営業
営業エキスパート
営業担当者 × 営業部長の観点
提案書を部長に見せる前に、足りない点を教えて。商談で聞かれそうなことも知りたい。
- 設定するもの
- 提案書のレビューの観点、承認された過去の提案書、商談の進め方の指針
- AIが支援すること
- 不足している根拠の指摘、商談で聞かれそうな質問の洗い出し
- 人が判断すること
- 価格や値引き、受注するかどうか
※画面はイメージです。
About
AIエキスパートとは？
AIエキスパートとは、社内の専門家（管理職・熟練者・業務の責任者）が大切にしている判断基準と業務知識を登録し、従業員の相談や資料のレビューに答える、chai+のボット種別です。
「この提案書で足りない点は？」「この設計はうちの流儀に合っている？」のように、答えが1つに決まらない相談に、専門家の観点に照らして確認すべき点と、その根拠となる社内資料を示します。部下が上司に相談する前の壁打ちの相手になります。
Problem
聞きたい相手は、
いつも会議中。
知識のある人は社内にいるのに、相談はいつも同じ人に集まります。忙しい上司を待つ間、資料は止まり、上司も同じ説明を何度もくり返しています。
-
01
同じ説明を、何度もくり返している
提案書の確認、設計の相談。専門家は、似た質問への同じ説明に時間を取られ、複雑な判断や育成に手が回りません。
-
02
何を見られるのか、本人に聞かないとわからない
「部長はどこを気にするか」は、資料には書かれていません。担当者は出してから差し戻され、手戻りがくり返されます。
-
03
異動や退職で、判断の観点ごと失われる
経験から身についた判断の観点は、言葉にされないまま人と一緒に移ります。後任が同じ水準に追いつくまで、時間がかかります。
How it works
「その人のコピー」ではなく、
判断の軸を言葉にして共有する。
AIエキスパートの品質を決めるのは、資料の量よりも「何を重視し、何を確かめるか」です。専門家への聞き取りをもとに、次の3つを設定します。
-
01
役割と、答える範囲
誰の、どんな相談に答えるのか。答えてはいけない領域や、人に引き継ぐ条件も決めておきます。
-
02
判断基準と、確認の観点
重視する順番、必ず投げかける質問、例外の扱い。専門家と一緒に、具体的な言葉に落とし込みます。
-
03
根拠になる社内資料
規程、承認済みの資料、過去のレビューのコメント。回答には、参照した資料名と該当箇所を示します。
AIエキスパートの設計シート（記入例）
- 役割
- 営業本部の提案書のレビューを支援する。受注の可否、価格、人事評価は決めない。
- 重視する判断軸
- 顧客の課題との適合、粗利、実行できるか、契約・情報管理のリスク（この順に重視）
- 必ず確かめる質問
- 効果の根拠はあるか。導入後の責任者と体制は明確か。ほかの案と比べたか。
- 答え方
- 結論から示す。事実・推測・提案を分ける。わからない点は質問で返す。
- 人に引き継ぐとき
- 法務・人事・個人情報や、大きな価格の判断を含む相談は、担当者を案内する。
- してはいけないこと
- 承認したように話さない。確かめていない社内の情報や数字を言い切らない。
Answer
「良い・悪い」ではなく、
次にやることがわかる回答に。
提案書をAIエキスパートに見せたときの、回答の見本です。どの観点に照らした指摘なのか、どの資料が根拠なのかを分けて示すので、担当者は直す場所を迷いません。
A社_提案書_v3.pptx来週の商談で出す提案です。部長に見せる前に、足りないところを教えてください。
1結論
方向性は良好です。ただ、効果の根拠と導入後の体制が弱く、このままだと「数字はどこから？」と聞かれる可能性が高いです。
2良い点
ヒアリングで聞いた3つの課題が、提案の各章に対応しています。
3確認が必要な点
- 効果に根拠があるか：「工数30%削減」の算出方法が書かれていません。前提にした件数と時間を添えてください。
- 導入後の体制は明確か：A社側の責任者と、当社の支援の範囲がわかりません。
4次にやること
効果の試算の前提を1枚追加し、体制図を入れてから、部長に相談しましょう。
参照：提案レビューの観点_第3版.pdf「2. 効果の示し方」／B社向け提案書（承認済み）
-
判断軸の名前で指摘する
指摘のひとつひとつが、設計シートのどの判断軸にもとづくかを示します。担当者は「部長が何を気にするか」を、指摘から学べます。
-
根拠の資料を、いっしょに示す
chai+の回答は、参照した資料名と該当箇所を示します。根拠が見つからないときは、推測で埋めずに確認をうながします。
