STYZ、AIヒアリングで判断基準を集める「Mimiria」提供開始
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STYZ、AIヒアリングで判断基準を集める「Mimiria」提供開始

公開日:

株式会社STYZは、AIを活用した事業・業務変革を支援する「STYZ X」において、カンパニーブレイン構築ソリューション「Mimiria(ミミリア)」の提供を開始しました。Mimiriaは、AIが社員一人ひとりに個別ヒアリングを行い、マニュアル化されていない判断基準や例外対応を収集・構造化します。これにより、導入企業は約4週間で自社専用のナレッジ基盤を構築できます。業務の属人化解消と、自社の判断基準に沿った業務のAI化を進められます。

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ポイント

  • 1
    STYZがAIヒアリングで現場の判断基準を収集する「Mimiria」を提供開始
  • 2
    約4週間で自社専用のナレッジ基盤「カンパニーブレイン」を構築
  • 3
    構築したナレッジをMCP経由で既存の社内AIチャットや業務エージェントへ接続

提供の背景

STYZ Xは、AIに自社固有の判断基準が渡っていないと、回答が一般的な内容にとどまりやすいと捉えています。特定の社員に確認が集中したり、異動・退職でノウハウが失われたりする状況も、開発の背景に挙げています。

現場の判断基準がAIに渡っていない課題

STYZ Xによると、マニュアルや業務フロー図には作業手順が書かれていても、判断の理由や例外対応が明文化されていない場合があります。Mimiriaは、担当者の経験にとどまる判断基準を聴き取り、社内AIが参照できる形に整理します。

https://storage.googleapis.com/oproduct-bucket/articles/part/image/73346_1792830926.webp

STYZが示した概念図。文書化された手順に加え、経験に基づく判断や例外対応を聴き取りの対象としています。

出典:STYZ

Mimiriaの3つのステップ

Mimiriaは、ヒアリングから既存の社内AIへの接続までを支援します。発表で示した3段階は次のとおりです。

段階内容
聴くAIが社員一人ひとりに個別ヒアリング。事前資料の準備は不要で、部門全員から判断基準や例外を聴取
蓄える約4週間で解析・構造化し、誰がどの基準で判断するかを一覧できる台帳を生成
活かすMCPなどを通じて既存の社内AIチャットや業務エージェントへ接続

出典:STYZの発表。

1部門・1業務領域から導入できます。蓄積した判断基準を使い、AIが一次回答や一次チェックを担う環境を構築します。

導入後の支援体制

STYZは、ヒアリング内容から業務改善の検討に使う成果物を提供します。原文の図に示した成果物を整理すると、次のとおりです。

観点成果物確認する内容
業務の構造業務フロー俯瞰図滞留・二重入力が起きる工程
業務の構造組織図・体制図依頼が集中する先
業務の構造属人化マップ判断できる人が限られる業務
システムシステムアーキテクチャ図手作業でつないでいる箇所
システムデータアーキテクチャ図データの所在と二重管理
優先度・効果アイゼンハワーマトリクス着手する業務の優先順位
優先度・効果AI改善効果・投資対効果試算削減時間や投資回収の試算
優先度・効果BPRエージェント投入余地AIに任せる業務と人が判断する業務
人・定性ペルソナ分類仕事の進め方の違いと人数
人・定性テーマカード+代表クオート判断の分かれ目と現場の声
人・定性ケイパビリティスコア部門単位のAI活用の準備度

出典:STYZの発表図。11種は基本の型で、業務や目的に応じて追加・変更できます。

戦略・ITコンサルティング経験者とAIエンジニアが対象業務の選定から実装、現場検証まで支援します。導入後は定着状況を毎月、実績値で報告し、対象業務を段階的に広げます。

Q&A

Q. Mimiriaとは何ですか?

A. AIが社員にヒアリングし、判断基準や例外対応を収集・構造化するソリューションです。社内AIが参照するナレッジ基盤を構築します。

Q. どの範囲から導入できますか?

A. 1部門・1業務領域から導入できます。ヒアリングで集めた内容を約4週間で解析・構造化し、判断基準の台帳を生成するとしています。

Q. 既存の社内AIは使えますか?

A. 構築した基盤をMCPなどで既存の社内AIチャットや業務エージェントへ接続します。AIが自社の判断基準に沿って一次回答・確認を行う環境を整えます。

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O!Productニュース編集部

O!Productニュース編集部からのコメント

1部門・1業務領域から導入できます。全社の業務を一度に整理する前に、問い合わせが集中している業務から判断基準を集める進め方を検討しやすそうです。

引用元:PR TIMES

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O!Productニュース編集部

この記事の著者

O!Productニュース編集部

O!Productニュース編集部は、IT・SaaS・AI業界のニュースをリアルタイムに解析・発信するメディアチームです。ビジネス向けのプロダクトに関する最新情報をなるべく分かりやすく簡潔にまとめてニュースを提供します。
「日本のすべての企業に、AIトランスフォーメーションを。」をミッションに掲げているGigantic Technologies株式会社によって運営されています。
AIに精通し、2017年設立時から企業のDX支援に取り込んでおり、十分な実績とノウハウを元に情報を発信しています。
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