の部門あたりが多分今日のお話。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 はい。 はい。 senko とはええ、距離が近いというか、テーマ的には良さそうだなって気がしつつ、ちょっとあのものによってかなりどういう難しさなり、あの、まあ、お金を目的にしているのか。 あの。 [CDI] Araya Itsuki はい。 うん。 あの。 senko 属人性排除を目的にしてるか、ちょっとバラバラではあるんで、どのあたりにフォーカスあてた方がいいか、ちょっと話しながら、あのイメージつかめるとありがたいかなと思ってます。 [CDI] Araya Itsuki ありがとうございます。ちょっと暗黙知みたいなものがテーマになっている事例を掘り下げさせていただきたいなと思う。まず思って。まあそれで言うと、ジェーアールだったりとか、自治体さんの話になってくるんですかね。 senko ああ、あんだとジェーアールと自治体と。えっと、エヌピーが多分相性良くて。えっと、あ、そう、エヌピーの話。もう少し増やすと。えっと、これに加えて社内のいわゆるエース社員の考え方を。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 引っこ抜いて若者に配るっていうのがありまして。まあ日々の教育でやられるべきことなんですけど、言われてもわかんなかったり、あの怖くて聞きに行けなかったり、あの言葉が違いすぎてい。 言ってくれてるけど、インストールにならないっていう意味でのこう、暗黙値がかなり。やっぱり会社の中ってあるので、ああいうもう少し、そのまあ自治体も結構近いっちゃ近いんですけど、よりあのポータブルスキルに近いものだけど、社内でこう。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 意外と流通してないっていう意味だと、ちょっと毛色が違う。三つはその三つかなって気がしますね。自治体、ジェーアールエヌピー。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。ありがとうございます。ちょっとその三つ中心にお伺いできればと思って、流れでネットプロテクションズさんのお話を伺いできればと思うんですけれども、こちらはえっと、まず前提として、先行さんの関わられ方としては。 なんか期間だったりとか、どういう形で関わって。とか。そのあたりってどんな道ですか senko えっと、全部のほぼ一緒なんですけど。まあ全体統括かつ全体設計かつえっと。実装。あ、日社の場合は実装も全部やっていて、えっと、JRの場合は実装だったり。ええ。 [CDI] Araya Itsuki うん。 はい。 senko クライアントマネジメントにもう一人ついたりみたいな形ではあるんですけど、あのいわゆるPMOだけしているというよりは、どっちかっていうと全部めっちゃ動くみたいな形が多くて。で、この背景としては。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 生成IKのプロジェクトって、人数規模が少なく組成されることがかなり多くてですね。ITと比べて、あのいわゆるとにかく作んなきゃいけないものが多いという構造になりづらかったり。 あのう。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko こう中身を作るといっても、中身の処理は自然言語で書いて設計したりとか、あの作ってみて出てきたものをシステマチックに評価できなかったりするので、結果的になんか2 3人で全部やるのが一番最速になっちゃう。 っていうのがもありまして。あの、この上げてるプロジェクトに限らず、イライザのスタイルはあの多くても4人チームくらいがデフォルトで、たまにマンパワーが本当にかかるならば、あのアルバイトを使って。 ったりとか。業務委託を使うってことが多いですね。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。これ、実装ってどういうイメージなんですかいろんなツールを積み上げる。あ、組み合わせていくんですかあの、なんかコーディングをしてっていう作業も含むんですか はい。 はい。 senko えっと、ことこの暗黙値なり。ええナレッジに関わるものでいくと、えっと、おおよそ三つくらい作るものがあります。まあ、一個目はインターフェースですね。あの人間が使うための場面、画面だったり。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko 取り出し方っていう。そこのインターフェースの話とで、2つ目はまずデータベース。 [CDI] Araya Itsuki はい。 はい。 うん。 senko で、まあ、ここのデータベースという中には、データベースのアーキテクチャという話と、えっと、データの中身そのものっていうのが、えっと、かなりええ、作る対象としてはありまして、具体例としては。 例えば。えっと。 [CDI] Araya Itsuki はい。 はいはい。 senko なんか問い合わせ対応用のFAQとかあるじゃないですか。あれを引っこ抜いてデータベースに入れるなんてものじゃ全然機能しないので。それに今いる付け加えるメタデータと呼ばれるものをかなり作るんですね。 例えばだと、お客さんがなんかサービス使えませんって問い合わせてきましたと。 [CDI] Araya Itsuki はい。 うん。 senko で、これ、サービスってキーワードで検索しても引っかかんないんで。あの、まあ、この人は多分ログインできませんと言いたいんだと思うんですけど。ということは、ログインの仕方っていうナレッジに対して。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko そういう人間側が言いそうな言葉との関連性もくっつけやすいようなメタデータっていうのを作らないと、いわゆるラグ検索ってそこまで精度が出ないので、そういうメタデータを付与するっていう意味でのデータ作りであったり。 あともう一個あるのは、えっとあ、これ、もう一個はデータベースのアーキテクチャの方なんですけど。えっと、検索をええする際に、まあ、とにかくこう、ナレッジっていうテーブルをとにかく検索するだけというよりは。 [CDI] Araya Itsuki あ。 うん。 senko えっと、ミラーディービーを作ったりするんですけど、あのこう、そういうような、あのもともとの中身と、えっと、メタレーターっていう形式のケーブルと別に、もともとのコンテンツすら。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko もっと書き換えてわかりやすくしたりとか。あのAI的に扱いやすく改造したええものを作るレベルがあったりだとか、その関係性をどういう構図で持つかとかっていうのがあるんですけど。 えっと。まあ、ミラニビュー例えばだと。えっと。 [CDI] Araya Itsuki え はい。 senko なんか皆さんもこうなんかの商品のFAQサイトに似たようなFAQある時あると思うんですよ。ログインがわからないサインインを教えてください。パスワードを忘れました。これ、一個でもいいですよね。みたいな、こういう。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko 知識の単位を改めてこう最高造化して扱えた方があの失敗しにくくて。