ナレッジワークのご紹介（第88回情報処理学会 ）

山崎 はずむ（株式会社ナレッジワーク CAIO (Chief AI Officer) ）

＝セッション概要＝
株式会社ナレッジワークはAIによる営業変革を実現するセールスAXソリューションを展開しています。AIで営業に必要な資料や情報を適切に共有・作成できるプロダクト、商談を自動で記録しSFA・CRMに自動で書き込むプロダクト、AIと商談前にロールプレイングできるプロダクトなど多岐にわたるプロダクト群を提供しています。このプロダクト群には生成AIはもちろん、自然言語処理、自社開発している音声認識や話者分離など多くのAI技術が用いられています。データ面では、営業現場で日常的に利用されるスライドや各種ドキュメント、さらには商談における音声対話など、複数のモーダルを持つ非構造化データを横断的に取り扱っています。こうしたプロダクトのデータおよび外部のデータをAIが活用しやすい形で蓄積・連携するための「AIフレンドリーなデータ基盤」の構築に、ナレッジワークは現在取り組んでいます。具体的には、プロダクト横断でのデータ構造化やメタデータ設計を行い、AIが文脈を理解しやすい基盤の構築です。
本講演では、これらのプロダクト群において、生成AIをはじめとするAI技術をどのように組み込み、実際の営業業務の中で価値創出につなげているのかをご紹介します。

＝略歴＝
東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退学。ニューヨーク大学大学院特別研究員。商談解析AI「JamRoll」を提供するPoetics代表取締役に着任。2025年、ナレッジワークにPoeticsを売却し、入社。ヨーロッパ最大級ピッチ・コンテスト、Pitch Your Startup2018（ルクセンブルク）でアジア企業として初めて優勝するなど、国際的なピッチ・コンテストで 6度優勝。書籍『アフターAI』(日経BP)ゲスト解説。

Transcript

1. CONFIDENTIAL ナレッジワークのご紹介 第88回情報処理学会
2. © Knowledge Work Inc. スピーカー 山崎 はずむ 株式会社ナレッジワーク　 CAIO 東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退学。ニューヨーク大学大学院特別研究員。 商談解析 AI「JamRoll」を提供する Poetics代表取締役に着任。 2025年、ナレッジワークに Poeticsを売却し、入社。 ヨーロッパ最大級ピッチ・コンテスト、 Pitch Your Startup 2018（ルクセンブルク）で アジア企業として初めて優勝するなど、国際的なピッチ・コンテストで 6度優勝。 書籍『アフター AI』（日経 BP）の営業パートをゲスト解説。
3. © Knowledge Work Inc. 3 3 CEO　(Chief Executive Officer） ⿇野 耕司 ex-Link and Motivation 2003年、 慶應義塾大学法学部卒業。 2003年、株 式会社リンクアンドモチベーション入社。 2016年、国 内初の組織改善クラウド「モチベーションクラウド」立 ち上げ。2018年、同社取締役に着任。 2020年4月、 株式会社ナレッジワークを創業。 著書:『THE TEAM 』 (幻冬舎）※10万部突破、『すべての組織 は変えられる』（ PHP研究所） CTO　(Chief Technology Officer） 川中 真耶 ex-Google 2006年、東京大学大学院情報理工学系研究科コン ピュータ科学専攻修士課程修了。日本 IBM東京基礎 研究所では研究者として入社。 2011年、Googleにソ フトウェアエンジニアとして入社。 Chrome browserの 開発に関わった。 2020年4月、株式会社ナレッジワー クを共同創業。「王様達のヴァイキング」（週刊ビッグコ ミックスピリッツ）技術監修。 CSO　(Chief Sales Officer） 古森 茂幹 ex-セールスフォース・ジャパン 1982年、日本ヒューレット・パッカード株式会社に入 社。2009年、同社取締役に就任。 2014年、代表取締 役 副社長執行役員に就任。 2015年、株式会社セー ルスフォース・ドットコム（現・セールスフォース・ジャパ ン）に入社し、副社長に就任。 2024年、同社取締役副 会長に就任。2025年、ナレッジワーク入社。取締役 CSOに就任。 