01
誰に聞けばいいか、わからない
規程の解釈も、業務の進め方も、結局は詳しい人を探して聞くことになる。聞かれる側の時間も奪われ続けている。
Product / 統合AI基盤
社内のあらゆる知識を、
ひとつのAIに。
先輩AI
社内規程やマニュアルだけでなく、専門知識を持ったAI、図面・技術資料の検索まで。 会社ごとに必要な知識とAIをひとつの基盤に統合し、困ったときに何でも相談できる“先輩”をつくります。
新規取引先と業務委託契約を結ぶ前に、確認すべき社内規程と過去の類似案件を教えて
契約前に「取引先審査規程 第5条」の反社チェックと、「契約締結規程」の稟議区分の確認が必要です。類似案件は2件見つかりました。
参照: 社内規程・マニュアル参照: 過去案件ナレッジ
φ50のフランジ継手を使った過去の図面と、関連する設計基準を探して
該当する図面を3件見つけました。うち1件は改訂版があります。適用される設計基準は「配管設計標準 4.2節」です。
参照: 図面・技術資料検索参照: 専門知識AI
Problem
知識は、社内に
散らばっている。
02
資料も図面も、見つからない
ファイルサーバー、クラウド、紙の台帳。必要な情報はあるはずなのに、探すだけで半日が終わる。
03
専門知識が、ベテランに偏っている
技術基準、法務・税務の判断、過去のトラブル対応。経験者の頭の中にしかない知識が、引き継がれないまま失われていく。
04
AIツールが、部署ごとにバラバラ
部署ごとにチャットボットやRAGを導入した結果、窓口が増え、データもコストも分断されている。
Architecture
バラバラの知識とAIを、
ひとつの共通基盤に。
先輩AIは、複数のRAGや専門AIを束ねる統合AI基盤です。利用者はひとつの窓口に質問するだけ。 先輩AIが質問の意図を読み取り、最適な知識モジュールを呼び出して、根拠つきの回答にまとめます。
入口
SlackMicrosoft TeamsWebブラウザ社内ポータル
統合AI基盤
先輩AI
質問の意図を理解最適なAIへ振り分け複数の回答を統合出典を明示して回答
権限管理 / 監査ログ / 利用分析
知識モジュール
社内規程・マニュアル専門知識AI図面・技術資料検索過去案件・ナレッジ業務システム連携御社独自のモジュール
社内データ
ファイルサーバーSharePoint / Google DriveCAD・図面管理基幹システムチャット履歴既存のRAG・AIツール
Knowledge Modules
御社に必要な知識を、
組み合わせてつくる。
必要な専門知識は、業界や会社によって異なります。先輩AIは、知識モジュールを組み合わせて御社専用の基盤を構築します。
01
社内規程・マニュアル
就業規則、経理規程、業務マニュアル、社内FAQ。最新版の文書だけを根拠に、条文を示しながら回答します。
02
専門知識AI
法務・税務・労務、業界の技術基準や法令など、専門分野ごとに知識を持たせたAI。ベテランの判断軸も知識として蓄積します。
03
図面・技術資料検索
図面、仕様書、検査記録など、テキスト化されていない資料も検索対象に。形状・品番・仕様などの条件から、過去の資産を探し出します。
04
過去案件・ナレッジ
提案書、報告書、トラブル対応の記録。似た案件の経緯や対応方法を探し出し、過去の経験を次の仕事に活かします。
05
業務システム連携
基幹システムやCRM、在庫・案件管理とつなぎ、数字やステータスを確認したうえで回答します。
+
御社独自のモジュール
業界や会社ごとに必要な専門知識は違います。御社の知識資産に合わせて専用のAIを開発し、基盤に追加できます。
Features
基盤だから、できること。
ひとつの窓口で、何でも聞ける
どのAIに聞けばいいかを利用者が考える必要はありません。先輩AIが質問の内容を判断し、適切な知識モジュールに振り分けます。
出典つきで、根拠がわかる
回答には参照した規程・図面・資料を必ず表示。原文をすぐに確認できるので、業務の判断にもそのまま使えます。
部署・役職ごとの権限管理
既存のアクセス権限と連動し、閲覧権限のない情報は回答に含めません。人事・経営情報も安心して扱えます。
モジュールを足していける
最初は規程・マニュアルから始め、図面検索や専門知識AIを順次追加。基盤が共通なので、追加のたびに作り直す必要はありません。
既存のAI資産も統合
すでに部署ごとに導入しているチャットボットやRAGも、モジュールとして取り込めます。窓口とデータの分断を解消します。
質問ログから、組織の課題が見える
よく聞かれる質問や、答えられなかった質問を分析。マニュアルの不足や、業務のボトルネックの発見につなげます。
Use Cases
全部署の“困った”に、
ひとつの窓口で。
設計・技術部門
「この部品の過去の設計変更の経緯と、そのときの不具合報告を見せて」
建設・施工現場
「この工法で施工するときの安全基準と、社内の施工チェックリストは？」
管理部門
「海外出張の日当と、出張前に必要な申請手続きを教えて」
営業部門
「同業界の顧客への過去の提案書と、受注につながったポイントは？」
情報システム
「VPNにつながらないときの対処手順と、問い合わせ先を教えて」
新入社員・異動者
「この部署でよく使う社内用語と、最初に読むべき資料は？」
Flow
小さく始めて、育てていく。
STEP 1
知識資産の棚卸し
社内にどんな知識・資料・AIツールがあるかを整理し、効果の大きい領域から優先順位をつけます。
STEP 2
優先モジュールでPoC
規程・マニュアルなど一つのモジュールから小さく始め、回答の精度と利用状況を検証します。
STEP 3
基盤構築・本番展開
権限管理・ログ分析を含めた共通基盤を構築し、Slack・Teamsなど普段使いのツールに展開します。
STEP 4
モジュール追加・改善
図面検索や専門知識AIなど、必要なモジュールを順次追加。質問ログをもとに継続的に精度を高めます。
FAQ
よくあるご質問
Q.すでに部署ごとにAIチャットボットやRAGを導入しています。統合できますか？
可能です。既存のAIツールはAPI経由でひとつのモジュールとして先輩AIに組み込めます。作り直さずに、窓口だけを一本化することもできます。
Q.図面のように文字情報が少ない資料も検索できますか？
図面内の文字・表題欄の読み取りに加え、画像としての特徴や関連する仕様書のメタデータを組み合わせて検索します。対象となる図面の形式は事前に確認させていただきます。
Q.どの部署・どの知識から始めるのがよいですか？
問い合わせが多く効果を測りやすい、社内規程・マニュアルから始めるケースが一般的です。棚卸しの結果に応じて最適な順番をご提案します。
Q.社内情報がAIの学習に使われたり、外部に漏れたりしませんか？
入力・参照した社内データをモデルの学習に使用しない構成で構築します。閉域環境での構築や、監査ログの取得など、セキュリティ要件に合わせて設計します。
Q.専門知識AIは、どのように作るのですか？
社内の技術資料や基準書、ベテラン社員へのヒアリング内容などをもとに、分野ごとに知識を整備したAIを開発します。業界特有の知識にも対応します。
先輩AI
御社の知識を、
全社員の“先輩”に。
社内の知識資産の棚卸しから、導入範囲のご提案まで無料でご相談いただけます。 お問い合わせ種別で「先輩AIについて」をお選びください。