例えばだとパスワードの方法が提供できればよかったんだけど、検索上ログインの方だけ引っかかっちゃいましたと。 で、であれば、これ分け分けてなかったらうまく返せたってなったりするので。あの、今のAIの処理技術としてはかなり取り込める。あの、検索してから取り込むにはやっぱりなるんですけど、取り込める知識の幅が。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 昔はあの多くて4000トークン市自分と知識合わせて4000トークンって結構少なかったんですけど、今ってあの五5万トークンとか十万トークンいけるので、もうちょっとボリューミーだけど、まあ全部突っ込むわけではないってくらいの検索をする。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko 世界がなっているのもあって、なんかそういう知識の単位のええ再定義をしたようなテーブル、もともとのテーブルみたいなものを両方持っておいて、どっちをどう調べるとか、あの後ろの処理ではどっちをどう使うっていうのを含めたような。 データベースの話がありますと。で、作るのもののもう一個。えっと、パイプラインと呼ばれるんですけど、えっと、プロンプトとまあ呼ばれるやつがあるじゃないですか。あの依頼文というか。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 うん。 senko 精度を出していくことが多いですと。まあなので、例えばだと問い合わせ文が来た場合に、いきなり検索して回答文作るではなくて、問い合わせをもとに主訴を何なのかを整理する。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko で、その主訴が何かによって有力カテゴリーを特定するっていうのを、もう別々の処理どんどん書いてくるんですね。で、それらをで検索をしてとか、文章を作ってみてとか、N字ワード入ってないかチェックしてみたらっていう。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 うん。 senko いわゆるこう工場の生産ラインなもの、生産ラインみたいなものを、AI処理の連鎖だったり、まあその最中に他のシステムへのAPI通信とかっていうのを組み合わせながら、えっと精度だったり安定感を作るのが。 [CDI] Araya Itsuki うんうん。うん。 senko 今のデフォルトのやり方なんですけど、主にこの三つを作っていく。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko 行為でして。まあ、いずれにおいても、いわゆるもともと言われていたようなIT開発よりは、まあ規模が小さいというのと、まあ細かいところというよりは、そもそもできんのとか意味あることって引っ張れんのみたいな。 世界観からまず確認しなきゃいけないのもあって。初期は特に小さい人数でやってることが多いですね。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。すると、こういうものを開発するときの予算感ってどのぐらいのイメージになるんですか あの。 はい。 はい。 senko 予算感の一律回答は多分めちゃめちゃむずいっすね。ぶっちゃけクソ適当でいいなら僕が30分で作れるんで、それでいいなら5万円でいいですしってなっちゃうんで、正直。 うん。どういう目安があると、この。 [CDI] Araya Itsuki うんと。 senko ばかり。この記事としては意味があるんですかね。 [CDI] Araya Itsuki あの背景としては、あの、結構やってみないとどのくらいの精度が出るかわかんないので。あのお金出すのに躊躇するので進まないみたいなことが、結構大企業の意思決定とかで、つまずきポイントとしてあるのかなみたいなことを思っているんですけど。 なんか、どのくらいの金額かの話をしているのかなっていうのが気になっていて。っていう感じなんですが。 senko 金額館の話。 [CDI] Araya Itsuki あ。 senko うん。 [CDI] Araya Itsuki そんなに傾向が難しければ、一旦大丈夫ですよ。 senko のタイミングがあったので、それで。まあ、年間として1600万円くらいのシステムを導入費をもらうはもらうんですけど。えっと。 あ、ちょっと待ってね。 あ、ちょ、ちょっと待ってください。ちょっと電話が一緒。 あ、すみません。えっと、そうですね。ので、うん。まあ、多分、予算というよりは、こう工数感の方でお伝えするのがいい気がするんですけど。例えば、えっと。 要件だったり、どういうデータがあってどうまあ何しまあ暗黙値から作るかとかっていう、どういうものを作ると意味がありそうかなっていうのが分かっている状態からであれば、実装自体は多分長くて1週間だと。 [CDI] Araya Itsuki はい。 はい。 senko 思います。で、えっと、まあ、ただ、これはえ、比較的実用化まで進めたことがあるようなプロジェクトチームであれば、1週間ほどかなっていうので。まあ、作ったことがないとかの、あのエスアイだったら別なんですけど。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko えっと、それは多分1週間で1回作れるって感じです。で、1回作ってはやってみて評価してっていうのを4回って5回転するので、その1週間作る。しっかり使ってみたり合うのか確認する。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko っていうのは、まあ目安。まあ3回転するとしたら作っていくっていう段階で二ヶ月くらいかなって感じで。で、ただその以前の業務だったり、どういう暗黙値がどう存在しててっていうのを理解して整理するっていう段階に、むしろ二ヶ月くらい。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 時間かけることが多いので。あの、まあ、その最中も軽くは作るんですけど。軽く作ったり、データを取り込んでみたりはするんですけど、意味ある形を探すのに二ヶ月意味ある形ができた上で。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko ええ、作る。1回作ることじゃまあ1週間くらいだが、具体的に評価をして3回転くらいすると、まあもうそっちも二ヶ月ぐらいかかるかなって感じですね。 [CDI] Araya Itsuki なるほど、なるほど。結構あれなんですかね。小さく始めやすい領域というか、とりあえず。 はい。大丈夫です。 senko あ、いや、慣れ慣れ真似系は小さく始めるは向いてないと思います。むしろ業務自動化がなんか。 既存の知識で解き切れそうなスコープの方が、絶対小さく始めれますね。 [CDI] Araya Itsuki うんうん、なるほど、わかりました。ありがとうございます。エヌピーさんの話に戻ると、これはその、なんでしょう。あのう、エー社員のナレッジを若者に配るっていうのは、具体的になんかどう、どういうことをして知識を引き出して。 ええ。利用可能な状態したっていう話なんですかね。 はい。 はい。 はい。 senko はいはいはい。えっと、今、あの実装とか工数で伝えたものは、どのプロジェクトも共通なんなんですという上で、えっと、NPの場合だと、例えばえっと新卒入社して八年目くらいで事業部長になって。 [CDI] Araya Itsuki はい。 なんか。 あの。 senko ええ、まあ、いわゆる会社からも信頼されていて、仕事の進め方も上手なあの、いわゆる会社をハックできている活きのいい若者がいますと。 [CDI] Araya Itsuki はい。 はい。 senko うん。で、なんでそいつは提案が通るのに他の人は通らないんだっていう話がまずありますよね。 で、それ、意外と提案書を見てもわかんないんですよ。 [CDI] Araya Itsuki うん。 はい。 senko その提案書を作る前の立ち回りがあったりだとか、相手からこうじゃあこの辺こうしなきゃダメだねって言われたコメントへの理解の仕方や、その後の確認の仕方っていうのが違ったりする。まあ、結果的にそれが違うんですけど。 やっぱその背景にあるのは、物事をどういう順序で確認したり、調べたり、思考したりするかっていう、いわゆる思考するプロセスがかなり違うっていうのがあるので。えっと、まあ最終的にはその。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 若者がこうこういう時どうするんですかねとか、この企画書ってどうですかねとかを入れると、まあ内容論と進め方論とみたいなものが、あのその先輩っぽく出てくる。で、そのどの先輩を引用しているかと。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko アイコンも出てくるみたいな形で。いわゆる。 [CDI] Araya Itsuki すご。 はい。 senko で、まあまああるんですけど、まあざっくりそ、そんなもの作ってました。で、ここであってやっぱり面白いし、確からしいなと思うのは。あ、なんかそいつの知恵を結構インタビューなり、過去のプロジェクトフローケースしたりして。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 暗黙帳、まず形式知化した上でやっていくんですけど、その上でも正直AIでも言うようなことも言うんですよ、これ。あの、何も学習してないAIでも言うようなことを言うんですけど、やっぱりえっと、ナレッジっていうのはブランドが命なので。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko あの菊池さんっぽいし、菊池さんだなって感じると新卒動くんですけど、もともとのチャットジーピーティー配った時にも多分同じアドバイス出てたはずなんですけど、ほぼ誰も使わなかったんですよ。でっていう、あの。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko 情報として正しいかナレッジ正しいかだけではなく、やっぱりナレッジはリファレンスだったり、その信用性が命だったり、正解がないじゃないじゃないですか。あのすぐに。 ミーティングに持ち込むのも正解の時もあるし、しっかり企画書を書いてからの方がいい時もある。で、多分どちらでもアクションがしっかりいいと思ってできれば正解にできるっていうのは、ぶっちゃけある世界観のナレッジってかなり多いんですけど。 そういったような画一的な仕様のものを僕は情報と呼んでいて、あの、ある種正解がないような、あのノウハウに近いものは知恵と呼び分けているんですけど、知恵の領域はそういうこうブランドと言いますか、あの。 ただ、的確に出るというよりは、デリバリーとして使い手が取り入れられる。まあ、形式ないしに見え方に整えないと、まあ、あんまりワークしないなと思いますし、逆に整えるだけでこんなに変わるのかっていうのは、まあ。 学びが大きかったところですね。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。これってそのそのAIでも言うようなことではあるっていう話もあったんですけれども、実際その誰々さんの思考をトレーすべきすることに成功できてるかどうかっていうところの感覚ってどんな感じなんでしょう senko えっと、ここは結構できるなと思っていて。えっと。まあ、なぜできるかというと、えっと。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko どちらかデータの作り方次第なんですけど、議事録とかだけ突っ込んで、それを参照してもあんまり機能しないですと。で、なんでかっていうと、えっと、議事録なり発言にもう出てるものって、もうそいつが施行しきった後のものなんで。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko 暗黙知ってこの手前にあるものなので、もうめちゃめちゃインタビューするんですね。で、こう、これってなんでこうしたのとか、あの、いつからそう思ったのとか、どこでその不安を覚えたのみたいな。いわゆるどちらかというと現れてない。 [CDI] Araya Itsuki あ。 senko 部分にあるものを拾っていて。で、それが。えっと、この会社で働いたことがない天才のAIとそれくらいでもなんか何ケースかあるだけのディービーを探してると、もう全然それだけど勝ててしまって。 っていうのがあって。えっと、その人のええ思考順序の再現っていうものは、エースの場合のみ成り立ちます。で、もうちょっとラン。まあ言い方悪いですね。ランクが低い従業員のやつやったんですけど、これ。 これ成り立たなかったです。で、なんでかっていうと、本人がもう結構言語化がブレていて、いわゆるそこまでこう確たる思考プロセスまでは育っていなかったっていうのもあって、その人っぽいんですけど、なんかええ。 若者の業務支援としては、あまり有効にはならなかったって感じですね。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 なるほど。これインタビューしまくって。具体的に何時間くらい聞いてとか、その辺って。 senko えっと、一応エース五名分をやってるんですけど、一人当たり3日ぐらいですね。 [CDI] Araya Itsuki がっていうのは、えっと。投資ってこと。 senko えっと、6時6時間かける3日ですね。18時間ぐらいですね。 [CDI] Araya Itsuki ああ、相当聞いてますね。だから。 なるほど。これインタビューして、その回答を。まあ、その回答をそのまま先生、AIに読ませるみたいな感じ。 senko あ、いや、えっと、あ、両方あります。先ほどと同じになっちゃうんですけど、まあ本当にインタビューログのローデータなるものと全体を踏まえて、結局こいつの思考順序って、どういう優先度で何を判断してやってるのかって意外と見えてくるんですよ。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko っていう。まあ、もうちょっとこのこいつのポリシーレベルにやったマスタードキュメントなるものと、状況状況でのケーススタディっていうのを分けて登録しますと。で、いわゆるそのAIとしてのシステムプロンプト。 [CDI] Araya Itsuki はいはい。 senko にあったようなものがマスタードキュメントが入ってきて、その上で今回の相談としての類似性があるものとか、状況適応性があるものっていうものをケースだったり、過去の議事録っていうものからヒントを得て総合的に出力をするっていう形ですね。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。