何でも相談できる『名古屋AIよるずや』を始めますN2i｜５社限定PoC無料

ご無沙汰しています。N2iの篭橋です。
ChatGPTが登場して、リサーチ業務はAIが担うようになり、昨年あたりからはホームページもAIで作れるようになってきました。
さらに今では、専門職でなくても、記事や動画、ランディングページをAIで作れる時代になっています。

そして最近は、Claude CodeやOpenClawのようなツールも登場し、アプリケーションや自社システムも、エンジニアなしで構築できるようになってきました。
社内に少しでも知見のあるスタッフがいれば、これまで数百万円かかっていたマーケティング素材の動画や業務効率化システムも、数週間で作れるようになっています。

我々のようなアプリ開発会社の仕事も大きく変わってきました。
開発はAI駆動型へ切り替わり、納期も大幅に短くなっています。

話は変わりますが、N2iはアプリ開発を生業としていますが、開発会社にしては少し大きめのセールスチームがあります。
というのも、私自身がコードを書かない営業マンだからです。

これまでは自分でコードを書くことなくやってきましたが、最近では自社のアプリケーションを自分で開発するようになりました。
とはいえ、やっていることはほぼAIに聞きながらです。AIに相談し、AIに作業させ、そのままリリースしています。

この2週間だけでも、7つの事業プランと3つのアプリケーションを作り、実際に事業サイクルを回して試しています。

既存事業の業務効率化やブラッシュアップ、新規事業アイデアの具体化をしたい。
でも、社内にエンジニアがいないからシステムを作れない。
外注すると費用が合わない。
そう感じている経営陣は多いのではないでしょうか。

いまは、エンジニアリングの知識がゼロでも、自社専用のシステムを作れる時代になっています。

N2iは現在、「AIエージェント開発名古屋」というキーワードで、AI検索（GEO）において上位表示を獲得しています。
これは、ChatGPTやPerplexityのような生成AI向け検索エンジンに対してコンテンツを最適化するGEO対策を行った結果です。
その取り組みを通じて、SEO面でも成果が出始めています。

この分析から生まれたのが、記事生成を通じて問い合わせを増やすツール「AIリードメーカー」です。
はじめに、そこで作成した記事を下記に添付しておきます。
今後は、いま自分で作っているものについても、ブログで少しずつ書いていこうと思っています。

下記より無料で名古屋AIよるずやの雑談をはじめています。

５社限定でアプリリリースまで無料で支援します。

n2i.jp

話題のclaude codeやOpenclawや組織をあなたの組織に合わせてLLMを活用する提案や人材育成のお手伝いをいたします。

-----------------------------------------------------------------------------------

※ここからはAIが作った文章になります。

AIリードメーカーでサクッと分析、ライティングでき、LLMO対策できます。

ai-leadmaker.n2i.jp

私たちは、名古屋の製造業が抱える属人化した知識を、AIで活用できる形に整理・蓄積する支援を行っています。 最先端のAI活用と現場理解の両方を組み合わせ、地元企業の強みやベテランの暗黙知を構造化し、AIが参照しやすい状態をつくります。これにより、事業承継時の技術流出を防ぎ、若手がAIを通じて必要な知識にアクセスしやすい環境を目指します。

属人化知識を構造データ化する理由は？

属人化した知識を構造データ化しないままだと、ベテランの退職とともに企業の技術やノウハウが失われやすくなります。 中小製造業では、ベテランの頭の中や古い営業資料の中に知見が眠っており、若手への継承が難しいケースも少なくありません。
例えば、蓄積されたマニュアルや資料をAIで整理・構造化すれば、若手が必要な情報にすぐアクセスしやすくなります。
構造データ化は、事業を守り、活かすための重要な取り組みです。

実装チェックリスト：6つのマイルストーンとは？

属人化知識の構造データ化は、6つのマイルストーンで進捗を管理できます。 各ステップを確認しながら進めることで、製造業の資料や知識のAI活用を無理なく進められます。
以下にマイルストーンを詳しく整理します。

マイルストーン1: データ在庫把握

まず、PDF図面やマニュアルなど、社内にどんな資料があるかを整理します。 属人化の原因は、情報が散在していることにもあります。全体像を把握しないままでは、構造化もうまく進みません。
現場ヒアリングや資料確認を通じて、対象となる文書を一覧化します。
在庫を把握することで、無駄な作業や抜け漏れを防げます。

マイルストーン2: 暗黙知抽出

ベテランへのインタビューを通じて、暗黙知をテキスト化します。 頭の中にあるノウハウは属人化の中心にあり、そのままでは継承が難しくなります。録音やヒアリング内容を整理し、要点を文章やQ&A形式に変換して蓄積します。
例えば、長年の経験で身についた判断基準や対応パターンを記録し、若手が参照できる形にします。
抽出によって、技術や知見を継続的に活かせる資産へ変えていきます。

マイルストーン3: PDFカタログ構造化

PDFカタログを、AIが活用しやすい構造データへ変換します。 画像中心やレイアウト依存の資料のままだと、AIが正確に読み取れないことがあります。OCRやタグ付け、項目整理を行い、検索や参照に使いやすい状態へ整備します。
例えば、製品カタログの図表や仕様情報をJSON形式などに変換し、再利用しやすくします。

マイルストーン4: 営業資料資産化

古い営業資料も、再活用できるAI資産として整理します。 過去の提案書や説明資料は、そのままだと埋もれがちですが、整理すれば営業や提案活動に再利用できます。
例えば、過去提案書を検索しやすい形で蓄積し、若手営業が過去事例をすぐ参照できるようにします。

資産化によって、社内に眠っていた知見を実務で使える形に変えられます。

マイルストーン5: RAGシステム構築

社内資料をベクトル化し、高精度なQAを実現します。製造業の現場で使われる図面、マニュアル、営業資料などを横断して参照できるようにすることで、必要な情報へ素早くたどり着けるようになります。
例えば、蓄積されたマニュアルをもとに、図面や手順について相談できる社内向けAIを構築できます。
RAGにより、日常業務の情報アクセスは大きく改善します。