
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。
できる人の勘どころを、組織のナレッジに
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。

Issues

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。

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。

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。

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
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。
「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。
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。
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


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。

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
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。

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。

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。

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。

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。
Features
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。
※画面は射出成形の活用例です。

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。

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。

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。

How it works
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。
入力
ナレッジ
使い方
Use cases
分野ごとにナレッジと専門家 AI を用意します。


回答の出典番号から、引用パネルでファイル名と該当箇所の本文を確かめ、知識のつながりをたどりながら、根拠を示して判断するまでの流れです。
活用例を見る:根拠をたどって判断する
多くの人へ依頼を出し、それぞれの画面で、文字でも声でも答えてもらう。AI が深掘りし、本人が確かめて提出した内容がナレッジになる流れです。
活用例を見る:多くの人に聞いて、ナレッジにする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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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