「これ、何に使うんですか？」――触って初めて出てきた、AIの次の疑問
Markdownを作った社員から出た「これ、何に使うんですか？」という質問。ペット作りからCodexや利用枠を知った出来事も重なり、まず触ることから始まるAI教育について考えました。
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ナレッジ・社員教育の記事
技術や判断を会社に残し、人へ伝えていくための取り組み
Gemini 3.5 Transcribeを試して、音声にこだわってきた理由が見えてきた
Gemini 3.5 Transcribeを実際の社内音声で試し、文字起こしだけでなく、話者分離とタイムスタンプに手応えを感じました。技術判断を後から確かめられる形で残すために、音声へこだわってきた理由を振り返ります。
記事を読むAIの使い方は教えた。でも、自分の仕事の記憶はまだ残っていない――AIとの会話から、社員自身のナレッジへ
AIとの会話を次へ引き継ぐ記憶と、次の仕事や別の社員が使える会社の記憶は同じではありません。社員自身の経験をMarkdownで仕事の外へ残す考え方を整理します。
記事を読むAIは使える。でも、この仕事のどこで使えばいい？――CAD作図・数量計算・チェック作業から考える
AIの機能を知っていても、CAD作図や数量計算のどこで使えばよいかは分かりにくい。実際の仕事から、調査・比較・確認にAIを使う場所を見つける考え方を整理します。
記事を読むCADで測れるのに、なぜ手計算でチェックするのか
CADで作図した配筋図を、あえて紙と手計算で別系統照査する理由。社員がGeminiを使って三角関数のExcelを作り、技術教育と小さな業務改善につなげた実体験を紹介します。
記事を読む専門用語を教えれば、文字起こしは本当に正確になるのか
約30分の土木打合せ音声をGPT TranscribeとNottaで比較し、さらにpromptとkeywordsを変えて計20回検証。高い一致率でも技術的な誤りが残ることと、辞書を後段のGPT整理で使う意味を考えました。
記事を読むAIで仕事を変えられる人たちは、どう育つのか
中小企業でAIによる業務改善を進める人材に必要な、全社視点・現場視点・ROIの考え方と育て方を整理します。
記事を読む仕事をして、考えて、喋る。それだけで会社の知識が増えていく
文章を書くことが得意でなくても、仕事の背景や判断理由を音声で外へ出し、生成AIで整理すれば、技術継承に使える会社の知識として残せます。当社が実践する、会話からナレッジを育てる流れを紹介します。
記事を読むAI社員には「会社の記憶」が必要になる
一般的に賢いAIと、会社で働けるAIは同じではありません。社員指導や打合せの音声から判断理由を残してきた経験を基に、会社ナレッジをAIと共有する意味を考えます。
記事を読むきれいなAI整理を、正しい記録だと思っていた
NottaとGPT-Transcribeで同じ音声を文字起こしし、最終的なAI整理だけでは入口の精度差が見えにくいと分かった検証記録です。
記事を読む録音すれば社員指導が残ると思っていた
iPhoneのボイスメモからNotta Memoまで。社員指導を会社の知識として残そうとして、何度も方法を変えた記録です。
記事を読むなぜ当社は社員指導を録音しているのか
社員指導をその場限りの会話で終わらせず、判断理由や注意点を会社の知識として残す考え方を整理します。
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