生成AIは属人化を解決できるのか？─方針立案編の入り口として
お世話になっております。
YMGアドバイザリーの山口です。
これまでPart1「診断編」では、属人化・暗黙知・ナレッジの活用不足など、フィールドサービスDXが進まない典型的な要因を整理してきました。
今回からは「方針立案編」として、その壁をどう越え、どの方向に進むべきかを考えていきます。
まず冒頭に確認しておきたいのは、生成AIがすべてを解決する“魔法の杖”ではないという点です。
AIには多様な技術領域があり、それぞれに得意・不得意があります。
生成AIもその一つにすぎず、「生成AIを使えば属人化がなくなる」という単純な話ではありません。
では実際に、どのようにサービス領域でのAI活用が進んでいるのか、海外での新たなアプローチを取り上げてみたいと思います。
海外ベンダーの新しいアプローチ
近年注目されているのが、米国の Neuron7.ai と Aquant です。両社は「属人化をどう打破するか」という同じ課題に取り組みつつ、アプローチが大きく異なります。
Neuron7.ai 「AIが最適な問題解決経路を自動で導き出し、確信度（confidence）を提示する」アプローチ。自然言語理解で検索・解決経路を導き出し、信頼度スコアを付与。現場担当者は従来の手法を使いながら、AIが“ガイド”として伴走する形です。
Aquant 「熟練者の判断基準や暗黙知をデータ化し、誰でも同じ判断ができるようにする」アプローチ。RAG(Retrieval-Augmented Generation）を拡張した RAC（Reasoning + Action + Context） を採用。確率的な回答ではなく、「熟練者ならどう考えるか」を理由付きで提示し、属人知を組織知へと変換します。
Neuron7＝ガイド型、Aquant＝翻訳型
両社の特徴を整理すると、以下のように表現できます。
Neuron7：現場担当者が従来のやり方をベースにしつつ、AIがガイド役として「最適経路＋確信度」を提示。
Aquant：ベテランの判断ロジックそのものをAIが翻訳し、組織全体で再現できるようにする。
つまり、Neuron7は「現場のスピードを支える伴走型」、Aquantは「組織標準をつくる翻訳型」といえるでしょう。
共通の示唆：属人知を“問い”に変えること
両社のアプローチは異なりますが、共通している示唆は明確です。
それは、「属人知を単に記録するのではなく、組織として“問い”に変換し、再利用可能にすること」です。
Neuron7は「どの解決経路が最も確からしいか」を問い、現場での即時判断を助ける。
Aquantは「ベテランならなぜそう判断するのか」を問い直し、再現性ある組織知に変える。
どちらも、単なる効率化ツールではなく、「属人化を打破し、価値に転換するための仕組み」として機能しています。
日本企業にとっての示唆
Neuron7とAquantを取り上げましたが、筆者としてはどちらが優れている、というお話をしたつもりはありません。
読者の皆さんにとって重要なのは、「どちらの型が自社に合うか」（もしくは、どちらの型が提案先に合うか）を見極めることです。
「現場裁量が大きく、スピード重視」の文化なら、Neuron7のガイド型が親和性を持ちやすい。
「品質標準化を徹底し、属人依存を排除したい」企業には、Aquantの翻訳型がフィットする。
そして忘れてはならないのは、生成AIそのものが目的ではなく、自社の制約条件を突破するための“方針立案の選択肢”にすぎないということです。
まとめ──AIは手段、属人化解消は目的
今回のテーマでお伝えたしかったのは、「生成AIは属人化を解決できるのか？」という問いは、実は「属人化を解消するために、どんな問いを立て、どんな仕組みを設計するか？」に置き換えられるべきだということです。
AIはあくまで“伴走者”であり、“翻訳者”です。
真の目的は、属人化の壁を越えて、現場知を事業全体の価値に転換すること。
次回以降は、この“方針立案編”をさらに深掘りし、日本企業がどのように「自社に合った型」を選び取り、DXを進めるべきかを考えていきたいと思います。
ご質問などありましたら、お気軽にymg-info@ymg-advisory.com宛ご連絡ください。
引き続きよろしくお願いいたします。