CAIO　(Chief AI Officer） ⼭崎 はずむ ex-Poetics 東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退 学。ニューヨーク大学大学院特別研究員。 AI商談記録 AI「JamRoll」を提供するPoeticsの代表取締役に着 任。2025年、ナレッジワークに Poeticsを売却し、入 社。ヨーロッパ最大級のピッチ・コンテスト、 Pitch Your Startup 2018（ルクセンブルク）でアジア企業として初 めて優勝するなど、国際的なピッチ・コンテストで 6度優 勝。書籍『アフター AI』（日経BP）ゲスト解説。 AIを中心としたテクノロジーの力で 営業という仕事を変革するプロダクトを届けます ナレッジワーク CXOメンバー紹介
4. © Knowledge Work Inc. 4 企業における生成 AIプロジェクトの 95%はROIをもたらすことに失敗しています 参考：企業における生成 AIの活用　 企業における生成 AIの導入は 95%が失敗 出典: MIT Project NANDA「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」
5. © Knowledge Work Inc. 5 企業のAIによる営業変革を成功に導きます ナレッジワークとは？ セールスAXソリューション - 「AIを使う」から「 AIで変える」へ -
6. セールス AIプロダクトシリーズ セールス AXコンサルティングシリーズ
7. © Knowledge Work Inc. ナレッジワーク 導入実績（一部の企業様のみご紹介しています） ナレッジワークは、多くの大手企業様に数千名規模でご利用いただいています
8. セールスAIプロダクトシリーズ ナレッジワークのご紹介
9. © Knowledge Work Inc. 9 セールスAIで「ナレッジ」「ワーク」「ラーニング」「ピープル」の 4つの領域を支援することができます ナレッジ領域 営業ナレッジの展開 ラーニング領域 営業向けの学習プログラムの提供 ワーク領域 営業プロセスの推進 ピープル領域 営業スキルの可視化 やるべきことが分かる （MUSTの明確化） できるようになる （CANの最大化） 成果視点 （業務視点） 能力視点 （人材視点） ナレッジ 領域 ワーク 領域 ラーニング 領域 ピープル 領域 セールスAIに必要な4つの領域 AI
10. © Knowledge Work Inc. 10 ナレッジ領域 ワーク領域 ラーニング領域 ピープル領域 ナレッジワークはセールス AIの各領域を連携させて提供できます 資料作成 社内共有 カスタマイズ 「顧客提案」に向けて 顧客向けの提案書を作成 「商品紹介」「顧客提案」「営業進行」に向けて 営業資料や営業情報をAIを用いて共有・発見 AI営業ロープレ 「商談前」のロープレをAIと実施 社内共有された 営業資料を パワーポイント に連携 セールススキルの ノウハウを元に 学習コースを作成 営業資料を元に 学習コースを作成 社内共有された 営業資料を元に レコメンド 準備した商談を AIが ロープレ※開発予定 ロープレへの AIの フィードバック に基づき、ノウハウや コースをレコメンド ※開発予定 商談の議事録を メモに 連携 AI商談推進・社外共有 AI商談記録 「商談前」に商談の資料・ア ジェンダ・メモを支援 「商談後」にAIが商談の 議事録を自動作成・CRM/SFAに自動入力 コース受講 ノウハウ獲得 営業ナレッジを活用した 学習コースの受講 営業担当向けに「商品紹介」「顧客提案」 「営業進行」のセールススキルのノウハウの閲覧 カスタマイズ AIエージェント カスタマイズした セールス AIエージェントを提供 セールスAIプロダクトシリーズの位置付けと連携
11. © Knowledge Work Inc. 11 参考：ナレッジワーク MCPサーバー（ナレッジワーク社内共有） ナレッジワーク MCPサーバを介して安全かつ正確に ナレッジワーク社内共有のデータを AIに橋渡しします 営業ナレッジを発見する場としての AIチャットや AIエージェント 営業ナレッジの整理 データベースと AIの接続 営業ナレッジの発見 製造業向けの 生産性DXの 提案書探して こちらが過去の 提案書です 整理された営業ナレッジの データベース 安全で正確なデータを届ける 橋渡し ※MCP（Model Context Protocol) LLMやチャットツールが外部システムから 安全にデータを利用するための共通規格 業種 課題 営業 フェーズ 金融 セキュリ ティ 課題の 合意 顧客業 種 顧客課 題 営業 フェーズ 製造 生産性 DX 価値の 合意 顧客業 種 顧客課 題 営業 フェーズ IT ICT インフラ 契約の 合意 他システムのAIチャットなど ナレッジワークMCPサーバー ナレッジワーク社内共有