こうやって抽出されるものって、なんて言うんでしょう。その会社独自のなんて言うんでしょうね。うんと一般論ではなくて、その環境にいるからこそ、こういう知識が生まれたそうだ。 活用可能であるっていう。なんかそういう個性みたいなのが出てくるんですか senko あ、もうもう一度いいですかどのあたりを聞かれてる [CDI] Araya Itsuki えっと、つまりこれ抽出しました。ご名文のナレッジをっていうのは、これはかなりこのエヌピーの中で活躍していくことに、なんか特化した個性的な内容が出てきてるって感じなのか。 むしろ逆に一般論的にめちゃめちゃ活用可能なんで、他の会社にどんどん転用できるようなものなのか。その辺ってどんな感覚 senko まあ、両方ありますね。で、えっと、まあ、会社によっても多分どんくらいドメスティック比率が高いとか変わるとは思うんですけど、エヌピーの場合は多分ドメスティックにしか使えない。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko ナレッジの比率が高いかなという感覚があって。えっと、まあ、前提条件として、あの、いわゆる、まあベンチャー企業ではあるので、あの若い段階からも自分で考えるのが当然とか、あの。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 はい。 senko 管理規模が広いとか、あのシステムのことわかんないから、そこはシステムの部門に任せればいいねみたいな発想が全くなく、自分で全部わかれみたいな前提が強い会社だったりするので、そういう中で生き抜くみたいな意味。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko としての、やっぱりナレッジは多かったりするんですよね。その独自の方針とか。あの、おそらく他の会社よりかなり合意形成を重んじる会社なんですけど。 [CDI] Araya Itsuki はい。はい、はい。 うん。 senko がゆえに、若者からすると合意形成段階を突破できなくて、絶対この企画やったほうがいいよなとか、このシステム変えたほうがいいよなと思うけど、全然伝わらないんですみたいなところで、スタックがまあ逆には起きやすかったりするので。 ええ。と。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 はい。 ええ senko まんま転用をできるかっていう意味だと、多分まあまあやっぱり両方あるだろうな。で、他で使えると結構ええ、似たようなことだから、他の会社のやつを参考にしても、その会社ではすごい怒られる動き方をする可能性が。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。 はい。 senko あ、あるので、正直まあドメスティックな中で、他の部署でも使える方はかなり確からしいかなと。三つも会社が変わると、なんか国が変わるみたいなものでもあるんで。 [CDI] Araya Itsuki はい。 はい。 ちょっとこう。 senko 結構汎用知識は難しいかな。まあかつ汎用知識。まあ、汎用的な知恵はぶっちゃけAIがもともと持ってるものがあんま間違ってないっていうの間違ってないので、そんなに必要性がそもそもないかな。 気がしますね。 うん。 [CDI] Araya Itsuki なるほどなるほど。これってするとなんでスキルアップっていうか、その会社でよりパフォーマンスを出せるようにレベルアップするっていうのもそうですけど。なんでしょう。例えばオンボーディングっていうのは、なんかその会社の文化をこうクイックに理解するみたいなことだったり、逆に壁にぶち当たっている人が。 なんかぶち当たり方をしているんだっていう。なんかその会社と自分がこうフィットできていないんだっていう。なんかそういう反省を流したりとか。なんか結構いろんなことに使える感じも。 いうお。 senko あ、そう、そうですね。あの、ある種。ええ。 なんでしょうね。こう。 いわゆる情報に近いようなもの。まあ、むしろ形式知としてまとまってるよってほどのもののものがはずなのに、脳内しかにしかないっていう暗黙知というよりは、まあ、ある種ここの、この。 [CDI] Araya Itsuki はい。 うん。 senko 国の渡り歩き方とか、あの言語化されきってないけど、秘伝のタレで流れているものみたいなっていう。ソフトウェアの本当の暗黙知の流通の要素は。ええ、エヌピーの計算。かなり色が強い。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko なと思っていて。なんでまぁ結果的にえっと、なんでしょうね。ただ、その価値観をルフ使用サービス、誰も使わないんで、正直、あの仕事を楽に進めるっていう名目のもとを、やっぱその中でインストールされ。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko ていくっていう構図にはあるとは思いつつ、その効果は全然やっぱあるなと思うんですね。 うん。うん。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。これってあの利用率だったりとか、あと難しいと思うんです。実際これでどのくらい人々のパフォーマンスが上がったかとか、なんか成果ってどういう風に見られてますか うん。 senko えっと、成果はもう元から決めてあって計測をしたんですけど。えっと、いわゆるフォロー側のメンバー、あのいわゆるマネージャーだったり、中華管理職のえっと相談のミーティングが減ったかいなか。 っていうものをと。えっと、新しい相談に関して、ええ、下のメンバーが持っていた時のしょ初稿っていうんですかね、初回相談の質を変化を感じたのかっていうのをえっと計測していて。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko 相談ミーティングは。えっと、実際にこのトレースまでしっかり行ったご名分は、えっと、15パー減くらいですかね。で、ただ、えっと、15パーが。 [CDI] Araya Itsuki おお。 senko 単純減かというと、ちょっと怪しいところはあって。ぶっちゃけあの、もう24時間、まるまるさんっぽい人と相談できなっちゃったんで、上がってくる数は、むしろボスは増えちゃったりするんですよね。 [CDI] Araya Itsuki はい。なるほど。 senko そのわざわざこの程度で時間取るなよ的な相談が減るんですけど、いわゆる活性的になれば、より判断をする必要性があるとか、よりも聞かなきゃわからない段階に早く到達しちゃうっていうのは。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko あ、あるので、工数削減だけを上位に置くと、えっと、多分誤った導入になるなとは理解して。ただ、あのいわゆる不毛な相談とか、あの上司が部下をネグレクトしてしまう。 っていう。あ、あの関係性はかなり寄与するんだなとは思いましたけど。なんで工数直結的に削減を目的に使うことすると、いいものができた場合も。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko より工数が増える可能性もあるんだなって。まあ後から分かったこと。まあではあるんですけど、個別相談とかがかなり減ったっていうのがあります。