Lluminai

Case · 物流

(物流)ベテランの暗黙知抽出と形式知化

構造化インタビューでベテランの暗黙知を抽出、プロンプト設計に反映してチャットボット精度を向上。

導入前の課題

ベテラン社員の熟練ノウハウが属人的な口頭・紙運用に閉じており、新人教育やナレッジ共有が非効率であった。

ソリューション

プロダクト知見を活かした 2 ヶ月間のコンサルティングプロジェクトとして、ベテラン社員への構造化インタビューを実施し、その暗黙知を抽出・整理した上で、最適なプロンプト設計とチューニングを行った。

成果

抽出した暗黙知を反映したプロンプトにより、チャットボットでの回答精度と現場満足度を向上させ、本格展開に向けたナレッジ共有基盤の骨子を確立。

期間

約 2 ヶ月(インタビュー 〜 プロンプトチューニング完了まで)

体制

当社 PM、AI エンジニア各 1 名がお客様プロジェクトチームに準委任参画