現場の知を整理し、
AIが使える組織の資産へ変える。
AIを導入しても、現場の知が整理されていなければ、AIは本当の力を発揮できません。
現場には、経験、違和感、判断軸、暗黙知、顧客理解、熟練者の勘があります。
しかし、それらは多くの場合、言葉になっていません。
HEARTSHEARTのAI実装支援は、研修や対話で見えた現場知を整理し、AI活用、知識継承、PoC、AI設計へつなげる支援です。
HEARTSHEART Laboでは、研修で生まれた対話記録、現場知、熟練者の判断軸、組織の課題を整理。
DS理論を活用し、AI活用・知識継承・PoC・分身AI設計へつなげる実装支援にも対応しています。
人材育成で終わらせず、現場の知を組織の資産として活かすところまで支援します。
――― 方法について
AIに入れる前に、知を整える。
AIに何を渡すのか。
どの知識は確定情報として扱えるのか。
どの判断軸は、熟練者の経験に支えられているのか。
どの情報は、まだ仮説として扱うべきなのか。
どの情報は、人の本音や関係に関わるため、慎重に扱うべきなのか。
ここが整理されていないままAIを導入しても、現場では使われません。
HEARTSHEARTは、DS理論をもとに、現場の知を次のように整理します。
AI実装とは、単にデータを入れることではありません。
組織の知を整え、AIと人間の役割を分けることです。
――― 何ができるか
実装支援でできること
1．現場知の棚卸し
社内資料、対話記録、業務ノウハウ、顧客対応、熟練者の判断軸を整理します。
2．暗黙知の言語化
ベテランや経営者の経験、違和感、勘を、再利用できる言葉に変えます。
3．AIに入れる知識の整理
確認済み知識、参考情報、仮説、扱いに注意が必要な情報を分けます。
4．AI活用シナリオ設計
問い合わせ対応、教育、営業支援、企画支援、知識継承など、目的に応じた活用方法を設計します。
5．PoC支援
小さく試し、現場で使えるかを確認しながら改善します。
6．AI設計支援
経営者、熟練者、専門家、組織の判断軸を整理し、AIで再利用できる形にします。
活用例
――― 独自の手法
DS理論と出願済み特許群の知見を活かした支援
HEARTSHEARTでは、DS理論および出願済み特許群の知見を活かし、人の状態、言葉、サイン、判断軸、確認済み知識を扱うAI実装支援を行います。
単にAIに情報を入れるのではなく、
人がどのような状態で話し、
どの情報が確認済みで、
どの判断軸が再利用可能で、
どの知識をAIに接続すべきかを整理します。
――― 支援の流れ
支援の流れ
―――ご相談
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
- 熟練者の知が退職とともに失われそう
- 生成AIを使いたいが、何を入れればよいかわからない
- 自社独自の判断軸をAIに反映したい
- 研修で見えた現場の知を、仕組みとして残したい
――― よくある質問
FAQ
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、判断軸の言語化、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、まず情報を分類します。確認済み知識、参考情報、個人情報、扱いに注意が必要な情報を分け、利用範囲を明確にします。
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。
HEARTSHEART® Labo
脳とAIのビジネス活用研究所
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分身AIで、日本の知をデジタル資産へ。
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