判断の背景まで引き継ぐには
手順書に作業手順は残せても、「なぜそう判断したか」までは書ききれないことがあります。
- 判断の基準が個人の経験に頼っていて、ほかの人が引き継ぎにくい
- 日々の業務に追われ、判断の背景を共有する時間を十分に取れない
- 本人は「経験でわかる」と感じていて、判断の理由を言葉にしにくい
判断の背景が共有されないままだと、似た案件でも確認や試行錯誤を繰り返すことがあります。
判断基準を共有する仕組み
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01
インタビュー
過去の業務履歴から判断が分かれたケースを選び、質問を組み立てる
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02
判断の基準を整理
結論だけでなく、何を見てどう判断したかを整理する
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03
AIエージェントを作成
複数のAIエージェントを組み合わせ、本人が重視する判断基準を反映する
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04
業務で使う
会議、商談、普段使っているLLMから同じ判断基準を参照できる
操作イメージ動画
会議などでghoostを使う様子を紹介します。
3つの使い方
会議、商談、普段使っているLLMから、同じ判断基準を参照できます。
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オンライン会議で呼ぶ
ghoostがオンライン会議に参加し、議論に応じて発言します。担当者が不在でも、登録された判断基準を確認できます。
対象:会議参加者・意思決定待ちのチーム
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商談や打ち合わせに同席
会話の内容に応じて、確認したい点や伝える内容を画面に表示します。商談中に、社内で共有されている判断基準を参照できます。
対象:営業・カスタマーサクセス
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普段使うLLMから呼び出す
普段使っているLLMからghoostを呼び出せます。判断に迷ったときに、登録された基準を確認できます。
対象:個人での業務判断・相談
AIの提案の根拠を確認
ghoostは、提案に使った情報と判断基準を記録します。関係者はその記録から、提案の根拠を確認できます。
提案は、本人へのインタビューで整理した判断基準に基づきます。最終的な判断と責任は人が担います。
複数AIエージェント統合による役割モデル生成技術
導入までの流れ
引き継ぎたい判断を一つ選び、検証と調整を重ねて約12週間で本格運用を目指します。
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STEP 1|インタビュー|1〜2時間 × 数回
過去の案件から判断が分かれたケースを選び、AIが質問を用意します。「新人に任せるなら、まず何を見てほしいですか」など、具体的な質問で本人の判断のポイントを聞き取ります。
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STEP 2|AIエージェントの作成・検証
インタビューをもとにAIエージェントを作ります。実際の案件で回答を検証し、本人の判断とのずれを修正します。
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STEP 3|運用・更新
運用開始後も、本人の判断とのずれを定期的に確認し、必要に応じて更新します。
本人と判断基準や背景を確認できるよう、準備・検証の時間を確保することをおすすめします。
対話と検証を重ね、AIの提案を本人の判断に近づけながら、活用する業務を増やしていきます。
よくあるご質問
まず理解する
ghoostとは何ですか?
経験豊富な社員の判断基準を整理し、チームで参照できるAIエージェントを作るサービスです。インタビューで判断の背景を聞き取り、本人と回答を確認しながら調整します。クラスメソッド株式会社が提供し、関連技術で特許を取得しています。
ナレッジ検索やRAGとは何が違いますか?
RAGやナレッジ検索は、文書に記載された情報を探す仕組みです。ghoostでは、文書にしにくい判断基準をインタビューで整理します。資料はRAGで探し、判断基準はghoostで確認するなど、併用できます。
自社で使えるか
過去の事例が少なくても使えますか?
過去の事例が少なくても始められます。判断に迷った案件や、人によって結論が分かれた案件を数件選び、インタビューの題材にします。
本人が説明を得意としなくても進められますか?
説明が得意でなくても進められます。AIが質問を用意するので、本人は質問に答えながら、判断したときの状況や考えを振り返れます。
どんな業務にも対応できますか?
すべての業務が対象ではありません。人によって判断が分かれる業務や、特定の人に判断が集中している業務を対象としています。定型業務や手順書で引き継げる業務には向きません。
運用上の不安
AIに勝手に判断させることになりませんか?
ghoostは判断の候補と、その根拠を示します。提案を採用するかどうかを決め、結果に責任を持つのは人です。
人事評価に使えますか?
人事評価や処遇の判断に使うことはできません。ghoostは本人の判断基準を参考情報として示すもので、評価は人が行います。
判断の基準が変わったら、古くなりませんか?
運用開始後も、本人の判断とのずれを定期的に確認し、必要に応じて更新します。更新時は、本人と判断基準や変更内容を確認する時間を確保します。
実際の効果
インタビューだけで、本当に暗黙知を引き出せるのですか?
1社での検証結果があります。在籍14年の営業部長と実案件3件について90分対話したところ、抽出した判断12個のうち、事前に本人が言語化できていたのは4個(33%)でした。残る8個は対話の中で言葉になりました。また、本人以外の同僚・関係者の92.3%が、抽出内容を「本人らしい」と評価しました。
費用対効果はどう考えればいいですか?
キーパーソンが不在になった場合の業務再構築にかかるコストと、日々の確認にかかる時間の二つが試算の目安です。発生確率や影響、問い合わせ件数などをもとに、対象業務に合わせて試算します。
導入の条件
導入期間と料金はどうなっていますか?
1〜2時間のインタビューを数回行って初版を作り、実案件で検証・修正します。本格運用までは約12週間が目安です。料金は対象人数・規模に応じて個別に見積もります。目安は資料をご覧ください。
ghoostのお問い合わせ
まずはお気軽にご相談ください。
下にフォームが表示されない場合は info@classmethod.jp までご連絡ください。
ghoostの技術は、開発者向けブログ「DevelopersIO」で解説しています。
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