KNOWLEDGE ENGINEERING

会社のノウハウを、
AIが使える資産に。

誰かの頭の中にしかない判断基準。
Excelと口伝で回っている手順。
ベテランだけが持つ勘所。
それを言語化し、AIが実行できる「形」に変え、業務に埋め込む。
OUTLIERは貴社の現場に入り込み、ノウハウを動く資産へと作り変えます。

  • EFFICIENCY 業務効率 定型業務をAIに移管する
  • DE-PERSONALIZATION 脱属人化 個人の技を組織の資産へ
  • MONETIZATION 商材化 ノウハウそのものを外販する

ISSUE

ツールは入った。しかし、仕事は変わっていない。

  • 01

    AIが、会社のことを知らない

    汎用のAIは、貴社の判断基準を知りません。「この案件は受けるべきか」
    「この見積は妥当か」
    ——その答えを出すための前提が、社内のどこにも書かれていない。だからAIの出力は、いつまでも“それっぽい一般論”のままです。

  • 02

    使える人と、使えない人に分かれる

    プロンプトが上手い一部の社員だけが成果を出す。ノウハウが個人に閉じたまま、新たな属人化を生んでいる。
    AI導入が、属人化の解決ではなく再生産になっている状態です。

  • 03

    資産が、残らない

    チャットの履歴は流れて消えます。
    試行錯誤して見つけた「効く聞き方」が、組織のどこにも蓄積されない。
    次に同じ仕事をする人は、またゼロから始めることになります。

APPROACH

属人的な“暗黙知”を、自走する“システム”へ。

  • 暗黙知 PROMPT 聞き方を設計する
  • 形式知 CONTEXT ノウハウを渡す形にする
  • 業務システム HARNESS 業務環境に組み込む
  • 自走 LOOP 人が起動しなくなる

AUTOMATION_LEVEL

  1. STEP 01

    PROMPT ENGINEERING

    まず、貴社の仕事の中で「AIに任せられる判断」を切り出します。
    現場の社員へのヒアリングと実業務の観察から、成果につながる指示の型を特定し、誰が使っても同じ品質が出るところまで磨き込みます。ここは小さく成果を出して足場を作る段階です。以降の3段階は、その足場を組織全体へ広げていく順序を示しています。

    やること
    業務棚卸し / 対象タスクの選定 / 指示テンプレートの設計・検証
    残るもの
    検証済みのプロンプト集
    この時点の状態
    一部の業務が、誰でも一定品質でこなせるようになる
  2. STEP 02

    CONTEXT ENGINEERING

    プロンプトのままでは、コピペで散らばり、また属人化します。
    ここでは、AIが判断のたびに参照する情報そのものを設計します。貴社固有の手順・判断基準・書式・禁止事項を、必要な場面で必要な分だけ渡るように構造化する。こうして書き出されたものが再利用可能なスキルとなり、ノウハウの資産化の中心になります。

    やること
    社内ドキュメント・過去成果物の構造化 / 参照範囲と優先順位の設計 / スキル定義 / 品質基準の明文化
    残るもの
    再利用可能なスキル群（バージョン管理でき、更新でき、譲渡もできる資産）
    この時点の状態
    ベテランの判断が、組織の共有物になる
  3. STEP 03

    HARNESS ENGINEERING

    スキルは、実際の業務データやシステムに触れて初めて価値が出ます。
    社内のファイルサーバ、基幹システム、SaaS、承認フローとAIを接続し、権限・監査・レビュー観点まで含めた「AIが安全に働ける現場」を設計・構築します。

    やること
    社内システム連携 / 権限・ガードレール設計 / レビュー工程の組み込み / 役割別エージェント設計
    残るもの
    業務に接続されたAI実行環境
    この時点の状態
    AIが「相談相手」から「作業を完遂する担当」になる
  4. STEP 04

    LOOP ENGINEERING

    最後に、業務そのものを回し続ける仕組みにします。
    定期実行、結果の自己検証、失敗時の再試行、成果物のレビュー依頼までを一連のループとして設計。人間は「実行する人」から「基準を決める人・承認する人」へ移ります。

    やること
    定期実行・トリガー設計 / 自己検証と品質ゲート / 複数エージェントの分業設計 / 運用監視
    残るもの
    自走する業務プロセス
    この時点の状態
    業務が、人の起動を待たずに前に進む

OUTCOMES

効率化で、終わらせない。

  • EFFICIENCY

    業務効率
    ——時間が返ってくる

    資料作成、調査、レビュー、定型判断。
    時間を食っていた工程をAIに移し、社員は判断と対人業務に集中できます。

  • DE-PERSONALIZATION

    脱属人化
    ——人が変わっても、品質が落ちない

    ベテランの暗黙知がスキルとして明文化されているため、退職・異動・新人配属があっても、業務品質は組織側に残ります。
    教育コストも下がります。

  • MONETIZATION

    外販（商材化）
    ——ノウハウが売り物になる

    ここがOUTLIERの本題です。
    資産化されたスキル群は、そのまま外部に提供できる製品になります。貴社が長年培ってきた業界特有のノウハウを、同業他社や取引先へ提供する新たな収益源へ。コストセンターだった社内AIが、プロフィットセンターに変わります。

HOW WE WORK

ドキュメントを納品して終わり、にしない。

  • 現場に入り込む、常駐・伴走型

    会議室で設計するのではなく、実際の業務が起きている場所に入ります。
    現場の社員と同じ画面を見ながら、その場で作り、その場で直します。

  • 成果物は、貴社のもの

    作成したスキル・実行環境は貴社の資産として残ります。
    ベンダーロックインしません。

  • 10年の機械学習実績が土台

    2016年のディープラーニング黎明期から社会実装に携わってきた知見が、
    精度検証・品質設計の基準になります。

  • 内製化が、ゴール

    最終的にOUTLIERがいなくても回る状態を目指します。
    伴走の終わりが、貴社の自走の始まりです。

STARTING POINT

“まだ何も始めていない”が、いちばん良いスタートです。

Claude Code をはじめとするAIエージェント開発ツールを使ったことがない企業でも、まったく問題ありません。
むしろ、変な癖がついていない分、正しい型を最初から入れられます。

  • 導入研修

    インストール・初期設定から。
    ターミナルを触ったことのない方も対象です。

  • 基本操作

    ファイルの読み書き、指示の出し方、やらせてはいけないこと。

  • 社内展開ルール

    誰にどの権限を渡すか、どこまで自動化してよいか、の線引きづくり。

  • 講師実績

    Python・統計学・機械学習の企業研修で、研修設計から教材作成までを多数担当してきました。

FLOW

進め方

  1. STEP 00

    基礎研修 / 環境導入（任意）

    Claude Code 未経験の企業向け。インストールから社内展開ルールまで。

  2. STEP 01

    業務棚卸し・対象選定

    現場に入り、資産化する価値のある業務とノウハウを特定します。

  3. STEP 02

    ノウハウの構造化・スキル化

    判断基準・手順・書式を構造化し、AIが参照できる再利用可能なスキルとして実装します。

  4. STEP 03

    業務システムへの接続

    社内システム・SaaS・承認フローと連携し、権限とガードレールを設計します。

  5. STEP 04

    自走化・運用設計

    定期実行と品質ゲートを組み、人の起動なしで回る状態へ移行します。

  6. STEP 05

    外販モデル設計（任意）

    資産化されたスキル群を、外部提供できる商材として設計します。

期間・体制・費用は、対象業務の範囲によって設計します。まずは現状をお聞かせください。

KNOWLEDGE
_AS_ASSET

まず、貴社のどの業務が資産化できるか。
そこから話しましょう。

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