産業材製造
機械部品メーカーの技術発信プログラム
技術力は高いが伝わる発信ができておらず、検索面でも競合に埋もれていた。
→ 自然検索とメディア露出の両面で接点が継続的に発生する体制を整備。
Build AI前提の業務基盤を構築する — B06
ナレッジマネジメント基盤
社内ドキュメント・ノウハウを AI で検索可能にする基盤を構築。社内 AI アシスタントの導入。
フェーズ
B — Build
コード
B06
期間
1〜2ヶ月
形態
プロジェクト
00このサービスの位置づけ
背景と
解いていく論点
ナレッジマネジメント基盤は、社内ドキュメント・ノウハウを AI で検索可能にする基盤を1〜2ヶ月で構築。社内 AI アシスタント（RAG）の導入により、「ドキュメントを探す時間」を圧縮し、ナレッジの活用度を大きく上げます。
想定する企業・経営者
社内ドキュメントが散在し、検索性が低い企業。ベテランの暗黙知が組織に蓄積されない事業責任者。新人の立ち上がりに時間がかかる組織。
01こんな課題に効く
よくあるご相談
AI前提の業務基盤を構築する のフェーズで、私たちが解いてきた典型的な課題です。 ひとつでも当てはまる場合はご相談ください。
- 01社内ドキュメントが Confluence・Notion・Google Drive・Slack に散在している
- 02情報を探すのに時間がかかり、結局聞いて回ることになる
- 03ベテランの退職とともに暗黙知が失われている
- 04新人の立ち上がりに、過去ドキュメントを読み込む時間がかかる
- 05営業・CS の現場で、過去事例・FAQ をすぐに引き出せない
- 06ドキュメントの版管理が甘く、古い情報が活用されてしまう
02アプローチ
私たちの解き方
本サービスで実際に取り組む活動を、4つの軸で整理しています。
- 01ドキュメントを統合・整理する
散在するドキュメントを統合し、AI が活用できる形に整理。版管理と削除運用も含む。
- 02社内 AI アシスタントを構築する
RAG ベースの社内 AI アシスタントを構築。Slack・Teams 等から呼び出せる形に。
- 03検索・Q&A インターフェースを整える
自然言語での質問に答えられる Q&A インターフェースを実装。
- 04運用ガイドラインを整える
セキュリティ・機密情報の取り扱い・ガバナンスを整理。
03進行プロセス
プロジェクトの
進め方
本サービスのフェーズ別の進め方です。詳細はご相談時に擦り合わせます。
- Week 1-2ドキュメント棚卸し
散在するドキュメントの棚卸し、統合方針の確定。
- Week 3-4AI アシスタント構築
RAG 基盤の構築、検索・Q&A インターフェースの実装。
- Week 5-6運用開始・トレーニング
現場展開、利用トレーニング、ガバナンス整備。
04期待される成果
典型的な
成果イメージ
プロジェクト終了時に到達することが多い成果イメージです。事業特性によって度合いは異なります。
- 01情報検索時間の大幅短縮
過去ドキュメント・FAQ への到達時間が、平均5〜10倍速くなります。
- 02暗黙知の文書化促進
AI アシスタントが情報を引き出すために、ナレッジ文書化の動機が組織に生まれます。
- 03新人立ち上がりの加速
AI アシスタントを通じて新人が自己学習できる環境が整います。
05納品物
納品物
本サービスの基本納品物です。プロジェクト特性に応じて調整します。
- 01社内ドキュメントの整理・統合
散在ドキュメントの統合と版管理ルールの確立。
- 02社内 AI アシスタント (RAG)
Slack・Teams・Web から呼び出せる AI アシスタント。
- 03検索・Q&A インターフェース
自然言語で社内ドキュメントを検索・質問できる UI。
- 04運用ガイドラインとガバナンス
セキュリティ・機密情報・運用フローのガイドライン。
06期間と体制
契約と
チーム編成
期間
1〜2ヶ月
進行サイクル
週1回の定例 + 構築期間中の集中作業。
担当チーム
AI ソリューション・エンジニア（リード）+ コンサルティング・パートナー。
05関連事例
関連事例
- システム開発・SI
SIerの提案AI×案件ナレッジ蓄積
提案・見積が PM 個人に張り付き、案件種別ごとの再現性が低かった。
→ 提案準備のリードタイムが短縮し、PM の負荷が判断側に集中するようになった。
- コンサルティング
業務コンサルのナレッジDB×提案AI
過去案件の知見が個人のローカルに散在し、提案の初動でゼロから組み立てている状態だった。
→ 提案準備が高速化し、ベテラン以外も再現性のある初稿を出せるようになった。
06関連業界
よく組み合わせる業界
- Industrial Manufacturing産業材製造（BtoB）
属人化した営業と技術発信を、AIで仕組みに変える。
詳細 → - Agriculture & Fisheries農業・水産業
一次産業の属人化を、AIで仕組みに変える。
詳細 → - Fitness & Sportsフィットネス・スポーツ
入会から継続まで、AIで会員ライフサイクルを設計。
詳細 → - Care & Welfare介護・福祉
現場負荷を、AIで持続可能な運営に変える。
詳細 → - Consulting / Training経営コンサル・研修
コンサル知見を、AIで再現可能な仕組みに。
詳細 → - System Development / SIシステム開発・SI
プロジェクト型ビジネスを、AIで提案力と生産性に転換。
詳細 →
09よくある質問
よくある質問
記載のない内容についても、お気軽にお問い合わせください。
- Q01機密情報の取り扱いは？
オンプレ環境・閉域構成・エンタープライズプランの活用など、機密度に応じた構成を選択します。
- Q02既存ツール（Notion, Confluence等）との統合は？
主要な社内ツールとの統合実績があります。データソースとして活用可能。
- Q03運用開始後のドキュメント更新は誰が担当？
社内オーナーを設定する形が基本です。R15（社内 AI アシスタント運用）で継続運用を提供可能。
— お問い合わせ
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まずは現状をお聞かせください。ヒアリングのうえ、最適な進め方をご提案します。