AI×プロセス×人で拓く、中堅企業の未来変革
ファイルサーバーの奥底や、ベテラン社員の頭の中にある「暗黙知」。
AIがこれらを自動で統合・整理し、対話形式で即座に引き出せる
次世代のナレッジマネジメントシステムです。
A製品の温度異常トラブル、ベテランの佐藤さんはどう対処してたっけ？マニュアルには載ってなくて…
解決策が見つかりました
マニュアルと過去の日報を統合しました。
A製品のエラー（E04）の場合、マニュアル手順に加え、佐藤さんの現場メモにある「センサー位置の微調整」が有効なようです。
参照ソース:
※ この回答は社外秘情報を含みます。
一言で言えば、「AIが管理する組織の『脳』」です。
単なるファイル置き場ではありません。AIが中身を理解し、整理し、必要な時に取り出してくれる仕組みです。
ナレッジデータベースの概念図：情報集約から活用までのフロー
社内のマニュアル(PDF/Word)、日報(Excel)、ベテランのメモ、チャットログなど、バラバラに散らばった情報を一箇所に集めます。
AIがファイルの中身を読み込み、「これは製品Aのトラブル対応手順だ」「これは佐藤さんのノウハウだ」と自動で構造化・タグ付けします。
「〇〇の時はどうすればいい？」とチャットで聞くだけ。AIが膨大なデータから答えを探し出し、あなた専用のアシスタントとして回答します。
MCP（Model Context Protocol）技術とは？
AIと外部データ（社内システムなど）を安全につなぐための「USB-C」のような共通規格です。
BoundForはこの最新技術を採用し、セキュリティを保ちながら「その瞬間に必要な情報」をAIに提供します。
多くの企業で、ベテラン社員の頭の中にしかない「暗黙知」が、組織のリスクになっています。
2025年の崖を前に、技術伝承と業務効率化は待ったなしの課題です。
マニュアルがファイルサーバー、紙、個人のPCに散在。必要な情報を探すだけで1日平均20分、年間1,200時間のロスが発生しています。
「〇〇さんに聞かないと分からない」。ベテランの退職と共に、長年培ったトラブルシューティングのノウハウやコツが消失してしまいます。
マニュアルが整備されておらず、新人が育つまで半年以上かかる。同じ質問への回答にベテランの時間が奪われ、本来の業務に集中できません。
「Bound ナレッジデータベース」は、社内に散らばるPDF、Word、Excel、日報などのデータをAIが自動で読み込み、整理・統合するプラットフォームです。
ユーザーはチャットで質問するだけ。AIが複数の資料から文脈を理解し、最適な回答を「根拠となる資料」と共に提示します。
※実際のAIエージェント活用画面イメージ
ドラッグ＆ドロップでファイルをアップロードするだけで、AIが内容を解析。 Word, PDF, PowerPointはもちろん、動画や音声データも自動でタグ付け・要約し、検索可能なナレッジとしてデータベースに登録します。 管理画面も直感的で、IT専門知識がない方でも簡単に運用できます。
ベテラン社員の頭の中にあるノウハウや、日報に埋もれた「現場の気づき」をAIが学習。退職後も組織の資産として残り続けます。
平均20分かかっていた情報検索が、わずか数分に。必要な情報へ最短距離でアクセスでき、本来の業務に集中できます。
「AI先輩」が24時間いつでも質問に回答。教育担当者の負担を減らしつつ、新人の早期戦力化を実現します。
Bound ナレッジデータベースの「エージェンティックRAG」技術
単語の一致だけでなく、質問の意図をAIが理解。不足している情報があれば、逆質問して明確化します。
「製品マニュアル」と「過去のトラブル事例」など、異なる種類の文書を組み合わせて最適な回答を作成します。
回答の元となった資料ページへのリンクを必ず提示。AIの嘘（ハルシネーション）を防ぎ、信頼性を担保します。
Lite版は、ご契約後すぐに利用開始できます。
以下は、社内システム連携を行うPro版の導入フローです。
社内のデータ所在、システム環境、解決したい課題をヒアリング。最適なデータベース構成とMCP連携範囲を設計します。
既存ドキュメントのインポートとAIによる構造化を実施。初期段階で検索精度のチューニングを行います。
スモールスタートで運用を開始。利用ログの分析とフィードバックループにより、AIの精度と利用率を継続的に向上させます。
中規模企業から部門導入まで、様々な課題を解決しています。
従業員数: 150名 / 課題: 営業ノウハウの属人化
課題:
創業メンバーの頭の中にしかノウハウがなく、組織拡大に伴い新人が育たない「100人の壁」に直面。
解決:
Lite版を導入し、過去の提案書や顧客対応履歴をアップロード。AIが「エースの分身」となり、新人の質問に即答する環境を構築。
従業員数: 300名 / 課題: ベテラン技術者のノウハウ伝承
課題:
熟練技術者の退職が相次ぐ中、図面にはない「現場のコツ」やトラブル対応の暗黙知が継承されず、品質維持が課題に。
解決:
Pro版で過去20年分の技術資料と日報を学習。若手が現場でタブレットから質問すると、ベテランの知見に基づいた回答が即座に得られる環境を実現。
チーム: 20名 / 課題: FAQの陳腐化
課題:
製品仕様の変更が早く、マニュアル更新が追いつかない。オペレーターごとに回答品質にバラつきがあった。
解決:
Slackの対応履歴と仕様書をナレッジベース化。常に最新の情報を参照し、均質な回答が可能に。
まずは貴社の現状課題をお聞かせください。
最適なプロセス変革とAI活用のアプローチをご提案します。