で、あと、初回相談の質のやつはもう一旦あの、いわゆる十段階評価にしちゃったんですけど。 えっと、ほぼほぼ全員級以上で。えっと、上司側についてはで、ただ一箇所ロックなところがあって、そこはえっと、どちらかというとサービスのその利用率のところ自体にね。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko が起きていて。で、それが起きた部門は、えっと、いわゆるCSと呼ばれるオペレーション部門が出ました。で、そこに関してはえっと、一応あちらのメンバーとも行った振り返り。 の理解としては、えっとよりマーケティングだったり、セールスだったり、まあ企画よりな部分はかなり。やっぱり思考プロセスで初期成長が支援できるんですけど、オペレーション部門は。 まあ、金融系ということもあって、とにかく社会のことを知るしかなかったりするんですよね。具体的にあのどういう時にどうなるだとか、このシステムはどういうデータになってるみたいな、いわゆるここの思考プロセスにフォーカスした場合のもので。 [CDI] Araya Itsuki はい。 あ。 うん。 うん。 senko ええ、助けれるかというと、どちらかと。まあ、本来、定式値としてもっとまとまった方がいいものがまとめきれないと。あの、結果的になんでしょうね、あの企画持ち込んでる風のあそこ仕様的に無理だよみたいな。 感じの同じような見落としがそこまで減らなかったっていうのが。えっと、その部門ですね。 うん。うん。 [CDI] Araya Itsuki なるほどなるほど、面白いですね。でもなんか一般にはこう、知識のなんでしょう、社内ブイキューみたいなやつ作ったりとか、なんかそういう素敵なものがのアクセシビリティをあげるっていうことが多い。一方で、なんか真逆の効果が出るような。 あのことをされていて、めちゃめちゃ面白いなっていうふうに思いました。 うん。 うん。 senko まあ、そうですね。まあ、ただまあ、ここがまあ、やっぱりベンチャー企業であり、まあ、ボトムアップを重んじるがゆえに、あのどこに暗黙知の中でも何人にスコープを絞るかっていう意味で、あの。 [CDI] Araya Itsuki うん。 はい。 うん。 senko 会社を渡り歩いてきた猛者の考え方、中小現場は考え方をどうやったらデリバリーできるのかっていうのと、まあ、あとなんかうまのレベルまで成り上がるやつほど教育意欲がないんですよね。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。 はいはい。 うん。 senko いや、やればわかるじゃんとか言っちゃうんで。あの一番流布してほしいタイプのエースほど。まあ忙しいのもあってトレースできなくて、ただの暇な先輩と後輩がしゃべっても意味がないんで。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko っていう、なんかまあ、あの経営からはそういう課題がもらって、まあ実はいってみたいなっていうのもあるし。まあとはいえ、先輩は24時間コンビニのように開いてるわけじゃないんで。あの、いかにそれをコンビニにするかみたいな感じですね。 が、もともとまあ、スコープ生徒としてもあちらっと握っていたって感じですね。 [CDI] Araya Itsuki はい。はい、はい。 わかりました。ありがとうございます。自治体の話とか言っちゃってもいいですか自治体の話に移りたいなと思ったんですけれども、自治体の方はこれはどういうことをされたっていうことなんでしょう B。 senko えっと、こちらはえっと、もう少し引き継ぎにフォーカスをしたものでやっておりまして。えっと、自治体って二年単位で部署がどんどんローテーションするんですね。で。 まあ、やりたいかとか、あのやれたかにかかわず、まあ基本的にどんどんぐるぐる回るっていうのがまずあります。で、えっと。 ええ、事業と自治体を呼ぶんですけど、なんか例えばとまあ介護補助金制度なんちゃらみたいなみたいなものの単位をまあせい事業と呼ぶんですけど、どんなに小さい自治体でも事業の数って意外と大きい。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko いい自治体と変わんないくらい存在していて。まあ、いわゆる同じように人間が生きることを支えるがゆえに、事業の数が意外とこう、自治体規模と比例せず、あの、あるんですけど、その事業ごとに。 ええ、一応引き継ぎ書なるものがあって、逆には引き継ぎ書以外ないです。みんなのが、まあ大体の自治体で、その引き継ぎ書もどういうものかというと、あのエクセルにこうテキストが。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko ファファファーと書かれて、全文字で500文字くらいの。えっと、何月に何するみたいなのと、どこ予算ですみたいな。まあのと、まあ、あとはもう業務の履歴を見るしかないみたいな。 のが正直あって、あ、まあ正直あるというか、まあ普通にそういう状況ですと。で、それに対してまあ行ったのが、あの前任者、もしくは過去にやったことがある人に対して、この引き継ぎ書にあるものとか。 まあ、関連の法律とか、あの契約書とかっていうものは突っ込んだ上で、あのより曖昧で引き継がれる側として言語化してほしいだろうことをどんどん前任者に聞くんですね。音声でこここって申込書が早めに。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko 出すことを前提としたそうなっていますけど、どれくらい遅れると何がやばいんですかみたいな。あ、こうこうこうですとか、あの申請書において、イレギュラー判断のようなものはどういったものがあるんですかとか、なんか学校ぎょうが。 [CDI] Araya Itsuki 大丈夫 あ。 senko 学校との日程は学校と相談して決めようってあるんですけど、これってどこに話しに行くんですかみたいな。意外とほとんど入ってないし。え、聞くならば先輩を捕まえなきゃいけないっていうのが。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko えっと、ありまあまあ、そういうのをこう。ええ、今あるものをもとに、とにかくおじさんに30分ぐらいまず聞くんですよ。で、まあ分かった上で、まあ、もう1回聞くんですよ。前のことも踏まえて、もう少し知りたいんですけどって形で。 あのより、あの業務上困るだろう想定ケースを踏まえて、もう1回回収するっていうのが。え、2回目え、一応3回目はあの、この事業ってそもそもなんで存在してて、効果がどうで、どう改善した方がいいの [CDI] Araya Itsuki うんうん。うん。 senko で、まあよりこう、担当者としてのものっていうのを、まあワンパックにしてるんですけど、それをこう引き継ぎ書なり関連書をパコって入れたら、インタビューリンクが発行されて、本人が答えてっていうので、まあ終わるって感じですね。 [CDI] Araya Itsuki え、それえっと、聞く側は音え、聞く側はAIっていうことですか はい。 はい。 はい。 senko はい。で、AIとええぜん。まあ、AIと有識者ですかね。AIと有識者で全部音声対応が完結します。で、そこの口頭履歴も踏まえた上で、新引き継ぎ書なるものと。 えっと、その知識も踏まえて、チャットで相談できるAIが吐き出されるっていう形ですね。 [CDI] Araya Itsuki うん、すごいですね。