
N1 Agent(次世代型ナレッジマネジメント)
属人知を組織の資産に変える個性化AI。属人的なノウハウを、誰もが活用できる「組織知」へ。
企業の成長を支えてきたのは「人」の知識と経験です。しかし、その知識は個人に閉じてしまい、転職・異動・退職のたびに組織から失われています。 「N1 Agent」は、組織内に眠るベテラン社員のノウハウや暗黙知をAIとデータによって形式知化し、誰もが活用可能な「集合知」へと変換するナレッジマネジメントプラットフォームです 。 人材の流動性が高まる現代において、マニュアルの形骸化やOJTの再現性の低さは経営リスクとなります。本サービスは、単なるドキュメント管理ではなく、組織独自の知識を学習した「個性化AI」を生成 。社員はSlackなどのチャットツールを通じて、いつでも「社内の専門家」に相談するようにAIと対話でき、即座に最適な回答や業務支援を得ることができます。これにより、検索時間の削減だけでなく、思考や創造業務の高度化を実現します。
Challenges
こんな課題はありませんか?
- 新規事業開発の現場
過去に検証した仮説、失敗から得た教訓、成功パターン。これらが担当者の頭の中にしか存在せず、メンバーが変わるたびにゼロからやり直しになる。
- デジタルマーケティングの現場
広告運用のノウハウ、ABテストの知見、顧客インサイトの蓄積。代理店に依存し続け、社内にナレッジが残らない。
- カスタマーサポートの現場
ベテラン社員でないと答えられない質問が山積し、対応品質にばらつきが生じる。

なぜ、従来の施策では解決しないのか
多くの企業がナレッジマネジメントツールの導入、マニュアル整備、社内研修の強化に取り組んできました。しかし、これらは「作った瞬間から陳腐化が始まる」という構造的な弱点を抱えています。


“N1 Agentは、組織の知識基盤そのものを再構築するソリューションです”
DeepTech Executive Director
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主な機能
導入効果
問い合わせ対応時間
人に聞く数十分 → N1 Agentで数秒〜数分
新メンバー立ち上がり期間
過去ナレッジへの即時アクセスにより
外部依存コストの削減
代理店・コンサルタントへの依存度低減による中長期的なコスト最適化
導入事例
選ばれる理由
vs. ナレッジマネジメントツール
ナレッジマネジメントツールは・・ ・情報は構造化されず、検索しても目的の知識にたどり着けない ・更新も滞り、古い情報が放置される N1 Agentなら・・ ・知識を対話形式で引き出せるため、検索の手間がゼロ ・利用されるたびにAIが学習し、知識が自動的に最新化・精緻化
vs. 汎用AIチャットボット
AIチャットボットは・・ ・固有の業務プロセス、過去の施策実績、社内の判断基準は知らない ・回答は汎用的・凡庸になりがち N1 Agentは・・ ・実務者の知識と経験を学習した「個性化AI」。過去の成功・失敗事例に基づいた具体的なアドバイス、御社の文脈に即した判断支援が可能
vs. 社内研修・OJT
社内研修は・・ ・実施タイミングが限られ、教える側の力量に依存 ・受講後の定着率も低く、必要なときに必要な知識にアクセスできない N1 Agentは・・ ・24時間365日、いつでも相談できる「最良のメンター」として機能。必要なときに、必要な粒度で、個人の状況に応じた指導が受けられる
導入プロセス
Phase1 現状分析・要件定義
・全業務のリスト化と分類 ・業務の頻度・重要度・依存度の評価 ・属人化している領域の可視化 ・暗黙知の明文化ポイント洗い出し
約2週間Phase2 設計
ナレッジの構造設計 「業務→手順→ナレッジ単位」の階層構造設定 AIが理解できる形式で情報を構造化 タグ付けと分類規則の設計
2週間Phase3 実装・定着
ナレッジベースの構築 N1 Agentの導入 Slack等チャットツール連携実装 職種別・役割別オンボーディング整備
4週間Phase1 現状分析・要件定義
・全業務のリスト化と分類 ・業務の頻度・重要度・依存度の評価 ・属人化している領域の可視化 ・暗黙知の明文化ポイント洗い出し
約2週間Phase2 設計
ナレッジの構造設計 「業務→手順→ナレッジ単位」の階層構造設定 AIが理解できる形式で情報を構造化 タグ付けと分類規則の設計
2週間Phase3 実装・定着
ナレッジベースの構築 N1 Agentの導入 Slack等チャットツール連携実装 職種別・役割別オンボーディング整備
4週間担当プロフェッショナル
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