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知識データベース構築Service

社内のノウハウを、人もAIも使える
知識データベースに。

社内の資料や判断の記録を、互いのつながりが分かる形で整理します。
私たちが自社で運用している知識基盤VEDAをもとに、資料や業務に合った仕組みをつくります。

01Checkこんなときに

こんなときに、
ご相談ください。

  1. 01

    ベテランの知識や判断のコツが、その人の頭の中にしかない

  2. 02

    資料はあるが、どこに何があるか分からず、探すのに時間がかかる

  3. 03

    担当者が替わると、その仕事のやり方が分からなくなる

  4. 04

    社内でAIを使うにあたり、自社の資料をもとに回答してほしい

02Beforeいまの社内の知識

資料はあるのに、
使えない。

手順書は共有フォルダに、判断の経緯はメールに、コツはベテランの頭の中に。資料が残っていても、どれが最新なのか、どんな経験に基づく判断なのかが分からなければ、人もAIも十分に活用できません。

私たちは、社内の資料を内容のまとまりごとに整理し、情報どうしを関連付けた知識データベース(ナレッジグラフ)をつくります。

共有のフォルダメール紙の手順書ベテランの頭の中知識のデータベース(ナレッジグラフ)
共有のフォルダメール紙の手順書ベテランの頭の中知識のデータベース(ナレッジグラフ)
03VEDA私たちの知識基盤VEDA

私たちが毎日使っている仕組みを、
社内にも。

ARROWSでは、成功・失敗の事例や、メンバー一人ひとりの知識・経験を、知識基盤VEDAに蓄積しています。資料を内容のまとまりごとに整理し、情報どうしを関連付けているため、人もAIも、必要な情報を探して読めます。

この仕組みを、資料と仕事の中身に合わせてつくります。

提案書の型見積もりの決め方成功事例:A社の提案失敗事例:納期の遅れお客様ごとの前提制作の進め方記事の書き方公開前の点検
提案書の型見積もりの決め方成功事例:A社の提案失敗事例:納期の遅れお客様ごとの前提制作の進め方記事の書き方公開前の点検
NODE点を押すと、節の中身が出ますつながっている節
    見出しは例
    04Rules使われ続ける条件

    資料を集めただけでは、
    知識データベースは使われません。

    自社の知識基盤VEDAの運用で得た、継続して使われるための工夫を、設計の段階から取り入れます。

    1. 01

      知識の一つひとつに、変わらない番号を付ける

      資料を内容のまとまりごとに分け、それぞれに固有の番号を付けます。内容を更新しても番号は変わらないため、同じ番号で参照できます

    2. 02

      同じ情報は、1か所にまとめる

      決定事項を記録する場所を1か所に決めます。複数の場所に同じ内容を書くと、一部だけが更新され、内容に食い違いが生じるためです

    3. 03

      変更の内容と理由を残す

      情報を更新するときは、何を変えたのか、なぜ変えたのかも記録します。過去の判断がどの情報に基づいていたのかを、あとから確認できます

    4. 04

      日々の仕事の中で、知識を蓄積する

      日々の気づきを、仕事の流れの中で記録できるよう、運用のルールを整えます。まとめて整理する負担を減らし、知識を蓄積していきます

    05AI agentsAIエージェントとつなぐ

    AIが、社内の知識を
    読んでから動く。

    知識データベースを、社員が情報を探して読めるようにするとともに、AIエージェントも参照できるように接続します。AIが作業に入る前に、関連するルールや過去の判断を確認し、業務の前提をふまえて動く仕組みを整えます。

    知識のデータベース AI 決まり過去の判断お客様の前提 AIエージェント仕事の成果
    知識のデータベース AI 決まり過去の判断お客様の前提 AIエージェント仕事の成果
    06Access見る範囲の設計

    だれが、どこまで見られるか。
    最初に決めます。

    社内の知識には、人事情報や取引条件など、閲覧できる人を限る必要があるものもあります。AIと接続する際も、利用者が閲覧できる情報だけをAIが参照するように設定します。私たちの知識基盤VEDAでも、利用者ごとに閲覧できる情報の範囲を分けて運用しています。

    07Cycleできること

    資料の棚卸しから、
    社内での運用まで。

    1. 01資料の棚卸し
    2. 02知識の整理
    3. 03検索・AI連携の整備
    4. 04見る範囲の設計
    5. 05運用の決まりづくり
    1. 01

      資料の棚卸し

      社内にある資料・手順書・判断の記録を集め、何を残すかを決めます

    2. 02

      知識の整理

      資料を内容のまとまりごとに分け、情報どうしの関係を結びます

    3. 03

      検索・AI連携の整備

      社員が必要な情報を探して読めるようにし、AIもその情報を参照して回答できるように接続します

    4. 04

      見る範囲の設計

      だれがどの知識を見られるかを決めます

    5. 05

      運用の決まりづくり

      新しい知識をだれが、いつ追加し、古くなった知識をどう更新するか、日々の運用のルールを決めます

    08Process進め方

    ご相談から、知識データベースを社内で運用できるようになるまでの流れ

    01

    ご相談

    社内で困っていることと、残したい知識をお聞きします

    02

    資料の棚卸し

    いまある資料と、だれが何を知っているかを確かめます

    03

    設計のご提案

    何をどう整理し、だれがどこまで見られるようにするかをご提案します

    04

    構築

    資料を整理して知識データベースを構築し、人とAIが活用できるように整えます

    05

    運用方法の共有・引き渡し

    知識の追加・更新の手順を整え、社内で運用できる状態にしてお渡しします

    09Price料金

    知識データベース構築の料金

    料金
    個別にお見積もり
    扱う資料の量と、使う人数によって変わります
    含むもの
    資料の棚卸し/知識の整理と構築/AIから参照するための接続/見る範囲の設計/運用の決まりづくり
    つくったあとの運用
    ご相談に応じます

    初回のご相談で、対象となる資料や想定する使い方をお聞きし、お見積もりをご提示します。

    10FAQよくある質問

    知識データベース構築のよくある質問

    Q知識データベース構築の料金はいくらですか?
    A

    扱う資料の量と、使う人数によって変わるため、個別にお見積もりします。初回のご相談で、扱う資料と使い方をお聞きしたうえでお出しします。

    Qどんな資料が対象になりますか?
    A

    手順書やマニュアル、提案書、議事録、判断の記録など、社内で使っている文書が対象です。どの資料をデータベースに含めるかは、最初に一緒に決めます。

    Qだれがどの情報を見られるかは、どう決めますか?
    A

    部署や役割に応じた閲覧範囲を私たちがご提案し、ご一緒に決めます。

    QAI活用自走化支援とは、何が違いますか?
    A

    AI活用自走化支援は、AIエージェントへの指示の型や利用環境、社内体制を整え、社員がAIを使いこなせるようにするサービスです。知識データベース構築は、社内の資料と判断の記録を、人とAIが使える知識として整えるサービスです。両サービスを組み合わせてご依頼いただくこともできます。

    Q構築後の運用も依頼できますか?
    A

    はい、ご相談いただけます。基本は、知識の追加・更新の手順を整え、社内で運用できる状態にしてお渡しします。継続的な運用支援をご希望の場合は、支援内容に応じて別途お見積もりします。

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