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熟練者の頭の中にある経験・判断基準・ノウハウを引き出すには、「何を聞くか」が重要です。S.sentiaでは、お客様から提供いただいた既存資料をAIが分析し、暗黙知の4分類（手順・概念・判断軸・自己流の工夫）に沿って、引き出すべき質問を設計します。
Comparison
暗黙知の4分類ごとに、一般的な質問とS.sentiaが設計した質問の違いを比較しています。
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| 暗黙知の分類 | 普通の質問 | S.sentia AIの質問 |
|---|---|---|
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① 手順の暗黙知
成功・失敗のケース
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「どう対応しますか？」 | 「クライアントへの修正提案で、うまく通ったケース、逆に後でトラブルになったケースはありましたか？」 |
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① 手順の暗黙知
説明の難所・トラブル予防
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「説明しにくいことはありますか？」 | 「仕様変更の追加費用をクライアントに伝えるとき、後でもめたケースはありましたか？」 |
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② 概念・定義の暗黙知
用語の本質
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「〇〇とはどういう意味ですか？」 | 「"レスポンシブ対応"という言葉、クライアントに一言で説明するとしたら何と言いますか？」 |
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③ 判断軸の暗黙知
場面ごとの判断分岐
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「どこで判断を分けますか？」 | 「①クライアントから追加要望が来た場合、②デザインの方向性に意見が割れた場合、③納期が厳しくなった場合——それぞれ自分で判断しますか？上長に確認しますか？」 |
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③ 判断軸の暗黙知
優先順位・重要事項の把握
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「新人に何を教えますか？」 | 「ヒアリング・設計・制作・納品——この中で最初の1ヶ月に絶対に知っておくべきことを3つ挙げるとしたら何ですか？」 |
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④ 自己流の工夫
他者にも使ってほしい工夫
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「独自で工夫していることはありますか？」 | 「マニュアルには書いていないけど、他のメンバーにも使ってほしいと思う、自分だけのやり方はありますか？」 |
引き出した知識・情報をNotionにまとめ、新入社員や未経験者が自走できるオンボーディングシステムを構築します。「何をどの順番で学ぶか」が構造として見えるナレッジベースが、早期戦力化を実現します。
Tool Comparison
オンボーディング用途でのツール比較
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| 比較軸 | SharePoint・OneNote | Notion |
|---|---|---|
| 学習の順番を構造化 | △ できるが構造化は手動で複雑 | ◎ 階層ページが学習構造に直結 |
| ページ読み込みの速さ | △ ファイルを都度開く必要あり | ◎ ブラウザで即表示、アプリ不要 |
| フォーマットの統一 | △ Word・PPT・PDFが混在 | ◎ 全ページが同じブロックUIで統一 |
| インライン編集・即時反映 | △ ファイルを開いて保存が必要 | ◎ ページ上で直接編集、保存不要 |
| ロードマップ・フェーズ設計 | △ 別途設計が必要 | ◎ フェーズ・Unit構造を直感的に設計 |
URLをクリックするだけでブラウザに瞬時に表示。新人がコンテンツに到達するまでのストレスがゼロ。
どのページも同じブロックで表示されるため、読む側の認知負荷が大幅に下がる。
「カテゴリ→Unit→詳細」という階層が、そのまま「何をどの順番で学ぶか」に対応する。
ページを直接編集でき、保存ボタン不要。ルールが変わったその日に全員が最新版を参照できる。
ナレッジベースの情報を「フェーズ」「Unit」単位で整理し、習熟順に学べる学習コースを設計します。新人が迷わず進められるロードマップを提供し、上長の指導工数を最小化します。
Process
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| フェーズ | ステップ | 内容 |
|---|---|---|
| Phase 1 準備 |
STEP① 初期ヒアリング | 課題・対象者・業務範囲を確認する |
| STEP② 既存資料の収集 | 社内マニュアル・規則・営業資料など一式を提供いただく | |
| Phase 2 暗黙知の抽出 |
STEP③ AI質問設計 | 既存資料をもとに、S.sentia AIが「引き出すべき暗黙知の質問」を設計 |
| STEP④ インタビュー実施 | AI設計の質問を用いて、ベテラン・管理職へインタビュー | |
| STEP⑤ Wikiたたき台の構築 | 収集した情報をもとにWikiの初稿を作成 | |
| STEP⑥ AI分析（漏れチェック） | AIが引き出し漏れ・不足領域を分析 | |
| STEP⑦ 追加インタビュー | 漏れが判明した領域を対象に再インタビューで補完 | |
| Phase 3 納品 |
STEP⑧ 完成・納品 | WikiおよびオンボーディングシステムをNotionで仕上げ、納品 |
Outcomes
「何をどの順番で学ぶか」が明確なナレッジベースにより、上長が逐一説明しなくても新人が自分で進められる体制が整います。
退職・異動で失われるリスクがある個人の知識を、Notionナレッジベースとして組織全体の財産へと変換します。
同じ内容を何度も説明する必要がなくなり、ハイパフォーマーの時間をより付加価値の高い業務へ解放します。
Timeline
貴社の状況により、以下の目安をご参考ください。
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| タイプA 資料中心 | タイプB 混在 | タイプC 暗黙知中心 | |
|---|---|---|---|
| 明文化された資料 | 多い（規定集・マニュアル等） | ある程度あり | 少ない（断片的・口頭のみ） |
| 暗黙知の比率 | 低 | 中 | 高 |
| wiki構築作業時間 | 4〜5h（7〜10カテゴリ・10ページ規模） | 8〜12h（10〜20カテゴリ・20〜30ページ規模） | 15〜20h（複合業務・50〜60ページ規模） |
| インタビュー時間 | 1〜2h（メール回答＋口頭30〜60分） | 3〜4h（メール回答＋口頭2〜3回） | 4〜6h（口頭4〜6回） |
| インタビューの比率 | 20〜30% | 30〜40% | 25〜35% |
| 合計所要時間 | 5〜7h | 11〜16h | 19〜26h |
| 手作業換算（目安） | 50〜70h | 110〜160h | 190〜260h |
Pricing
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| プラン | 対象 | 成果物の目安 | インタビュー回数 | 価格 |
|---|---|---|---|---|
| Starter（特化型） | 特定の商品・サービス・業務フロー 1領域 | 20〜35ページ、5〜8カテゴリ | 2〜3回 | 50〜70万円 |
| Standard（部門型） | 特定部署・チームの業務全体 | 30〜60ページ、4〜7セクション | 4〜5回 | 90〜120万円 |
| Full（全社型） | 会社全体の業務横断 | 60ページ以上、8セクション以上 | 6回以上 | 150〜200万円 |
| カスタム | 既存ツール（Google / Microsoft）への実装 | 上記各プランに準拠 | 同上 | 各プランの1.5〜2倍目安 |