12. © Knowledge Work Inc. M&A 12 商談記録AI JamRollを展開する Poetics社をM&Aしました （Poetics社はナレッジワーク社に吸収合併済み）
13. © Knowledge Work Inc. Poetic社が提供していたプロダクト 13 Poetics社は商談記録 AI JamRollを開発・提供しています Pikes Peak株式会社 ⽥中様
14. © Knowledge Work Inc. Poetics社の強み 14 日本代表としてAWSの 生成AIアクセラレーターに採択 ※グローバルで採択率 2% • 豊橋技術科学大学との共同研究 *が日本音 響学会で優秀賞を受賞 *End-to-endモデルを用いたオーバーラップに頑健な音声認識モデルの評価 • 日本音響学会で論文 *を発表 *擬似ラベルの活用による出現頻度の低い固有表現の音声認識精度の向上 • 音声研究会で研究結果 *を発表 *Speaker DiarizationのFine-tuning:日本語の会話音声における精度の計測と 考察 • 産業応用工学会 国際会議（ ICIAE）で九州 工業大学との共同研究結果 *を発表 *Analysis of Temporal Changes in Prosodic Features of Positive and Negative Emotions in Spontaneous Speech • 日本音響学会で研究結果 *を発表 *感情アノテーション方法の比較と提案 AWS LLM開発⽀援プログラム 論文・研究実績（一部 ) Poetics社はAIについて高く評価されています AI R&Dメンバー AIへの評価 AIに関する研究・論文 ⼭崎はずむ CEO Poeticsの前⾝であるEmpathでは 感情解析AIの海外展開をけん引、 海外のピッチコンテストで10度以 上優勝。国内では⼤⼿企業の⾳声 データ活⽤を⽀援。バックグラウ ンドは⼈⽂学（哲学、⽂学）。東京 ⼤学⼤学院総合⽂化研究科博⼠課程 満期退学。ニューヨーク⼤学⼤特別 招聘研究員。 河東宗祐 AIリード 早稲⽥⼤学⼤学院情報理⼯学科卒業。⼤ 学院にて情報検索‧対話解析などの⾃然 ⾔語処理を専⾨としてトップカンファレ ンスにて発表。卒業後は早稲⽥⼤学情報 理⼯学科助⼿に就任。助⼿任期終了後、 フリーランスのAIエンジニアとして、 コールセンターのテキストマイニング、 ⾳声合成、レシート画像構造化など様々 なプロジェクトを経験。PoeticsのR&D 本部では、LLMなど⾃然⾔語処理と⾳声 認識AIの開発に取り組む。
15. セールスAXコンサルティングシリーズ ナレッジワーク Xのご紹介
16. © Knowledge Work Inc. 前提: 業務用ソフトウェアの変遷 16 業務用ソフトウェアは AIエージェントにより 再個別化の時代 へ 個別化の時代 オンプレミス 1980～2000年代前半 汎用化の時代 クラウド/SaaS 2000年～2020年代前半 再個別化の時代 AIエージェント 現在 メリット ・自社業務にカスタマイズ デメリット ・保守性、拡張性がない ・個別開発のコストが高い メリット ・拡張性 デメリット ・人がソフトに合わせる メリット ・ソフトが人に合わせる デメリット ・AIのコスト（現状）
17. © Knowledge Work Inc. 17 AIの壁 ユーザーの壁 営業担当が AIエージェントを いつ、何のために 使うのか分からない 業務の壁 そもそもAIエージェントを どうやって使うか分からない 「顧客課題と商品・提案の 紐付け」「営業プロセスごとのア クションの設計」が できていない 業務設計やデータ活用に 基づいたAIエージェントの 実装ができていない 商談データや営業ナレッジを 適切に集約・整理できていな データの壁 セールスAIエージェントの 4つの壁 顧客課題 商品 ？ ？ ？ 提案 ？ ？ ？ 顧客・商談 データ 営業 ナレッジ セールスAIエージェントは様々な壁にぶつかり停滞します
