「まずは大規模なデータ基盤を構築しないと始められない」と思い込んでいませんか？実際は既存のFAQや議事録などの小さな知識源から始められます。
「AIを導入するには膨大なデータが必要」という誤解。現代のLLMは既に学習済みです。既存の業務文書を整理することから始められます。
「データサイエンティストがいないと無理」と諦めていませんか？初期段階では既存のIT人材でも十分に対応可能です。
完璧な全社戦略を待つ必要はありません。部門レベルの小さな実験から始めて、成功体験を積み重ねることが重要です。
K2A（Knowledge-to-AI）フレームワーク™は、組織の業務知識を体系的にAI化し、
人とAIが効果的に協働する文化を作るための実践的な方法論です
暗黙知を形式知化し、AIが活用できる形に変換
PDCAサイクルでAIの精度を段階的に向上
人間の判断力とAIの処理能力を最適に組み合わせ
従業員をオペレーターからAI Pilotへと進化
理論だけでなく、現場で即実践できる具体的な手法とツールを提供します。小さく始めて段階的に拡大できます。
特定のLLMやベンダーに依存しない設計。組織の状況に合わせて柔軟に適用できます。
知識整理率、AIカバー率、品質指標の3つの軸で成熟度を評価。進捗を可視化できます。
アジャイル開発の成功事例から学んだ、シンプルで実用的なフレームワーク設計。
業務知識の収集
知識の整理
プロンプト設計・運用
評価・検証
業務への実装
改善・再登録
業務知識の専門家として、知識の収集と整理を担当
AIとの協働を専門とし、実務でのAI活用を推進
技術支援チームとして、全体的なサポートを提供
フレームワークの実装を促進し、継続的改善を推進
AIを導入する前に、業務プロセス全体を設計し直すことが重要です。
AIは万能ではありません。変動が多く例外が多いプロセスに最適です。
継続的な改善メカニズムを開発し、実運用での失敗を防ぎます。
最終結果だけでなく、各ステップを追跡し「サイレント失敗」を早期発見します。
モジュール式の共有可能なAIコンポーネントで開発効率を30-50%向上させます。
AIはデータ処理を担当し、人間が判断力と創造性を発揮します。