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生成AIを活かしたナレッジ戦略立案・実装コンサルティング

  • DX/デジタル推進

生成AIの力が新次元のナレッジ活用に道を拓く!
散在する情報を戦略的資産に変換するアプローチ

課題

組織知の散在と活用不足

  • 長年蓄積されたデータや知見が組織横断的に活用されていない
  • 「誰が何を知っているのか分からない」情報の非対称性が発生
  • 属人化しやすい顧客対応や例外処理のノウハウが共有されない

業務効率とCX・EXの課題

  • 二重対応やミス、顧客への回答のばらつきが発生
  • 社員の情報管理、情報共有に要する負荷増大
  • 結果としてのBad CX(顧客にとって喜ばしくない体験)
  • 人材不足・働き方改革による業務効率化の必要性

技術活用の課題

  • 生成AIやCRMなどのツール検討が「技術先行」になりがち
  • 「何のために」「どんな価値を生み出すのか」という戦略が不明確
  • 単なるFAQシステムや社内ポータル整備では根本解決に至らない

対象の業種 、部門、領域、職種

  • デジタル戦略部門・・・DX推進部、デジタル変革推進部など
  • IT戦略部門・・・情報システム部、IT企画部など
  • ナレッジマネジメント部門・・・知識管理部、情報管理部など
  • イノベーション推進部門・・・新規事業開発部、イノベーション創出部など
  • データ戦略部門・・・データサイエンス部、アナリティクス部など
  • 経営企画部門・・・戦略企画部、事業企画部など

JMACの「生成AIを活かしたナレッジ戦略立案・実装コンサルティング」の特徴

組織内には膨大な業務記録、問い合わせ履歴、文書、マニュアル、そしてベテランの経験知が眠っています。しかし、これらが「情報」としては存在していても、意思決定や現場での対応力という意味では活かされていない─つまり「知」になっていないのです。

構造的な課題に対し、生成AIは極めて強力な武器になりますが、組織の持つ知識の本質に立ち返り、文化・制度・技術の三位一体で「知の構造改革」を進めることが求められています。

JMACは生成AI技術のトップランナーとの連携により、最先端のアプローチで企業の変革を支援します。人間では困難な膨大なナレッジの体系化・管理を生成AIで実現し、組織全体の知識活用を革新的に向上させます。単なるツール導入に留まらず、組織文化の変革まで含めた根本的な変革を通じて、持続可能な競争優位性の構築をサポートします。

AI

生成AIを活かしたナレッジ戦略立案・実装コンサルティングコンサルティングの進め方

Phase 1:戦略立案・中長期ロードマップ策定

STEP 1-2:環境分析・現状把握

  • AI潮流・エージェント進化予測の把握
  • 組織内ナレッジ活用実態と課題の詳細分析
  • 既存システム・制度・組織構造の現状調査

STEP 3-4:戦略策定

  • ナレッジ戦略ビジョン・ゴールの確立
  • ギャップ分析と優先課題・クイックウィン候補の特定
STEP 5-7:実装設計
  • 業務プロセス・組織設計の方向性検討
  • 技術基盤・ガバナンス要件の方向性策定
  • 中長期ロードマップ・最終提言の策定

Phase 2: 実行計画立案・実装支援

戦略フェーズで策定したロードマップに基づき、具体的な実装計画の立案から実行支援まで、段階的に組織の「知の構造改革」を推進します。

業務設計
  • ナレッジ活用業務フロー
  • PDCA設計
  • 評価基準
組織・人財
  • ナレッジ共有の組織文化
  • インセンティブ設計
  • 人材育成
技術
  • AI検索エンジン
  • データレイク・ウェアハウス
  • 技術的拡張性
ガバナンス
  • 情報漏洩リスク対策
  • コンプライアンス要件
  • AIセキュリティ

AI

事例

会社プロフィール:国内金融サービス

テーマ:ナレッジ戦略構築

背 景:こ背景・課題 長年にわたり問い合わせ履歴やマニュアル、FAQ、VoC(顧客の声)データ、社員の経験などが点在していたものの、組織横断的に活用される仕組みがなく、検索や共有の限界が顕在化していた。

取り組み内容:

Phase 1: 戦略フェーズでの取り組み

  • 全社共通の目的と定義の明確化(「知識とは何か?」の統一)
  • 形式知・暗黙知を分類し、重要度・波及性・実現可能性でフィルタリング
  • 生成AIの現在~3年後の実力を踏まえた目指す姿の設定
  • 優先部門の特定(CX・品質管理、システム、サービス提供部門など)
  • SECIモデル(共同化・表出化・結合化・内面化)でナレッジの流れを可視化
  • ナレッジ戦略の中期ロードマップ(4年スパン)とクイックウィンの整理

Phase 2: 実装フェーズでの検討内容

  • AI×ナレッジ検索プラットフォームの導入: 各種マニュアル、FAQ、顧客対応ルール等をデータレイク化し、AIが関連情報を統合的に検索・要約・提示
  • 社内Wiki + AI司書: 情報の所在や担当者をAIがガイド、部署間の問い合わせをレコメンド
  • 音声からのナレッジ化支援: 面談音声や電話応対を文字起こしし、資料作成AIでナレッジ化・共有
  • インセンティブ制度の刷新: ナレッジ投稿・閲覧数を部署単位でKPI化し、貢献度の可視化と表彰による文化醸成

目指す成果 文化・制度・技術を段階的に組み合わせながら、「知識の流通基盤」と「人の成長のための補助線」を構築。組織全体での知の活用が促進され、CX・EX向上に寄与。

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