-
「本人の判断」とは書かない
回答は、登録された観点に照らしたレビュー案です。最終的な判断は、部長との相談の場で行います。
回答の型の例（資料のレビュー）
- 結論の要約
- 良い点
- 確認が必要な点判断基準と根拠
- 不足しているデータ・前提
- 次に取る行動
- 参照した資料
どの項目を、どの順で出すかは、AIエキスパートごとに設計します。左の見本は、色の付いた項目を使った例です。
※架空の提案書を例にした回答の見本です。回答の形は、AIエキスパートごとに設計します。
Use cases
どんなエキスパートをつくれる？
判断の観点と参照する資料を整えれば、部門ごとに専門家のAIエキスパートを置けます。
3つの例を紹介します。
開発
リードエンジニア
若手エンジニア × リードエンジニアの観点
このAPIの設計、レビューに出す前に、うちのチームの流儀に合わないところはある？
- 設定するもの
- 社内のコーディング規約と設計の方針、過去のレビューのコメント、障害の振り返りの記録
- AIが支援すること
- 規約や過去の指摘に照らした確認点と、読むべき資料の案内
- 人が判断すること
- 設計の最終決定、本番環境へのリリースの承認
品質管理
品質管理のベテラン
品質保証の担当者 × 品質管理の責任者の観点
お客様から不具合の報告が届いた。最初に何を確かめればいい？似た事例はある？
- 設定するもの
- 検査の基準書、過去の不具合の報告書と対策書、調査の手順
- AIが支援すること
- 似た過去の事例と、最初に確かめる項目の提示
- 人が判断すること
- 出荷の可否、お客様への正式な回答
※サービスの使い方を示す想定のシナリオです。特定の企業の導入事例や、測定した効果を示すものではありません。
Human-led AI
AIに任せる範囲を、
最初に決める。
AIエキスパートは、専門家の代わりに決める仕組みではありません。相談の前の準備を整え、人と人の話し合いを、判断の中身に集中させるための仕組みです。
AIエキスパートが受け持つこと
- 判断軸に照らした、資料の確認と指摘
- 相談の前に整理しておくことの洗い出し
- 根拠になる社内資料と、該当箇所の案内
- 根拠が足りないときの、確認のうながし
人が判断すること
- 承認、価格、受注の可否
- 人事評価や処遇
- 法務・セキュリティ・財務の判断
- お客様への正式な回答
Getting started
1つの部門、1つの業務から試せます。
対象の業務と専門家を絞り、役に立つか・回答は正確か・情報の扱いは安全かを確かめてから広げます。8週間で試す場合の進め方の例です。
-
1〜2週目
業務と専門家を決める
相談やレビューが多い業務を1つ選び、専門家（1〜2名）と利用者、責任者を決めます。使う資料と、閲覧できる範囲を確かめます。
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3〜5週目
判断軸を言葉にする
専門家への聞き取りから設計シートをつくり、回答の形と、評価に使う質問を用意して、限られた環境で設定します。
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6〜7週目
専門家と利用者が試す
専門家が回答を確かめ、利用者が実際の業務で使います。根拠の正しさと使いやすさを見て、設定を直します。
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8週目
続けるかを決める
相談の準備にかかる時間、回答の正確さ、情報の扱いを振り返り、続ける・直す・広げるを決めます。
最初のご相談で、いっしょに確かめること
- 誰が、どんな相談やレビューにいちばん時間を使っているか
- どの判断の観点が、特定の管理職や熟練者に偏っているか
- 参照すべき規程・議事録・レビューの記録はどこにあり、誰が閲覧できるか
- AIの回答が間違えたときの影響と、必ず人に引き継ぐ条件
- 試験導入で、時間の短縮・品質・定着のどれを先に確かめるか
※期間と範囲は、連携先やデータの量、セキュリティの要件に合わせて個別に決めます。
Security
社内の判断にかかわる情報だから、扱いは慎重に。
AIエキスパートは、chai+の基盤の上で動きます。登録する資料は、目的と機密の区分、閲覧できる人の範囲を確かめてから選びます。
- 入力内容と資料の扱い
- 登録した資料も、相談で入力した内容も、AIの学習には使わず、ほかの用途にも回しません。
