PROBLEM
日々のやりとりに、組織の課題が表れる
認識のずれや相談の偏りは、手戻り・判断待ち・引き継ぎの難しさにつながります。
伝えたのに、認識がずれる
依頼の目的や確認観点が共有されず、追加の確認ややり直しが生じる。
何が伝わっていないのか。
相談が、特定の人に集まる
判断を任せられる人が限られ、その人を待つ間に仕事が止まる。
なぜ、その人に集中するのか。
判断の背景が残らない
手順は残っていても、例外の扱いや判断理由は経験者に聞くしかない。
何を知識として残すべきか。
CHANGE
RELAY による、組織の捉え方の変化
分散した会話や経験を整理し、現場と共有できる改善の根拠にします。
Before
会話や経験に、情報が分散
何が起きているかをつかみにくく、改善の論点が定まりにくい。
After
実態を共有し、改善を考えられる
関係性や判断の背景を整理し、対話の評価と業務改善の根拠にする。
HOW IT WORKS
RELAY の仕組み
チャットなどの業務データを AI で読み解き、組織の実態と暗黙知を可視化・文書化します。
日常のデータ
チャット・資料、必要に応じて BLE
AI で関係性を整理
内容・対応の流れ・人のつながり
可視化・文書化
評価と改善に使う、共通の材料へ
発言を結び付け、仕事が進む過程を捉える
- 01
会話の役割を分類
質問・相談・依頼・回答など、発言ごとの役割を整理します。
何を求めたか
- 02
発言の対応を紐付け
質問・依頼と、それに対する回答・対応を結び付けます。
どう応じたか
- 03
状態と文脈を確認
回答の充足、追加の確認、引受・完了の状態を整理します。
どこを見直すか
分析結果は、元の発言・前後の文脈と合わせて解釈します。
USE CASES
分析結果を使う、3 つの業務テーマ
対話の質、連携の流れ、知識の継承を、それぞれの改善の判断につなげます。
コミュニケーションの質
- 見ること
- 必要な情報が伝わり、質問・依頼に応えられているか。
- 見直すこと
- 依頼・回答の方法や、チームの情報共有を見直す。
業務の流れと役割
- 見ること
- どこで担当や判断が止まり、誰に相談が集中しているか。
- 見直すこと
- 役割分担・判断ルート・相談窓口を見直す。
暗黙知の継承
- 見ること
- 経験者は何を根拠に判断し、どんな例外に対応しているか。
- 見直すこと
- 判断基準・業務 FAQ・引き継ぎ資料を整える。
KNOWLEDGE
経験者の判断を、
引き継げる知識にする
「手順は分かるが、例外のときにどうするか分からない」。過去の相談と回答から、経験者が確認する条件や相談先、例外時の進め方を整理します。根拠の発言と前後の文脈をたどり、現場の担当者が採用する内容を確認します。
- 業務 FAQ
- 判断基準
- 引き継ぎ資料
残す知識通常と異なる申請は、事前に担当責任者へ判断を仰ぐ
- 適用条件どんなときに、この判断を使うか
- 通常と異なる申請を受けたとき
- 手順と相談先誰が、どの順序で動くか
- 受付前に担当責任者へ判断を仰ぎ、可否を申請者に伝える
- 例外と判断理由通常と異なる対応をする条件は何か
- 後から差し戻すと、関係部署の手戻りが大きくなるため
- 根拠となる会話どの発言・文脈から整理したか
- 過去の相談と回答 3 件（前後の文脈つき）
FEATURES
RELAY で使える機能
分析機能を基本に、日々の連絡・相談を行う専用チャットや、現場のデータを集める BLE を組み合わせられます。
基本
分析機能
やりとり・関係性・業務の流れを可視化。暗黙知を文書化し、評価や改善に使います。
追加できる
専用チャット
日々の連絡・相談を RELAY の専用チャットで行い、蓄積した会話を分析に活かします。
必要に応じて
BLE
小型センサーで人・モノの所在・移動・近接を捉え、現場の動きを分析の材料に加えます。
導入構成の例
分析を使う
- 使える機能
- 分析機能
- 利用するデータ
- 既存のチャットなどの業務データ
- 得られるもの
- 会話・関係性の分析結果と、文書化した知識
専用チャットも使う
- 使える機能
- 分析機能 ＋ 専用チャット
- 利用するデータ
- RELAY で蓄積する日々の会話データ
