R&Dのノウハウ継承

研究者の暗黙知をAI対話で抽出、組織全体で共有・活用

背景・課題

研究ノートや口頭共有が中心で、ナレッジが個人に閉じている（属人化）

成功事例のみが報告される傾向にあり、失敗知の共有が不足している

ナレッジが分散し検索困難で、同じ失敗の繰り返し（車輪の再発明）が発生

AS-IS（従来）

・属人化した実験ノート

・失敗知の埋没共有不足

・車輪の再発明(重複実験)

TO-BE（導入後）

・実験直後の鮮明な記録

・失敗要因の自動タグ化

・知識グラフによる構造化・再利用

運用フロー

1. 実験・検討完了時にシステムへ入力

2. 各プロセスについて、キーポイントになるものがあるのかどうかをフォローヒアリングし、備考欄に記入

3. 知識グラフに統合され関連ナレッジとリンク

4. 類似実験計画時に過去事例をリコメンド

取得できる情報

・実験条件・前提パラメータ

・失敗の根本要因分析

・次の仮説候補

導入効果（KPI）

・重複実験削減：大幅減

・実験再現率：向上

・探索リードタイム：短縮