- アクセスの制限
- SSO（シングルサインオン）とIPアクセス制限に対応しています。社内のネットワークから、社員ごとのアカウントで使えます。
- 登録する資料の選び方
- 個人のチャットやメールを一括で登録することはおすすめしません。業務に必要な記録を選び、個人情報やお客様の情報は除いて登録します。
- 第三者認証
- chai+を運営するデフィデ株式会社は、ISMS（ISO/IEC 27001）とプライバシーマーク（JIS Q 15001）の認証を受けています。デフィデの認証について
Customers
chai+を導入している企業・団体
第一興商、アイセイ薬局、札幌大学、別海町、オープンハウス・アーキテクト、高千穂交易、コミックコンベンション、ファンタジーリゾート、フクト、Kuquluなど、民間企業から自治体・教育機関まで幅広くご活用いただいています。
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導入企業インタビュー
Technology & Blog
AIエキスパートを、ブログで詳しく。
chai+の開発元であるデフィデ株式会社は、次の特許を取得しています。
社内の判断基準を生成AIに反映するには？AIエキスパートの仕組みと導入手順
生成AIに社内の判断基準を反映する方法を解説。プロンプト・RAG・ファインチューニングの違いから、導入手順、活用例、運用時の注意点まで紹介します。
記事を読む
FAQ
AIエキスパートの
よくある質問
ほかのご質問は、お問い合わせからお寄せください。
AIエキスパートとは何ですか？
社内の専門家（管理職・熟練者・業務の責任者）が大切にしている判断基準と業務知識を登録し、従業員の相談や資料のレビューに答えるchai+のボット種別です。FAQボット、AIボイスボット、汎用AIチャットに続く、4つめのボットです。
AIが上司や専門家の代わりに判断しますか？
いいえ。AIエキスパートが示すのは、登録された判断基準に照らしたレビュー案や確認事項です。承認、評価、価格、処遇などの最終判断は、権限を持つ人が行います。
FAQボットや汎用AIチャットとは、何が違いますか？
FAQボットは、承認済みのQ&Aから決まった答えを返します。汎用AIチャットは、社員が日々の業務で生成AIを使うためのものです。AIエキスパートは、特定の専門家の判断基準に照らして、資料の足りない点や次に確認することを示します。答えが1つに決まらない相談やレビューに向いています。
専門家ごとに、AIモデルの追加学習が必要ですか？
最初から追加学習を前提にはしません。まずは判断基準の整理、役割の指示、社内資料の検索、回答の評価を組み合わせて品質を高めます。追加学習は、それでも解決しにくい課題が確認された場合に、個別に検討します。
専門家本人の口調もまねできますか？
AIエキスパートが重視するのは、口調よりも「何を、どの順で確認するか」という判断の観点です。どこまで本人らしい表現にするかは、専門家本人と組織の責任者が確認して決めます。本人そのものと誤解されない表現にします。
どのような業務から始めるのがよいですか？
同じような相談やレビューが繰り返し発生し、参照する資料と判断の観点を整理できる業務が向いています。営業提案のレビュー、設計やコードのレビュー、品質の確認などが候補です。まずは1つの部門・1つの業務に絞って試します。
社内のどの情報でも登録できますか？
利用目的、機密の区分、閲覧できる人の範囲、個人情報の有無を確かめてから対象を選びます。個人のチャットやメールを一括で登録することはおすすめしません。参照する範囲は、お客様の環境で事前に確かめます。
登録した資料や相談の内容は、AIの学習に使われますか？
使われません。登録した資料も、相談で入力した内容も、AIの学習には使わず、ほかの用途にも回しません。chai+を運営するデフィデ株式会社は、ISMS（ISO/IEC 27001）とプライバシーマーク（JIS Q 15001）の認証を受けています。
専門家が異動や退職をしたあとは、どうなりますか？
判断の観点を言葉にして残しておくこと自体が、後任への引き継ぎの資料になります。内容は後任の責任者が見直し、組織として更新していきます。
試験導入（PoC）はできますか？
できます。1つの部門、1〜2名の専門家の判断軸に絞り、8週間ほどで効果と安全性を確かめる進め方を例としてご用意しています。期間と範囲は、連携先やデータの量、セキュリティの要件に合わせて決めます。
