才能が、届く仕組みを。
「あの人だけ」が持つ技術や知恵の多くは、本人すら気づかぬまま、日々の仕事の中で発揮されています。
組織の知識の大半は、そうした無意識の成功パターンとして眠っています。
AIがその暗黙知を掘り起こし、構造化・言語化することで、再現性のある知へと変えていきます。
ソリューション
データ入力から現場活用までを可視化し、再現可能なナレッジを構築します。
🧭 こんな悩みをお持ちの方へ
1. AI導入したいが運用までたどり着かない
- ナレッジが点在・属人化している。
- AIに見せていい情報/ダメな情報が曖昧で心理的ハードルがある。
- 個人レベルでは成功事例はあるが、会社として展開できていない。
2. 暗黙知が人に依存している
- 成果を生む人の判断や工夫が形式知化されず、属人的に留まる。
- ドキュメントを探しても必要な文脈に辿り着けず、知識が断絶。
- 再現できる仕組みがないため、組織としての成長が頭打ちになる。
💡 ソリューション(解決策)
① 暗黙知の「見える化」
- 社内に眠る知識をAIが解析し、テーマ軸で構造化されたデータに変換。
- 資料・報告書・チャットログから文脈と関連性を抽出し、自動で紐づけ。
- 類似事例や対比ケースを提示し、発想の広がりと意思決定の質を底上げ。
② 暗黙知の「再現」
- 成功パターンをステップ化し、誰でも実行できるテンプレートとして提供。
- レポート・提案書・戦略立案を、過去の勝ち筋を踏まえた生成AIで支援。
- 現場のフィードバックを学習ループに組み込み、再現性を継続的に向上。
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IN
データ入力
社内資料・報告書・チャットログなど既存資産を自動収集。フォーマット差異を吸収し、AIが扱える状態に整えます。
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MAP
知識マッピング
プロジェクトやテーマごとに文脈をタグ付け。意思決定の背景や成功要因を構造化し、検索・比較を滑らかにします。
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LEARN
成功パターン抽出
人の判断をAIが抽出しテンプレート化。レポート雛形や判断チェックリストとして設計し直します。
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USE
業務活用
提案書・戦略立案・レポート作成を成功事例ベースで支援。フィードバックを再学習させ、組織全体で知が循環します。
会社概要
📄 基本情報
👤 代表者プロフィール
青野 紳三郎
経歴・専門領域
2014年にGoogle株式会社へ入社。アジア太平洋エリアのShoppingプロダクトにおけるビジネス推進責任者として成長戦略を牽引。
その後、リテールデータを扱う株式会社フェズに参画し、国内最大級の購買データベースを基盤とするUrumoプラットフォームの立ち上げと構築を主導。執行役員開発本部長としてデータ基盤・データサイエンス・Webプロダクト開発を管掌。
データ分析・活用アルゴリズム領域で3件の特許技術を発明。
お問い合わせ
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