――― AI実装支援
人の知を、AI時代の企業資産へ。
企業の中には、マニュアルだけでは残せない知があります。
・熟練者の経験。
・現場での違和感。
・顧客対応の判断。
・経営者が大切にしてきた価値。
・失敗から学んだ判断基準。
HEARTSHEARTでは、こうした現場知・判断知を整理し、企業固有の知識基盤とAI活用へつなげます。
AIに人を決めさせるのではなく、人がよりよく判断できるAIへ。
――― AI実装支援について
AIに入れる知を、まず見つける。
企業の知は、すでにある文書やデータだけではありません。
・現場での判断
・熟練者の経験
・顧客対応で感じたこと
・失敗から得た知恵
・まだ言葉になっていない違和感
HEARTSHEARTでは、人と現場からこうした知を見つけ、整理し、企業で使える形へつなげます。
その上で、社内知識AI、教育AI、業務支援AI、Cognitive Twin、分身AIなどへ展開します。
AIありきではなく、
「何を残し、何に使うのか」から考えます。
――― 「DS・知基盤」とは
判断の結果だけでなく、その背景まで残す。
DS・知基盤は、企業の文書を大量に保存するだけの仕組みではありません。
「何が起きたか」だけでなく、
・なぜ、その判断をしたのか。
・何に違和感を感じたのか。
・何を守ろうとしたのか。
・どこで判断を変えたのか。
までを、次の人とAIが活かせる知として残します。
DS・知基盤は、企業の経験と判断を未来へつなぐ「組織の記憶」です。
――― 「DS・AIハーネス」とは
AIの答えを、そのまま答えにしない。
AIは、多くの情報から答えや提案をつくることができます。
しかし、AIが推測したことと、
人が確認したことは同じではありません。
DS・AIハーネスは、
企業の知、業界の知、人によって確認された情報を踏まえながら、AIの力を人の判断へつなぐための仕組みです。
・AIに判断を任せきるのではなく、
・必要なときには確認し、
・必要なときには人へ戻す。
人がよりよく考え、選び、判断できるAIを目指します。
※DS理論に基づくAI・情報処理技術について、一連の特許群を出願しています。
――― 組織分身AI
組織の経験を、次の判断へ。
組織分身AIは、会社の文書を知っているだけのAIではありません。
その会社で積み重ねてきた経験や判断の背景を参照し、新しい状況で、人が考え、判断することを支えます。
過去の答えを再現するのではなく、組織の知を、次の判断へ活かすAIです。
――― AI実装支援
企業の知を見つけるところから、AIで活かすところまで。
企業の知を見つけるところから、AIで活かすところまで。
HEARTSHEARTのAI実装支援は、いきなりシステムを作るところから始まりません。
まず、貴社がAIで何を実現したいのかを整理し、そのために必要な人と現場の知を見つけます。
01 目的を決める
・何をAIで実現したいのか。
・知識継承なのか。
・顧客対応なのか。
・教育なのか。
・専門家支援なのか。
対象と目的を整理します。
02 人と現場の知を見つける
資料やマニュアルだけでなく、
・熟練者の経験
・現場の判断
・失敗・例外
・違和感
など、その企業だからこそ持っている知を見つけます。
03 企業の知識資産にする
見つかった現場知・判断知を、人とAIが参照できる形へ整理します。
必要に応じて、企業固有のDS・知基盤へつなげます。
知識、運用、AIとの接続方法を改善していきます。
04 AIの使い方を設計する
・誰が使うのか。
・どんな場面で使うのか。
・どこまでAIに任せるのか。
・どこで人が確認するのか。
企業の目的に合わせて活用方法を設計します。
05 小さく試し、育てる
PoCから始め、実際の利用者の反応を確認します。
使われ方を見ながら、知識、運用、AIとの接続方法を改善していきます。
活用例
――― 人間中心AI
AIに、人を決めさせない。
AIが高度になるほど、人について多くの推測ができるようになります。
だからこそ、
・AIの推測を事実にしない。
・人が確認・修正できる。
・過去の情報だけで人を固定しない。
・必要なときには、人の判断へ戻す。
ことが重要になります。
HEARTSHEARTが目指すのは、
人間の判断をAIに置き換えることではありません。
AIによって、人がよりよく考え、選び、判断できる状態をつくることです。
―――こんな企業におすすめです
こんな企業におすすめです
AIを導入したが、現場で使われていない。
社内ナレッジが散らばっている。
熟練者の判断を残したい。
生成AIに、どの知を参照させればよいかわからない。
自社独自の判断軸をAI活用へつなげたい。
顧客や社員に対するAI応答の安全性を高めたい。
AIの推測を、そのまま人物情報として蓄積したくない。
研修で見えた現場の知を、企業資産へ変えたい。
――― よくある質問
導入前の疑問にお答えします
システム開発そのものだけではありません。AIに入れる前の知識整理、現場知・判断軸の整理、活用シナリオ設計、PoC支援を行います。必要に応じて開発会社やAIベンダーとの連携も可能です。
最初からAIに入れるのではなく、まず情報の確かさと扱いの慎重さを整理し、利用範囲を明確にします。個人情報や扱いに注意が必要な情報は、必要に応じてNDAを締結したうえで個別に取り扱いを定めます。
熟練者の退職、知識継承、顧客対応のばらつき、AI活用の停滞、社内ナレッジの散在に課題がある企業に向いています。
可能です。ただし、研修と組み合わせることで、現場の知や課題が見えやすくなり、実装支援の精度が高まります。
※「ハーネス」は、もともと馬具（馬を制御して力を引き出す道具）を意味する言葉です。ITの世界では、AIの力を暴走させず、正しい方向に使うための「制御の仕組み」を指します。DS・AIハーネスとは、DS理論でAIを制御し、企業のルールや目的に沿って正しく引き出すための「制御・接続の仕組み」です。
― 次の一歩 ―
人を知る。知を残す。AIで活かす。
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