できる人の勘どころを、組織のナレッジに

「見れば分かる」を、受け継げるナレッジに。

できる人に「そのとき何を見ていたか」を AI がインタビューして、言葉になっていなかった判断の手がかりを引き出します。若手は、自分で予測してから答え合わせして学べます。引き出した知識は、テーマ別の専門家 AI にいつでも相談できます。

AI が インタビュー
予測して 答え合わせ
専門家 AI に いつでも相談
回答の 出典を確認
相談する専門家を選ぶ画面。射出成形のテーマ別に専門家 AI が並んでいる
ウェルドライン診断コーチ
【条件から診る】直近で成形条件を変更しましたか?

Issues

こんなお悩みはありませんか?

CASE 01
不良品を手に機械の前で困っている若手技術者と、遠くの別ラインで手が離せないベテラン

聞ける人が、いつもいるとは限らない

トラブルが起きたとき、頼りのベテランは別の現場で手が離せない。若手は何から手をつければいいか分からないまま、待つことになる。

CASE 02
積み上がったファイルと書類に囲まれ、どれから開けばいいか迷っている若手

資料はあるのに、読む順番が分からない

過去の報告書や Q&A は残っている。でも「まず何を確かめるか」という順番までは書かれていない。

CASE 03
ひとことだけ指示して立ち去るベテランと、うなずきながらも納得しきれていない若手

理由を聞いても、「見れば分かる」で終わる

できる人に「なぜそう判断したのか」を聞いても、「見れば分かる」「なんとなく」としか返ってこない。本人にとって当たり前すぎて、言葉にしたことがないからだ。

CASE 04
シフトの違う二人がすれ違い、机に残された付箋と個人のノートが次の人に伝わらない様子

相談した内容が、チームに残らない

口頭や個人のメモで終わった相談は、翌日には引き継げない。考えた過程が共有されず、同じ検討を繰り返す。

INTERVIEW & PRACTICE

「見れば分かる」を、聞き出して、学べる形に

できる人の判断は、本人にとって当たり前すぎて、聞かれないと言葉になりません。Kneweava は、AI のインタビューでその手がかりを引き出し、若手が自分で考えてから確かめられる練習にします。

  1. STEP 01

    AI が、できる人にインタビュー

    「どこを見て、そう判断したのか」を AI が1つずつ聞いていきます。「なんとなく」で止めず、そのとき目の前に何があったかを、本人の言葉で話してもらいます。依頼を受けた人は自分の画面から始められ、文字でも、声で話しても答えられます。

  2. STEP 02

    確かめてから、ナレッジに

    インタビューのまとめは、本人が確かめて、必要なら直してから提出します。提出した内容はナレッジに加わり、専門家 AI や検索から参照できるようになります。

  3. STEP 03

    若手は、予測してから答え合わせ

    場面ごとの練習で、若手はまず「自分ならどう判断するか」を予測します。そのあとで、できる人が見ていた手がかりと判断の仕方を示し、自分の予測と見比べます。先に考えてから知るので、着眼点の違いに自分で気づけます。

※練習の問題は、インタビューで引き出した手がかりをもとに、テーマに合わせて用意します。

管理者の画面では、若手の予測ができる人と分かれた場面を人数で確かめられます。次にできる人へ何を聞くかを決める材料になります。

Solution

Kneweava なら、専門家 AIにいつでも相談できます

ウェルドライン診断コーチとの対話。コーチが1問ずつ質問して原因を絞り込んでいる
AI アシスタントが若手技術者に向き合い、1つずつ質問している
POINT 01

答えを並べる前に、まず聞く

専門家 AI は原因の候補を一度に並べません。「どこで起きているか」「直前に何を変えたか」を1つずつ確かめて、疑う範囲を狭めていきます。

回答のカードから光る線をたどり、棚に整理された元の資料を確かめる技術者
POINT 02

答えの出どころを確かめられる

回答は、自社の資料から作ったナレッジにもとづきます。元になった資料を番号で示すので、根拠を自分で確かめられます。

大きな画面に映した特性要因図を囲んで、うなずき合うチーム
POINT 03

考えたことを、残して見せられる形に

相談は自分の履歴に残り、翌日も続きから再開できます。整理した内容はホワイトボードで図にして、会議での説明に使えます。

HEARING AT SCALE

多くの人に、一人ずつ深く聞く

アンケートのように多くの人へ依頼を出しながら、インタビューのように、答えに応じて「なぜそう考えたのか」を AI が掘り下げます。聞く側が日程を合わせる必要はありません。

