[特許取得]暗黙知継承ソリューション「ghoost」を試してみた

ベテランの暗黙知、どう継承していますか

多くの組織で、技術継承や属人化の解消は長年の課題として語られてきました。ベテラン社員が長年の経験を通じて培ってきた判断基準や勘所は、マニュアルや手順書には落とし込みにくく、「なぜそう判断するのか」という部分は本人の頭の中にしか残っていないことが少なくありません。

こうした暗黙知は、本人が異動・退職するタイミングで一気に失われるリスクを抱えています。「あの人に聞かないと分からない」「会議で確認しないと進められない」といった場面は、多くの現場で日常的に発生しているのではないでしょうか。

近年はAIを活用してこの課題に取り組む動きも広がっています。今回は、特許取得済みの暗黙知継承ソリューション「ghoost」を実際に試してみたので、その様子をレポートします。

ghoostとは何か

ghoost（ゴースト）は、AIインタビューを通じて本人の思考パターンを抽出し
、"分身AI"として再現するサービスです。一般的な汎用LLMのような一般知識ベースの回答ではなく、
組織や本人の判断基準そのものを回答させる点が特徴です。

特許を取得しており、北海道文化放送様での先行導入では、「Peer承認率」（本人ではなく周囲の同僚・関係者が、生成されたghoostの応答を「本人らしい」と承認した比率）92.3%を記録しています。
https://classmethod.jp/news/260515-ghoost/

実際に試してみた

ghoostの"らしさ"が一番出るのは業務判断に関するやり取りですが、その内容はそのまま公開しづらいものが多いです。そこで今回は、弊社代表の横田聡のghoostに、テスト的に挨拶をしてみました。

「横田さん、おはようございます！」と話しかけると、定型的な返答ではなく、金曜夕方というタイミングを踏まえた労いの言葉や、最近の仕事を気にかけるような自然な返しが返ってきました。一問一答のFAQ的な応答ではなく、会話の流れを汲んだ受け答えになっている点が印象的でした。

一点補足しておくと、AIインタビューを受けただけでghoostが完成するわけではありません。実際には、普段利用しているドキュメントや設計書などをアップロードし、自分の知識や経験を継続的にインプットしながらghoostを"育てていく"必要があります。暗黙知を精度高く蒸留するには、こうしたステップを重ねてghoostを育てていくことが重要です。

まとめ

今回はまず使ってみるというところで、挨拶のみにとどめました。実際には、業務の知識が入ったドキュメントやパワーポイントなどを読み込ませることで、より専門的かつドメイン知識にも回答できるようになっていきます。

普段なかなか捕まらない上司やスペシャリスト、あるいは定年が近い人物をghoost化しておくことで、その人に集約された知識・経験を組織に残しておけるのは、有効なアプローチだと感じました。__