価格の決め方。例外対応の勘どころ。あの人しか知らない手順。業務の核心は、誰かの頭の中にだけある。そして人が異動したとき——組織は、それを忘れる。
この"あるある"に、心当たりはありませんか。
トップ営業の値付けと落としどころは、本人の感覚の中だけにあります。
設計判断や障害対応の勘所は、ドキュメントに残っていません。
調査の深さと止めどきが言語化されず、工数が人次第です。
月末の例外処理のさばき方は、個人のメモと記憶が頼りです。
クレームを収める切り返しは、共有されないまま属人化します。
引き継ぎ資料に「判断の基準」までは書かれていません。
どれも、文書には残っていない暗黙知。だから汎用AIは一般論しか返せません。STYZ LISTENは、この「頭の中」を対話で聴き出します。部門別のユースケースを見る
対話から抽出した判断ひとつひとつに、属人化スコアをつける。0から1、依存の強さを表す指数。構造化のステップで、AIが自動で算出する。
やることは、目的を選ぶだけ。あとはAIが、既存資料を読み込み、足りない部分だけを現場にヒアリングし、ひとつの構造にまとめます。
Slack・Teams・Notion・Drive・議事録。文書から分かることはAIが自動で集め、質問リストから外す。現場に聴くのは、文書にない勘どころだけ。
AIエージェントが、予約された時間に1on1で対話する。読み込み済みの内容は確認で済ませ、判断の根拠と例外時の対応にまっすぐ踏み込む。
全発話をタイムスタンプ付きで記録し、資料の情報と統合する。図のこの矢印は、誰のどの発言か——いつでも確かめられる。
議事録やレポートの山ではなく、経営会議にそのまま出せる図として。加工の手間なく、対話が完了した時点で受け取れます。
AIが構造化するのは、現場の一人ひとりの声。だから、機械的な聞き取りにはしない。対話の温度を保ったまま、判断の根拠だけを形式知に変える。
