ベテランの判断が引き継げない理由
手順書は残せます。しかし「なぜその判断をしたのか」は残りません。
- 判断の基準が特定の人の頭の中にしかなく、代わりが立たない
- 退職・異動が決まってから引き継ぎに着手するため、時間が足りない
- 本人も「経験でわかる」としか説明できず、聞き出す側も何を聞けばいいかわからない
結果として、同じ失敗をもう一度やり直すコストを、毎回払い続けることになります。
ghoostが判断を引き継ぐ仕組み
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01
インタビュー
本人の判断が分かれたケースをAIが抽出し、問いを組み立てる
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02
判断の型を抽出
結論ではなく「なぜそう判断したか」の道筋を構造化する
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03
役割モデルを生成
複数のAIエージェントを統合し、本人の判断パターンを再現する
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04
呼び出す
会議・商談・LLM。3つの場所から同じ資産を利用できる
この「複数AIエージェント統合による役割モデル生成」は特許取得済の技術です。
3つの使い方
会議・商談・LLM。同じ判断の資産を、3つの場所から呼び出せます。
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オンライン会議で呼ぶ
あの人のghoostをオンライン会議に呼び出せます。会議内容を理解して能動的に発話も可能です。あの人待ちで止まっていた意思決定やスケジュールが動き出します。
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
会話を聴き、今聴くべき事・言うべきことを手元に差し込み表示して伴走してくれます。社内のベテランの方がいつもあなたの画面の中だけに降りてきます。
対象：営業・カスタマーサクセス
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AIに組み込む
使い慣れたLLMにいつでも呼びだせます。「これでいいか？」を壁打ちすることが可能です。あの人のghoostがいつも隣にいてくれます。
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の判断を稟議に載せられるか」。ghoostはこの問いに、結論だけでなく判断の道筋を残す設計で答えます。どの入力を根拠に、どの基準を適用して、その結論に至ったか。第三者が後から検証できる形で記録されます。
判断の材料をつくるのは、常にベテラン本人です。ghoostが引き継ぐのは判断の型だけで、運用中に示すのも判断の候補にとどまります。決めるのも、責任を負うのも人間です。
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
属人化した判断1つを起点に、約12週間で本格運用まで進みます。
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STEP 1｜インタビュー｜1〜2時間 × 数回
AIが問いを用意し、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AIが抽出し、実際の案件名を含んだ問いを組み立てます。「新人に任せるなら、まず何を見ろと言いますか」。この形式で、手順書には残らない判断の勘所を引き出していきます。
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STEP 2｜初版エージェントの生成
インタビューで得た判断の道筋を反映し、初版のAIエージェントを構築します。本人には実際の案件で試し、答えのズレを指摘してもらいます。この修正を数回繰り返して、実務に耐える水準まで寄せます。
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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。
本人が現役のうちに始めることが、唯一の条件です。退職や異動が決まってからでは、この12週間が確保できません。
よくあるご質問
まず理解する
ghoostとは何ですか？
ベテラン社員本人へのインタビューから判断の基準を写し取り、組織の誰もが呼び出せるAIエージェントとして運用するサービスです。手順書には残らない「どう判断しているか」を引き継ぎ、運用しながら精度を上げていきます。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？
扱う対象が違います。RAGやナレッジ検索は、文書として存在する情報を探し出す仕組みです。ghoostが扱うのは、そもそも文書になっていない判断の基準です。「どの資料を見るか」ではなく「どう判断するか」を引き継ぎます。既存の検索基盤と競合するものではなく、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？
使えます。必要なのは事例の量ではなく、判断が分かれたケースです。「人によって結論が変わった」「本人でも迷った」という案件が数件あれば始められます。
ベテランが説明下手でも可能ですか？
可能です。むしろ、うまく説明できないのが普通です。問いはAIが用意するため、本人は聞かれたことに答えるだけで進みます。
どんな業務にも対応できますか？
対象は判断が分かれる領域に絞っています。全業務のAI化ではなく、特定の人しか判断できない状態になっている業務に特化したサービスです。定型的な業務や、手順書で引き継げる業務は対象外です。
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？
なりません。ghoostは判断の候補と、その結論に至った道筋をあわせて示します。決めるのも、責任を負うのも人間です。
人事評価に使えますか？
使えません。ghoostは本人ではないため、評価や処遇の判断には使用できません。これらは必ず人間が行うものです。
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、本人の判断とのズレを定期的に照合して更新します。マニュアルは過去の正解を記録するものですが、ghoostは判断の基準そのものを引き継ぐため、更新しながら使い続けられます。ただし、この更新は本人が在籍しているうちにしか行えません。
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年の営業部長を対象に、実案件3件について90分の対話を行ったところ、抽出された12個の判断のうち、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個は対話の中で初めて言葉になったものです。同じ検証で、本人以外の同僚・関係者による「本人らしい」という承認率は92.3%でした。本人ではなく周囲が認めた数値である点が、引き継ぎの精度を示しています。
費用対効果はどう考えればいいですか？
2つの観点があります。1つは、キーマンが不在になった際の立ち上げ直しコストの回避です。もう1つは、日々の「あの人に確認しないと進まない」を減らすことによる工数削減です。前者は発生確率と影響の大きさ、後者は問い合わせ件数から試算できます。具体的な試算は、対象業務をお伺いした上でご提案します。
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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