ナレッジ + AI エージェント
企業のナレッジの価値を引き出す
Knowledge Flow は Jiming の知識処理・企業ナレッジベース基盤です。企業の資料、専門知識、業務経験を業界別 AI エージェントにつなぎ、金融・教育・企業運営での知識の蓄積と活用を支援します。
ナレッジからアプリケーションへ：
Knowledge Flow で構築する業界向け
知識処理からナレッジベース構築、AI エージェントの活用まで、ひとつの基盤で業務をつなぎます。
Knowledge Flow が支援するチーム
企業ナレッジの構築と AI エージェントの導入では、次のような 課題：
業務資料が
分散し探しにくい
専門知識を
蓄積しにくい
繰り返す質問が
時間を奪う
AI の回答に
根拠が不足する
大規模言語モデルは働き方を変えています。企業での活用には、新たな要件 への対応も必要です。
- 資料が分散し、知識が蓄積しにくい
文書・マニュアル・経験が各所に分散しており、検索や再利用のたびに確認が必要になります。 - 共通基盤がなく、整理を繰り返す
役割やアプリケーションごとに資料を整理するため、一元管理や業務変化への対応が難しくなります。 - 業務の背景がない回答は評価しにくい
汎用モデルだけでは十分ではありません。専門知識、資料の根拠、実際のタスクに照らして結果を検証する必要があります。 - 導入には実際の業務範囲への適合が必要
データの範囲、利用者の役割、システム条件、人による確認要件を明確にする必要があります。
Knowledge Flow から始める
Jiming の知識処理・ナレッジベース基盤は、業界別 AI エージェントに共通の 知識基盤を提供し、業務での継続的な活用を支えます。
ナレッジ：企業の資料を共通の知識基盤へ
Knowledge Flow は企業の資料、専門知識、業務上の課題を起点に、知識処理とナレッジベース構築をつなぎます。分散した情報をチームが活用できる基盤へと変えます。
企業向けの 知識処理 機能
業務資料、マニュアル、経験を整理し、ナレッジベースとエージェントの明確な情報基盤をつくります。
- 資料の出所、内容の範囲、業務用途を整理
- 具体的なタスクに沿って知識と文脈を整理
企業ナレッジベース でチームの経験をつなぐ
制度、製品情報、教材、業務経験をひとつの共通知識基盤に集約します。
- 業務テーマと役割ごとに内容を整理
- 実際の質問で知識の網羅性を確認
- 業務の変化に合わせて継続的に更新
ナレッジと業務を つなぐ
具体的な業務課題を起点に、資料整理・知識構築・アプリケーション検証をつなぎます。
- 利用者の役割と代表的なタスクを明確化
- 専門知識に基づき内容と回答を確認
- 利用者のフィードバックで知識を改善
インテリジェンス：ひとつの基盤で多様な業界を支援
Jiming は金融・教育・企業運営に注力し、業界の知識と業務タスクを結びつけます。
金融 AI エージェント をサービスと研修に活用
金融サービスの知識と実際の対話シーンをもとに、AI 活用を支援します。
- 営業トレーニング：ロールプレイ、反論対応、振り返り
- アドバイザー支援：専門資料の検索と業務情報の整理
- リスク特定支援：ルールに基づく確認の手がかり
教育 AI エージェントで教育と学習をつなぐ
授業の知識、教育タスク、学習フィードバックをもとに、日々の教育業務を支援します。
- 教育アシスタント：教材に基づく解説と質問対応
- 個別学習パス：学習状況に基づくコンテンツ推薦
- 評価フィードバック：苦手分野の特定と教員の確認を支援
企業ナレッジアシスタントで日々の業務を支援
企業ナレッジベースを通じて、制度・プロセス・職務経験をつなぎます。
- 社内 Q&A：業務情報と根拠資料を検索
- 新入社員の学習：職務知識と操作要件を理解
- 業務プロセス支援：タスクに合わせた知識活用を計画
導入：実際の業務シーンで検証と改善を継続
AI エージェントの導入にはモデルだけでなく、知識・プロセス・業務目標の連携が必要です。
Jiming は業務シナリオ設計、エージェント開発、効果検証、導入支援を通じてプロジェクトを進めます。
業務シナリオ設計で実際の課題から始める
Jiming は業務上の役割、プロセス、目標をもとに、エージェントの適用範囲を共に定めます。
- 業務ヒアリングと目標調整で試行シーンを明確化
