KPMGジャパン、企業の“暗黙知”を構造化するAIエージェント

03 / THE FACTS

何が起きたのか

同エージェントは、データベースのスキーマ、業務文書、過去の分析資料、問い合わせ履歴を取り込み、データの業務的な意味や利用上の制約を抽出します。

不足する意味や判断ルールは有識者との対話で補完し、利用者とのやり取りからナレッジを継続更新します。

04 / THE CONTEXT

なぜ、今これが重要なのか

企業内にはスキーマや手順書があっても、「なぜこの数字を使うのか」「どの条件では使えないのか」が担当者の経験に残るケースがあります。

AIエージェントが複数データを横断して判断する段階では、この未記録ルールが最大のボトルネックになります。

07 / NEXT ACTION

今日から、どう動くか

1. 01

   まずはベテランしか正しく判断できない定例分析や問い合わせ業務を1つ選ぶ。

2. 02

   スキーマ、帳票、過去分析、問い合わせログを集め、用語の意味、例外、禁止用途を有識者へ確認する。

3. 03

   回答根拠の表示と有識者による修正フローを作り、検索時間、引き継ぎ時間、手戻り件数を測る。