- 得られるもの
- 分析結果と文書化した知識に加えて、連絡・相談を行う専用チャットの利用環境
BLE も使う
- 使える機能
- 分析機能 ＋ BLE
- 利用するデータ
- 会話などの業務データに、位置・近接情報を追加
- 得られるもの
- 分析結果と文書化した知識に加えて、現場データを取得する仕組みと、位置情報を踏まえた分析
専用チャットと BLE の両方を組み合わせることもできます。
GETTING STARTED
まず 1 社・1 部署・1 か月の試行から
1 か月分の会話を対象に分析し、現場と確認しながら改善の提案を具体化します。
STEP 1
対象と条件を合意
改善したい業務を定め、対象データ・導入構成・見る指標を合意します。
得られるもの対象業務 ／ データの範囲 ／ 評価の観点
STEP 2
計測・可視化
1 か月分の会話を整理し、やりとりの特徴と暗黙知の候補を、根拠の会話とともに提示します。
得られるもの分析結果 ／ 知識の候補 ／ 根拠の会話
STEP 3
現場確認・改善提案
結果の背景を現場と確認して知識を選び、改善の優先順位と、施策後に確かめる目標を定めます。
得られるもの採用した知識 ／ 改善策 ／ 確認する目標
モデルケース：30 名・1 か月の場合
月約 3,200 投稿から、約 30 テーマの暗黙知を想定しています。
分析するチャット
約 3,200投稿
30 名 × 1 人あたり月約 108 投稿
暗黙知の候補
約 90件
規範・因果の抽出率を約 2.85% と仮定
未文書化のテーマ
約 45テーマ
重複・既存文書との重なりを除き、50% が残ると仮定
現場で確認した暗黙知
約 30テーマ
適用条件・手順・理由を確認し、60% を採用すると仮定
3 名・約 8 か月の提供事例を人数比で換算した試算です。抽出率・残存率 50%・採用率 60% は試算のための仮定で、結果を保証するものではありません。
DATA
導入前に、
目的とデータの扱いを
合意します
分析の対象、結果を見る人、現場での確認方法をすり合わせてから始めます。
利用目的と対象
解決したい課題、対象の部署・拠点、取得期間を定め、チャットと位置情報の必要な範囲を確認します。
閲覧と共有
結果を見る人と共有の方法を決めます。チャットの分析では、個人名を仮名で表示する運用もできます。
結果の解釈
やりとりの背景や、チャット以外での対応も確認します。文書化する知識や実施する施策は、人が判断します。
保存・削除・学習への利用などの取り扱い条件は、個別にご案内します。
FAQ
よくある質問
今使っているチャットのデータも分析できますか？
はい。既存のチャットなどの業務データを分析に使えます。取り込めるかどうかはツールやデータの形式によって異なるため、個別に確認します。
専用チャットを導入しないと使えませんか？
いいえ。分析機能が基本で、専用チャットと BLE は必要に応じて追加できます。両方を組み合わせることもできます。
AI が評価や判断を決めるのですか？
いいえ。分析結果は、元の発言や前後の文脈と合わせて解釈します。文書化する知識や実施する施策は、現場の方と確認したうえで人が判断します。
個人名は分析結果に表示されますか？
結果を見る人と共有の方法は、導入前に決めます。チャットの分析では、個人名を仮名で表示する運用もできます。
BLE とは何ですか？
Bluetooth Low Energy を使った小型センサーで、人やモノの所在・移動・近接を捉える仕組みです。会話の情報と重ねて、現場の動きと業務の流れを確認します。
費用はどのくらいかかりますか？
導入構成や対象の規模によって異なります。データの取り込み可否・機器構成・提供範囲とあわせて、個別にご案内します。
CONTACT
まず 1 社・1 部署・1 か月。
改善につながる知識を、確かめませんか。
導入・デモのご相談や資料のご請求は、こちらのフォームからお寄せください。内容を確認のうえ、担当者よりご連絡します。
お問い合わせを受け付けました
内容を確認のうえ、担当者よりご連絡します。数日たっても連絡がない場合は、お手数ですがinfo@datathink.co.jp までご連絡ください。