インタビュー。 senko まあ、これめちゃめちゃ便利だなってました。 [CDI] Araya Itsuki 便利です。えっと、えっと、インタビュー時間どのくらいっておっしゃいましたおっしゃってほしいです。 senko えっと。長くて30分で。えっと。 なんでしょうね。30分なんですけどね。結構な情報が取れます。で、私は余談かもしれないですけど、やってみてわかったのは、人間と人間のええ知識を引き出す対話だと、まずなんか。 [CDI] Araya Itsuki はい。 うん。 senko あ、こんにちはみたいな時間とかあるじゃないですか。まあ、まずはあれがゼロですっていうのと、えっと、知ってる側からしたら当たり前にわかる言葉で話したい。でも引き継がれる側が言葉がわからないんで。 ナレッジとは別に単語の理解っていうので、結構時間食うんですよ。 [CDI] Araya Itsuki なるほど。 senko で、その辺全部、あのAIってやっぱその辺の語彙がめちゃめちゃ広いんで。例えばその森林を管理する事業の各期の、いわゆる期の年齢を一定測って定期監査をするみたいな。 マジでわかんない人わかんないみたいな業務の引き継ぎでも、玄人がベラベラしゃべって、AI同じ語彙でついてくるんで。あの、そういう、いわゆる用語だったりっていうリテラシーが。 揃った状態で挨拶とか関係なく、本題ストレート開始本題終わり終了っていうのがあって、30分だとなんか感覚的にあの六70分くらいしっかり把握した場合。 くくらいの。なんかこう、情報量が出てくるって感じですね。 うん。 [CDI] Araya Itsuki なるほど、面白いですね。これ、さっきのあのNPの方の事例伺いながら、なんかこれがインタビューやるっていうのは難しいのかな、難しいんだろうなって思ってたんですけど、実際にそれってなんか結構そのその情報と知恵の魚。 senko あ。 [CDI] Araya Itsuki があるかなって思ったんですけど、聞き出したいことのその辺ってどう思われますなんかそっちの自動化。 うん。 あの。 senko あ、あると思います。まず、ええより情報の意味合いが強いし、知ってる人からしたらすぐ言える。で、さっきのエヌピーの方はやってる側も結構。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 うん。 senko うん、俺なんでできてるんだろうみたいなとところから始まったりするんで。まあ、えっと、AIインタビューでやれる範囲もあるなとはやった上では思ったんですけど、ちょっとこう引き出す技術の比重が。 高まるかなとは思いました。 うん。うん。 [CDI] Araya Itsuki うんうんうん、なるほどなるほど。ちなみにこのNPの方のインタビューっていうのは、なんか3日かける6時間って結構な量だなと思っていて。なんかどういう設計をして、どんな話を聞かれていたんですか senko えっと、デイワンはもうとにかく具体ですね。あのう。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 うん。 senko まあ、ピックアップもするんですけど、過去え、自分がやったプロジェクトだったり、自分が切り抜けたシーンというもので深掘る価値があるものを洗い出していくっていう。まあ段階。まあ、いわゆるこう。この後深掘っていく時のテーマ一覧をこう。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko 並べるっていうものと、えっと、一旦この中身、そんな聞かない上でのフリーインタビュー。あの、まあ、フリーと言ってもあの構造化インタビューなんですけど、その仕事においてあの、何を成功だと考えているかとか。 どういう仕事の進め方を良い悪いとしてるかみたいな。ちょっとこう、いろんなテーマで良い悪いみたいなものの考えを聞きながら、その背景にある時のじゃあ良い仕事をするためにいつ何気にしてますかとか、いつどう情報をとってますかとか。 [CDI] Araya Itsuki はい。 senko っていうより具体の動きをある程度並べるくらいが。えっと、1日で終わる人は1日あります。で、だいたい足が出るんで、1.5日くらいそれに使い、あの後半1.5日がケースをめちゃめちゃ効く。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 うん。 うん。 senko そ、そのレベルまでは僕もまだ科学ができてはないんですが、やっぱりそこの。ええ、なんか頭の中覗かせてもらえないとわからないところをある程度嗅がせるだけでも、後輩からすると。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko それを引き出すにも、なんかこう、関係性がいるとか、あの、まあパッと言われてもようわからんみたいなのもあると思うんで、そこが一旦こう、言語なり構造的な形で取れているっていうだけでも、まあ。 最低限は賄えるかなとは思いましたね。 [CDI] Araya Itsuki あともう一点気になったのが、そう、そうやって引き出したナレッジを構造化するじゃないですか。で、AIに活かするじゃないですか。もうこの構造化するところっていうのは、もう基本的にはAIがもうやってるのか、それとも結構そこも。 こう、人間があのセンスだったりとか、構造火力みたいなものがすごく大事になってくるのが、なんかどういう世界観になる うん。 senko 良い良い悪いとして話していることと、より分かってなら気をつけるべきこととか。あのまだできなかった時には難しくて頑張ってたことと、その課題超えた後の自分だからできることってあるじゃないですか。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 じゃあ。 面白い。 senko で、こう、こっちのやり方はできないはずなんですよ。スキルがないので。だからそれを分けて整理しなきゃダメだよねとかって、あの設計の妙ではあったりするんですけど、まあっていうなんかより。 ええ、ローデータが同じだとしたときに、それをより目的指向性高く。ええ、扱うためのこう分け方とか誤解なく、やっぱデリバリーするために。 [CDI] Araya Itsuki うん。 そうですね。 senko どう誤解が起きるかなっての考え、それを対策するための情報区分を作るっていう。まあイメージなんですけど。まあ一番多いのはやっぱりその、いやいや、うん、菊池さんが正直にわかりますけど。いや、僕だとそんなこと言われてもできないです。 っていう、あの実現不可能な共助の理論を提示するだけだと、もともとの雑壁打ちと同じになっちゃうので。え、じゃあそれ元からできたのできなかった時はどうしたのとか、逆に自分が。 誰かを教えた時に、あの、ちゃんとそのスキルをあの届けれたなって人は誰なんでそいつできたのみたいな形で。こう、あくまでのこう、それがまだできない人への供給っていうのをもとに、まあインタビュー側も設計はあるはあるんですけど。 まあ、そこを誤解なく引っ張らないと。うん、できない。セオリーの出力もっとな、なんかチャットするほど落ち込むみたいになっちゃうんで。 [CDI] Araya Itsuki 面白いですね。なんかだ、ある程度、やっぱ構造的に聞いていかないと、どっちから聞いていかないといけないし、設計しないといけないんですけれども、結構究極的には人間理解がどれだけ深いかによってインタビューワーだったり、その設計する人の出来上がるものがだいぶ変わってくるってことですよね。