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
- 退職や異動が決まってから引き継ぎを始めても、十分な時間を取れない
- 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。
ghoostが判断を引き継ぐ仕組み
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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
役割モデルを生成
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
さまざまな場面で使う
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
ghoostを実際に呼び出す様子をご覧いただけます。
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をオンライン会議に参加させ、会議の内容に応じて発言させることができます。担当者が不在のときも、登録された判断基準を会議で確認できます。
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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AIに組み込む
普段使っているLLMからghoostを呼び出せます。作業中に判断に迷ったとき、登録された基準を参照して検討できます。
対象：個人作業中の壁打ち
判断の根拠を追跡できる設計
AIの提案を社内で検討するには、結論の根拠を確認できることが大切です。ghoostは、どの情報をもとに、どの判断基準を使ったのかを記録します。関係者は記録を見て、判断の過程を後から確認できます。
判断基準の整理には、本人へのインタビュー内容を使います。運用中にghoostが示すのは判断の候補です。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
AIが質問を用意し、本人が答えます。過去の業務履歴から判断が分かれたケースを選び、実際の案件に沿った質問を組み立てます。たとえば「新人に任せるなら、まず何を見てほしいですか」と尋ね、手順書だけでは伝えにくい判断のポイントを聞き取ります。
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STEP 2｜初版エージェントの生成
インタビューで聞き取った判断の基準をもとに、初版のAIエージェントを作ります。実際の案件で回答を確認し、本人に判断とのずれを指摘してもらいます。修正を重ね、業務で使える状態を目指します。
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STEP 3｜照合しながら運用
運用開始後も、本人の判断とのズレを定期的に照合して更新します。
本人の判断と照合しながら調整するため、在籍中に始める必要があります。
退職や異動が決まる前に、準備期間を確保しておくことをおすすめします。
よくあるご質問
まず理解する
ghoostとは何ですか？
経験豊富な社員へのインタビューを通じて判断の基準を整理し、組織内で参照できるAIエージェントとして運用するサービスです。手順書だけでは伝えにくい判断の背景を共有し、運用中も本人の確認を受けて調整します。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の基準をインタビューから整理します。資料を探す仕組みと判断の背景を共有する仕組みとして、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。事例の数より、判断に迷ったり、人によって結論が分かれたりした案件があることが大切です。そうした案件を数件選び、インタビューの題材にします。
ベテランが説明下手でも可能ですか？
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。更新時には本人の確認が必要なため、在籍中に行う必要があります。
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？
初版のAIエージェントは、1〜2時間のインタビューを数回重ねることで生成できます。そこから実案件での検証と修正を重ね、本格稼働までは約12週間です。料金は対象人数・規模により個別見積となります。目安は資料に記載しています。
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の技術背景を、開発者向けブログ「DevelopersIO」でも解説しています。
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