暗黙知の解消支援
ベテランの勘や判断基準は、本人の頭の中にしかなく、退職とともに失われていきます。 会話・文書・作業記録を、検索でき、教育に使え、判断を支えられる形へ変換します。 「あの人に聞かないと分からない」を、組織の誰もが引き出せる知識資産へ。
- 社内ナレッジの収集・構造化
- RAG構築・社内データの活用
- LLMの最適化・調整
Solutions
試し深め、 自走する組織へ。
小さく検証して始め、知識を深く組み込み、最後は自分たちで動かせる状態をつくる。 ShinAIは三つの段階で、AIを組織に根づかせます。 さらにその先で、文書に残らない現場の技を扱うフィジカルAIの研究開発にも取り組んでいます。
What We Offer
提供する三つの価値
得られる成果で三つに分けています。 自社の課題に近いところから、無理なく始められます。
企業専用AIエージェント開発
汎用AIは自社の文脈を知らないため、現場で使われず、やがて形骸化します。 社内知識と既存システムを接続し、回答だけでなく業務の実行まで支援する専用エージェントをつくります。 問い合わせ対応や定型業務を任せ、人は判断と対話に集中できます。
- 社内知識を踏まえた応答・判断支援
- 既存システム・APIとの連携
- 検索から業務実行までの支援
AI内製化・運用支援
導入して終わり、にはしません。 PoC設計から精度評価、運用ルールづくり、社内チームの育成まで伴走します。 やがてShinAIがいなくても、自社で運用し改善し続けられる状態へ。技術を渡し、組織に根づかせます。
- PoC設計・精度評価の設計
- 運用ルール・ガイドライン整備
- 社内チーム育成・技術移転
Physical AI 新サービス
現場の技を、AIへ。
手の動き、力加減、目で見て決める判断。文書にも会話にも残らない現場の技を、センサーや映像から捉え、AIが扱える形にします。
この新サービスを相談するShinAI Method
知識が現場で動くまで
散らばった知識を集め、意味でつなぎ、根拠を持たせ、業務へ。 五つの段階で、最後は社内へ移します。
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Capture
収集
会話・文書・作業履歴を集め、散らばった知識を一か所へ。
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Structure
構造化
知識・判断条件・関係性を整理し、意味でつなぐ。
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Ground
根拠づけ
出典を参照できるRAGへ接続し、答えに裏付けを持たせる。
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Act
実行
エージェントが検索・判断・業務を支援する。
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Transfer
移転
社内で運用・改善できる体制へ引き渡す。
Technology & Security
つくる、まもる、委ねすぎない
精度を測りながらつくり、データと権限を守り、最終判断は人に残す。 安心して任せられる設計を、三つの構えで束ねます。
つくる
RAG・社内検索
LLMの最適化・調整
評価設計（精度を測る）
まもる
オンプレミス・プライベートクラウド対応
権限管理
ログ・監査
委ねすぎない
人間による最終承認
判断根拠の提示
段階的な権限委譲
How We Work
小さく試し本番まで、 そして自走へ
いきなり大きく作らず、効果を確かめながら前に進めます。 下の期間はあくまで目安で、規模や目的によって変わります。
- 課題整理・要件仮説 目安 1〜2週間
- 動作プロトタイプ 目安 2〜4週間
- 業務データによる検証 目安 2〜6週間
- 本番システム構築 目安 1〜3か月以上
- 内製化・継続改善 継続
期間は目安です。各段階の結果を見ながら、次へ進むかどうかを一緒に判断します。
Get Started
暗黙知の解消を相談する
要件が曖昧な段階でも、一緒に整理できます。 いまの知識資産から、最初の一手を見つけます。