初心者だったらここまでできるけど。 senko うん。 [CDI] Araya Itsuki これは熟練じゃないとできないよねっていうことに対する理解だったりとか、これは初心者が言われても困るよねっていうことに対する理解だったりとか。なんかそのあたりが結構なんかやる側の作る側の人間理解。 以上。 うん。 senko そうですね。まあただまあ、そういうあのできる人の脳内引っぺがしたら、AIでデリバリーできる時代っていうのがまだ新しいので。まあ、ある程度やれば似たような引っぺがし方と似たような届け方。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko はあのデータベースコードとかは汎用化するかなとは思いつつ、なんか毎回同じでいいとは思わず人間理解をする。で、あ、じゃあ今回はこういう形がいいだろうなみたいな判断は。 あの。まだ残りそうかなって気がしますね。 [CDI] Araya Itsuki なあ。 senko ああ。すみません。 [CDI] Araya Itsuki ありがとうございます。ちょっと残り時間少ないんですけど、JR話も少しお伺いしてもいいですかどんなことをしたのかっていうところから。 senko えっと、JRの方はどちらかというと。ええ、まあ、結構ストレートナレッジマネジメント要素が強くて。えっと、もともとの状況としては、いわゆる外向けの公開のFAQなるもの。 であったり、内部の顧客対応する人なり、駅員さんが見る用の検索システムで、そこにはないけど、おすすめの一問一答集。ええ、それとは別のなんかもうどう [CDI] Araya Itsuki はい。 senko どうやったら読み切れるかわからない分厚い本みたいなみたいなものがあって。加えてなんかいろんなエクセルに色々書いてあるみたいな。こうのがまあ、もともとナレッジ状態で。えっと。 まあ、例えばこう。まあ、主に顧客対応のためのええナレッジマネジメントを作っていったんですが。ええ、いわゆる。まあ、これを取り込んで回答できるようにする。 というよりは、まずやっていたのは、これを取り込んで。えっと、今回の場合は、どういうナレッジをどの程度参照して、しっかり答えなきゃいけないものかを判定するっていうところから始めて。 いました。で、それを判定した上で関連するものを引っ張ってくる。で、自動回答とか、あの一次回答につなげたかったんですが、結局ナレマレのプロジェクトに変わりました。 理由としては、えっと、回答の評価をええ、現場の方にしてもらっている中で、これAIの方間違ってるよって、まあ指摘がどんどん入るんですね。100円、200円評価した中で。 [CDI] Araya Itsuki お。 senko で、あ、そうだ、これ間違ってるのかって言って見に行ったら、もうリファレンスに書いてあることとではあ、合ってるんですよ。で、あれ、これこれってどっちが現場の方のコメントが間違ってるのか、資料が間違ってるのかどうですかねって聞いたら、やっぱ結構資料が間違って。 いる。まあ、いわゆる最新性の担保がされてないんですね。 [CDI] Araya Itsuki はい。はい、はい。 senko っていうのが分かりまして。それ以降はもう質問側を。結構もう特に最新性が怪しいゾーンが分かってきたので、もう過去のええ質問の。 [CDI] Araya Itsuki うん。 はいはい。 senko アップおよび新規でええ仮の質問を生成して、回答ガーッと作ってもう1回まあ合ってる間違ってるをいわゆるリファレンスよりも詳しい人につけてもらって、あのいわゆるナレッジ不備を見つけるための評価として。 ゴリっと回しで、それ以降作っていたのは、えっと、新しくナレッジを更新する場合に関連する変更すべきナレッジのドキュメントがどれだとか、どこにあるみたいなものとか。 [CDI] Araya Itsuki Yeah,yeah. senko それはあの、矛盾になるような話とかっていう。まあ、いろんなこうこう、最新性が落ちるパターンがあるので、まあそのあたりのこう判定とちゃんと更新する。まあこうまあ更新案も出すみたいな。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 うん。 senko 形のどちらかというと、こうちょっと地味なんですけど、あの基礎として、AIとしても人間としても信用できるナレッジディービーを維持するっていうためのものを結構作ってました。で、まあそれがあったんで、まあその後は。 あの自動対応だったりだとか。なんかええ、顧客の案内をする上での、まあいろんなチャネルに展開ができる基盤にはなったんですけど、まあそういう意味でのこう、ナレッジマネジメントの課題として、まあ本人らもちょっと。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 senko 無自覚だったところも含めて、あのAIでも使うためにっていう目的があったから整備されるっていうのがいい流れだなと僕は思ったんですけど。 [CDI] Araya Itsuki うんうんうんうん、なるほど。面白いですね。 あの。 うん。 あ、うんうん。 うん。 senko そうです。なんかあの感覚に近いですね。あの工場とかが、ちょっと身体障害がある方が働き始めるときに、のこぎりが危なくないように整備しましょうとかってあるじゃないですか。あれと近い感じで、職場にAIさんが働き始めたことでわかった。 人間としても、ありがたい生理が起きているというか。 [CDI] Araya Itsuki まあ、そうだね。 なるほどな。 senko で、まあ、そこのより。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 うん。 senko うん、なんていうんですね。一瞬で全情報が読めるがゆえに気づけるんですよね。あの、似たことが書いてあるドキュメント散らばってるんで、同時にそのドキュメント読んでる人間、多分いないから起きてるんですけど、AI的には関連する50個ぐらいの。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 うん。 senko あのドキュメントぱって見て作ってみたり、矛盾見つけたりっていうのはやっぱ得意なので。まあここやっぱりAIが得意だなというか。あの情報量への体制や。ええ処理速度。 っていうのが、まあ人間ではできない。意気に達したからこそできるのが、まあやっぱなれまるとしては強いなとは思いましたね。 [CDI] Araya Itsuki うん、なるほど。なるほど。 あ、どうぞ。なんか、えっと、今あの区別事例をお伺いしたんですけども、これ俯瞰的に見たときに、なんかAIでナリッチマネジメント、まあ企業がいりますっていう時に、結構製造製造業の事例多いな。 でもえ、技術的なナレッジを参照できるようにして、まあ質問回答だったりとか、製品開発に活かすであるとか、あと金融とか医療とかですかね。あと、え、あの業種に限らず、バックオフィスでなんかFAQ っていうみたいな、社内の社外ですかねっていうような、なんか結構よくある事例パターンってあるなって思うんですけども、なんか本当はこういう領域ももっとあの進化できる余地あるんだけどなみたいに。 感じるような。なんかテーマ領域みたいなって。なんかいろいろ面白い取り組みされてる専攻さんからって、なんかあるかなと思いますよ。 senko ****れあれです。結構あのララフな感じでいいやつです。 でも、僕が完全に確信してるスコープはおじさんですね。 [CDI] Araya Itsuki おじいさん。 senko だからそのなんか業界ではなくて、おじさんの脳内にある有休資産を掘り起こしてるだけの感覚なんですよね。で、おじさんってドキュメント書かないですし。まあでもおじさんって口頭で聞くとすごい教えてくれる。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 そう。 senko じゃないですか。でも、あれが情報のフローとストックの循環に乗ってないことが問題なだけだなって書くもあるんで。まあ、ちょっとでかすぎですかもですけど。あの、そういうあの仕事をしっかり。 やったおじさんが多分このままだと後世に何の貢献もせず死ぬことになるんで。なんか多分それが顕著なのが多分製造っていう話ですし。あ、まあちょっと上げてなかったですけど。まあ、エルピーガス業界とかのナレッジマネジメントもやって。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko ったんですね。で、それももう結構後任があ、残るか怪しいし、あのどこにも書いてないまるまるさんだけが知ってるやり方とかがかなり多かったりするんで。まあ、ああいうこの。 [CDI] Araya Itsuki はい。 なるほど。 senko いわゆる縦の系譜が、線が細いければ細いほど、あの急務かなって感じはしますね。それが製造かなって気がします。 [CDI] Araya Itsuki なんか。 うん。 senko はい。なんでエンジニアとかはもう全然。もう縦の幅がもう図太いやし。 ああいうのはいらないなって思いますけど。 [CDI] Araya Itsuki なんか結構お話をお伺いしていて。まあなんか情報を伝達するっていうレイヤーと知恵だったり、ナレッジをあの伝達するっていうレイヤーがまずあるんだろうなと思ってるんですけど、なんか今日結構お話を聞いていて、個人的に。 senko あ、うん。 [CDI] Araya Itsuki 発見だったのは、なんかまあ、もちろんデータのレイヤー、情報のレイヤーであれば、なんか色々資料とかをデータベース化してっていうのもあるんでしょうけど、さっきのJRの話とかお伺いしていると、最終的には口頭でおじさんからその場に引き出した方がよっぽどいいものが来て。で、この結局ナレンジのレイヤーも結構この口頭ベースで。 やったものがさっきのNPの話じゃないですけど、こういいものになってくるってこと考えると、なんか過去のデータをちゃんとあのAIに組ませるみたいなの大事ですけど、なんかそれ以上になんかその場でおじさんだったり、知ってる人のナレッジをちゃんと出しちゃう。 senko そうですね。 [CDI] Araya Itsuki 出し切ってデータベース化するみたいなことが、思ってる以上に効果が大きいんだなっていうのが、なんか聞いていてもすごく思ったことなんですけど。そのあたりどう senko あ、いや、おっしゃる通りだと思います。なんか今も、例えば僕が今AIのナレッジを喋ってますけど、これも今消えかけてますよね。なんか記事にしてもらうとかあるかもしれないですけど。まあそれがあって僕やってるのは。 [CDI] Araya Itsuki うん。 こちら。 senko こういうオンライン通話で話したものが、まあ保存され、あのデリバリー可能で、個人情報とかいう形で加工され、あの自分、AIの読み込み先になるよりも、実は僕はもうしてるんですよ。で、あの。 友達から聞かれてもめんどくさいんで。あのこう一旦。 [CDI] Araya Itsuki こいつ聞いてくれた。ちょっと次回か。なるほど。 senko な、なんでまあ。 [CDI] Araya Itsuki はい。うん。 あ。 はい。 senko そういう意味だとおっしゃってください通り、まあ拾われるシステムの中で、おじさんがしゃべれる世界にできればよくて。で、やっぱり製造とか伝統工芸ってなると、こういったようなオンラインミートをつなぎながら木を削るわけがなかったりする。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 senko ので、そこはなんかデバイスの課題だったりとか、あのもの見てしゃべると思うんで。あの、これがこうるよって言われた時に、AI側からあ、今のこれのとこ教えてもらえますかって深ぼらなきゃいけないなとか。 [CDI] Araya Itsuki え はい。 はい。 senko っていうのはあるとは思いつつ。まあ、やっぱり、うん。もうオンラインで会話することがデフォになりつつあるおじさんはもう巻き込めるなと思ってて。まだそこにいないところは課題があるだろうし。えっと、まあ。 [CDI] Araya Itsuki うん。 うん。 うん。 senko って言っても言語化してくれないんで。やっぱりプッシュで取りに行くっていうAI装置が一個。まああれば意外と別に二、三ヶ月それ回ってるだけで、やっぱり自治体もかなり事業数あったんですけど。 と。二ヶ月でほぼ全授業終わったんですよね。 [CDI] Araya Itsuki うん。うん。 はいはい。 senko と思うと、あ、まあ、うん。まあ、かつ車の移動が多いから、車の運転しながら音声でやってもらえたっていうのもあるんですけど、意外とやっぱり隙間隙間で30分くらいで口頭で準備なくしゃべる分には、おじさんは全然。 [CDI] Araya Itsuki うん。 senko いけるし。おじさんはそれくらい賢いというか、経験があるので、変に言葉通じない前提とかなく質問してくれるなら、別にいつだっておじさんはディービーになるというか、こう。 [CDI] Araya Itsuki ああ、そうですね。面白いなあ。ありがとうございます。個人的にはピザスクさんは早れやったらいいと思ってますね。 はい。 はい。 うん。 senko いや、そうっすね。まあ確かにこれでなんか、あの御社からお金をもらいますけど。まあ、ある種アーカイブ配信でもいいようなものもあるじゃないですか。 はい。 [CDI] Araya Itsuki ありがとうございます。あの、非常にユニークな事例の話をいろいろ聞けて、大変参考になりました。あの、ちょっと今後も何かとご相談する機会とかあるかなと思うんですけども、ぜひよろしくお願いします。します。 はい。 もちろんです。 はい。 senko はい。なんか外出しする記事になる場合だと、一応ちょっとバイネームとかだけ、あの、事前に見れるいたいので。あの、そこの連絡はどこ経由です。 [CDI] Araya Itsuki えっと、ご連絡先いただいた方がいい。 はいはい。 senko あ、じゃあ、メアドをビザ少なめに書いとけばいいですかね。 あ、ありました。 [CDI] Araya Itsuki あ、ビザスク上でメアドのやり取りすると、なんか多分なんかなんか引っかかるとダウンされて、こちらのチャットにいただければ、あの、そちらに。 はい。 senko 今、送りました。っていう。 [CDI] Araya Itsuki ありがとうございます。はい、ありがとうございます。ご連絡させていただきます。 senko はい。 あ。わかりました。 [CDI] Araya Itsuki あの、基本的にこういうイメージが出るような形で記事にはしないつもりではありますので、そのあたりはこうしていただければなと思ってます。はい。 そうですよ。はい。 senko あ、はい。基本は好きにしてもらっていいかなと思って。一応なんかちょっと責任としても目は通したいくらい。