  1. FLOW 01
    机に向かう担当者が、複数のメンバーに向けて依頼カードを送っているイラスト

    聞きたいことを決めて、依頼を出す

    題名と領域、聞きたい論点を入れて、聞きたい人に依頼を出します。複数の人に依頼すれば、それぞれが並行して進められます。

  2. FLOW 02
    ソファでタブレットに話しかける人と、夜間にノートPCで入力する人がそれぞれのペースで答えているイラスト

    好きな時間に、文字でも声でも

    依頼を受けた人は自分の画面から、日程調整なしで好きな時間に始められ、途中から再開もできます。文字でも、声で話しても答えられます。AI は答えに応じて、なぜそう考えたのかを追加で聞きます。

  3. FLOW 03
    まとめの内容をノートPCで確かめて提出し、ナレッジのカードとして蓄積されるイラスト

    本人が確かめて、ナレッジに

    インタビューのまとめは、本人が確かめて、必要なら直してから提出します。提出した内容はナレッジに加わり、ノウハウマップで業務テーマごとに何人分の知識が集まったかを確かめられます。

  4. FLOW 04
    AI アシスタントと対話しながらナレッジを参照しているイラスト

    検索・対話で、使う

    蓄えたナレッジは、専門家 AI との対話や出典つきの検索で使えます。MCP に対応した Claude などの AI ツールからも呼び出せます。

※回答者は、Kneweava にログインできる組織のメンバーです。回答は匿名ではなく、提出した内容が依頼した人に届きます。

規模とスピード

これまで日程調整に追われ、一人ずつ順に聞くしかない。聞ける人数が限られる。

Kneweava依頼を複数の人に出し、それぞれが自分の時間で答える。多くの人へ並行して聞ける。

質問の質

これまで聞き手によって、深掘りの程度がばらつく。

Kneweavaどの人にも同じ方針で、答えに応じた深掘りをする。

工数

これまで録音の文字起こしと整理に手がかかる。

Kneweavaまとめを AI が作り、本人が確かめて提出する。そのままナレッジになる。

自社のナレッジで試してみませんか?

お手持ちの資料で、どんなナレッジと専門家 AI が作れるかをご相談いただけます。

Features

Kneweava でできること

01 FEATURE

テーマ別の専門家 AI に相談する

テーマごとに役割と進め方を決めた専門家 AI がいます。状況を問診しながら整理し、次に確かめることを1つずつ示します。

専門家と対話問診

※画面は射出成形の活用例です。

サイクルタイム最適化パートナーの回答。冷却時間の短縮案と、そりや寸法精度が悪化するリスクが併記されている
02 FEATURE

複数の視点で、同時に検討する

検討会議では、材料・条件・設備・検証など担当の異なる AI がそれぞれ仮説を出します。一致した点と分かれた点を分けて示し、次に確認することを絞ります。

検討会議複数の担当
不良対策 検討会議。4担当の見解と、次に確認すべきことが並んでいる
03 FEATURE

根拠つきで調べる

ナレッジ検索は、蓄えた知識から回答し、元になった資料を番号で示します。

ナレッジ検索出典
ウェルドラインの対策を尋ねた回答。各項目に出典番号がついている
04 FEATURE

知識のつながりを見る

ナレッジマップでは、知識とそのつながりを図で見られます。1つの事象の周りにある原因や対策をたどれます。

ナレッジマップ
ナレッジマップで「ウェルドライン」を選び、説明と関連する知識が表示されている
05 FEATURE

図にして共有する

ホワイトボードでは、ナレッジを参照しながら作図アシスタントと一緒に図を作れます。原因の整理を図にして、会議での説明に使えます。

ホワイトボード作図
ウェルドラインの原因を材料・成形条件・金型に分けた特性要因図

How it works

自社の資料から、つながった知識を作る

社内の資料や、できる人へのインタビューから、事象・原因・対策・判断の手がかりなどの知識と、そのつながりを取り出してナレッジを作ります。専門家 AI や検索は、このナレッジを参照して答えます。

