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

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

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

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。

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：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。