- 資料と代表的な質問を整理し、試作検証を準備
- 期待する成果に基づいて評価方法を合意
AI エージェント開発で知識とシステムを接続
企業のデータ環境と既存システムに合わせて、ナレッジ基盤と AI アプリケーションの実装方法を検討します。
- 知識の出所、利用範囲、資料責任者を確認
- システム連携、導入環境、統合条件を評価
- 導入計画で機能範囲と業務境界を明確化
継続的な効果検証で改善を推進
実際の業務課題で知識とアプリケーションの効果を検証し、試用のフィードバックで改善します。
- 代表タスクと参考結果を用意し、試作を検証
- 小規模な試用で課題を収集し、結果を振り返る
- 知識を継続的に更新し、次の改善を明確化
さらに
Jiming について：AI を実業務へ
Shenzhen Jiming Technology Co., Ltd. は知識と業務のつながりに注力し、業界を横断して AI エージェントの構築と導入を支援します。
- 業務シナリオ設計
- AI エージェント開発
- 効果検証と継続的な改善
- 安全性・コンプライアンスを考慮した導入
ニーズに合わせた 協業
実際のシーン、知識量、システム条件、サービス範囲をもとに、導入案と費用を共に検討します。
- 業務要件と資料の整理
- 試作検証とナレッジ構築
- システム統合と導入評価
- サービス範囲と費用は個別に確認
重要な業務に、信頼できる実用的な AI エージェントを構築し、継続的に改善
コンサルティング、開発、データ管理、運用改善を一貫して進め、チームが活用し信頼できる AI エージェントを支えます。
3+
注力する業界
100+
シナリオモジュール
24h
オンラインサポート
旧公式サイトの掲載データであり、リアルタイム統計ではありません。効果とサービス範囲はプロジェクトの合意内容によります。
AI エージェント稼働概要
旧公式サイトの稼働パネル例です。リアルタイムの業務データには接続していません。
営業トレーニング
92%
成約につながるトークの網羅率
授業の質問対応
18k
今週の対応件数
リスク評価
0.8s
平均応答時間
ナレッジ管理
99.2%
参照元の追跡可能率
次の推奨アクション
金融営業チームは3回の模擬研修を完了しました。反論対応のシーンを追加し、優れたトークをナレッジベースに共有することを推奨します。
業界別の活用シーンと導入支援能力
業務シーンから継続運用へ
現場のプロセス、役割ごとのタスク、データソースをもとに、実用的な AI エージェントの業務フローを設計します。
業務目標に沿って適用範囲を定め、チームが試行の価値を明確に判断できるようにします。
業務ヒアリングと目標調整から始め、試作検証と知識整理を進めます。
Jiming：企業 AI エージェントの構築・導入パートナー。
Jiming · 導入への取り組み
大規模言語モデル、ナレッジベース、ツール呼び出し、権限管理をつなぎ、エージェントを実際の業務環境に導入します。
Jiming · 導入への取り組み
正確性、成約率、応答時間、人員効率をもとに、継続的な改善の仕組みを構築します。
Jiming · 導入への取り組み
データ境界、監査記録、業界のコンプライアンス要件に配慮し、導入リスクの低減を支援します。
Jiming · 導入への取り組み
営業トレーニング、投資アドバイザー支援、リスク評価を通じて、金融チームのサービス品質と運営効率の向上を支援します。
Jiming · 導入への取り組み
学校、研修機関、教育プラットフォームに、質問対応、学習分析、個別推薦、学習評価を提供します。
Jiming · 導入への取り組み
大規模言語モデル、業務プロセス、データ資産を組み合わせ、AI エージェントをデモから実際の業務成果につなげます。
Jiming · 導入への取り組み
試作検証と知識整理を通じて、検証可能な目標に向けてプロジェクトを進めます。
Jiming · 導入への取り組み
システム統合と安全評価を進め、権限・データ・利用体験を確認します。
段階的な導入と継続運用を通じて、実際の利用結果を次の改善につなげます。
Jiming · 導入への取り組み
段階的な導入と継続運用を通じて、実際の利用結果を次の改善につなげます。
各プロジェクトは検証可能な目標に沿って進め、試作から本番導入まで、指標、権限、データ、利用体験を確認します。
