3,624万人
2030年の65歳以上人口見込み
高齢化により、経験豊富な人材の退職が企業課題化。
CROSS Business Producers / Expert Graph
お役立ち資料
知識継承の実態と、Expert Graphによる収益基盤化
熟練技術者・経営者・研究者・トップ営業が持つ暗黙知を、記録ではなく、次世代の意思決定と利益創出に使える知識基盤へ変換するための要点をまとめています。
70歳前後
経営者・熟練者の承継タイミング
判断基準・人脈・暗黙知が個人に残りやすい年齢帯。
245万人
後継者未定の中小企業経営者規模
事業承継だけでなく、知識承継の設計が不可欠。
Why now
日本企業の知恵は、退職とともに失われています。
技術継承、事業承継、営業継承、研究開発継承の現場では、マニュアル化できる情報よりも、熟練者がなぜその判断をしたのかという背景知が重要です。しかし、その多くは本人の経験、人脈、勘所として残り、退職・異動・承継のタイミングで組織から消えていきます。
Expert Graphは、インタビューと独自解析により、暗黙知を「人物理解」「判断構造」「成長シナリオ」に分解し、次世代が再利用できるAIエージェントとして納品します。
Solution
Expert Graphが納品するもの
Persona Scanner
熟練者の価値観、意思決定癖、顧客・現場の見方を可視化します。
Knowledge Graph
発言・経験・失敗・成功要因をつなぎ、再利用可能な知識構造にします。
Growth Agent
後継者・若手・営業・研究者が相談できる、成長導出型AIとして実装します。
Comparison
従来型ナレッジ管理との違い
項目
従来型
Expert Graph
目的
記録・保管
収益に結びつく判断基盤化
対象
発言内容・手順
判断ロジック・失敗知・顧客読解
成果物
マニュアル・議事録
成長導出AIエージェント
初期納品
数ヶ月〜年単位
約1ヶ月で初期納品
効果指標
ナレッジ件数
コスト−30% / 利益率+12% / 育成×1.8
Pilot project
実証プロジェクト概要
対象
技術継承・事業承継・営業継承・研究開発継承に課題を持つ企業
期間
初期ヒアリングから約1ヶ月で初期納品
成果物
暗黙知レポート、知識構造、AIエージェント試作
募集
実証企業3社限定・有償プロジェクト