Use cases

活用例

分野ごとにナレッジと専門家 AI を用意します。

学んだことを、現場の行動に

Kneweava には、短い講義を見たあと AI と対話しながら要点を自分の言葉で説明し、職場で試す課題に取り組む研修サービス「Kneweava Learning」もあります。

Kneweava Learning を見る

FAQ

よくあるご質問

Kneweava とは何ですか?

できる人の判断のコツを AI のインタビューで引き出し、社内の資料とあわせて、知識とそのつながりとしてナレッジにするサービスです。若手は予測してから答え合わせする練習で学び、テーマ別の専門家 AI との対話、出典つきの検索、ナレッジマップ、ホワイトボード作図でナレッジを使えます。運営は Data Insight Inc. です。

どんな資料からナレッジを作れますか?

技術資料、報告書、Q&A 集などの文書のほか、会議の議事録や、録音を文字に起こした記録からも作れます。また、できる人に AI がインタビューした内容も、本人が確かめて提出すればナレッジに加わります。対応するファイル形式は、お問い合わせください。

ベテランが言葉にできないコツも扱えますか?

扱えます。AI のインタビューは「経験で分かる」「なんとなく」という答えで止めず、「初めてそう感じたのはいつですか」「そのとき目の前に何がありましたか」のように、本人の言葉で手がかりを話してもらう聞き方をします。AI が答えの候補を先に挙げることはしないため、本人の実際の判断が残ります。

若手はどのように学ぶのですか?

場面ごとの練習で、まず自分ならどう判断するかを予測して書きます。そのあとで、できる人が見ていた手がかりと判断の仕方が示され、自分の予測と見比べます。できる人の見方は唯一の正解ではなく、どこに目を向けていたかの違いを確かめるためのものです。

AI の回答の根拠は確認できますか?

はい。ナレッジ検索や専門家 AI の回答には、元になった資料の番号が表示されます。

アンケートのように、多くの人に聞けますか?

複数の人に依頼を出せば、それぞれが自分の時間に並行して答えられます。回答は、選択肢への回答ではなく、AI が答えに応じて追加で聞くインタビューの形です。人数の上限や、一度に依頼できる件数は、お問い合わせください。

答える人は、日程調整や特別な準備が必要ですか?

日程調整は不要です。依頼を受けた人は Kneweava にログインして、自分の画面から好きな時間に始められ、途中から再開もできます。文字でも、声で話しても答えられます。

回答は匿名ですか?

匿名ではありません。回答者は組織のメンバーで、提出した内容は依頼した人に届きます。まとめは、本人が確かめて、必要なら直してから提出します。

Claude など、外部の AI ツールからナレッジを使えますか?

MCP に対応した AI ツールから、蓄えたナレッジを検索・参照する接続を用意しています。接続の方法や対応範囲は、お問い合わせください。

射出成形以外の分野でも使えますか?

使えます。ナレッジは分野ごとに作り、専門家 AI や練習もテーマに合わせて用意します。製造のほか、営業や接客、部下の指導など、経験のある人の判断がものを言う仕事が対象です。このサイトでは活用例として射出成形の不良解析を紹介しています。

スマートフォンでも使えますか?

ブラウザで使うサービスのため、パソコンのほか、スマートフォンやタブレットからも使えます。

試してみることはできますか?

デモをご覧いただけます。このページ下部のお問い合わせフォームからご依頼ください。お手持ちの資料で、どんなナレッジと専門家 AI が作れるかもあわせてご相談いただけます。

Contact

お問い合わせ・デモ依頼

問診の進み方、回答の出典、ナレッジのつながりを実画面でご説明します。まずは困っている場面をお知らせください。お問い合わせ時に社内資料の添付は必要ありません。

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