18. © Knowledge Work Inc. ナレッジワーク Xは様々なAXコンサルティングを顧客に合わせて提供できます ナレッジワーク X 18 セールスAXコンサルティングシリーズ ナレッジワーク X 【セールスイネーブルメント・コンサルティング】 　成果や成長を実現するための営業の業務整理・設計 【システム・データコンサルティング】 　システムの設計や要件定義、データ収集・整理の企画運用 【AIインプリメンテーション】 　AI機能の各社向け実装、カスタマイズ AIエージェントの構築 業務 AI システム・データ ユーザー 【セールスイネーブルメント・トレーニング】 　セールスイネーブルメント研修の設計・運営 全体 【AXアドバイザリー】 　セールス AX全体の戦略策定・プロジェクトマネジメントの併走支援
19. © Knowledge Work Inc. 19 19 業務 - セールスイネーブルメント 並木 康貴 ex-セールスフォース ユーザー - トレーニング 大井 春花 ex-セレブリックス ナレッジワーク X メンバー紹介（一部） 2009年、国内大手教育事業会社で営業、 営業戦略プロジェクトに従事。 2017年、デロ イトトーマツグループ入社。人材 /組織開発 コンサルティングに従事。 2019年、株式会 社セールスフォース・ジャパン入社。セール スイネーブルメント組織責任者。 2022年、 Peak Performers受賞。グロービス経営大 学院経営学修士（ MBA）修了。 2023年、株式会社ナレッジワーク入社。コン サルティングサービス責任者を務める 2015年、青山学院大学卒業。鈴与商事株 式会社入社、営業職に従事。翌年、専門商 社入社、東南アジア大手製造業向け営業に 従事。その後、海外拠点で営業マネー ジャーを務める。 2021年、株式会社セレブ リックス入社。スタートアップの営業組織立 ち上げや大手企業向け営業強化を支援。 2025年、株式会社ナレッジワーク入社。 大手企業のセールス AXに特化したプロフェッショナルチームです システム・データ - システムアーキテクト 門屋 裕文 ex-アクセンチュア 2002年、富士通グループ／富士通株式会 社にて、プロジェクトマネージャーとして大規 模／マルチベンダー／高品質要求などの、 複雑で難易度の高いプロジェクトのマネジメ ントに多数従事。 2017年、アクセンチュア株 式会社入社。テクノロジーコンサルタントとし てeコマース、大規模アウトソーシング等の PMOや構想策定に従事。 2025年、株式会社ナレッジワーク入社。 AI - AIインプリメンテーション 谷口 大地 ex-マッキンゼー 2013年、マッキンゼー・アンド・カンパニーに 入社。経営コンサルタントとしてテクノロジー を用いた新規事業立ち上げや新規事業の ポートフォリオ管理、全社 DX等の支援を中 心に従事 。 UC Berkeley Haas School of Businessでの 経営学修士 (MBA)修了後はアソシエイト・ パートナーを務める。 2023年、株式会社ナレッジワーク入社。 ビ ジネス部門やプロダクト部門の執行役員を 歴任
20. © Knowledge Work Inc. プロダクト紹介と Demo 20
21. © Knowledge Work Inc. 21 自動カテゴリー付与 ナレッジにカテゴリーが AIにより自動で付与される クラウドストレージ・サイト連携 Sharepoint・OneDriveなどのクラウドストレージと 連携してファイルがアップロード・自動更新できる 営業ナレッジ共有の集約・整理・発見・活用・分析のプロセスを推進できます ジョブ検索 営業ナレッジのタイプに合わせた 検索方法を提供できる ナレッジワーク資料作成との連携 パワーポイントにビルトインする形で ナレッジ社内共有の資料を検索できる メンバー利用分析 どのメンバーがどれくらい利用しているかを 分析できる 集約 整理 発見 活用 分析 ナレッジ領域 AI視点のプロダクト ナレッジワーク社内共有の主な機能
22. © Knowledge Work Inc. ナレッジワーク AI商談記録 22 AIによる商談の記録・解析 AIにより商談が記録・解析できます
23. © Knowledge Work Inc. 23 ピープル領域：ナレッジワーク AI営業ロープレ AIによる営業ロープレ AIによるロープレが実現できます
24. © Knowledge Work Inc. 24 ワーク領域：ナレッジワーク AI商談記録の主な機能 商談記録の様々な機能を網羅的に提供しています 商談内容の分析レポート自動作成 商談の要約に加え、商談後のネクストアクションの提示、商談へ のフィードバックなどをAIが自動作成します 商談の自動文字起こし オンライン（Web会議・IP電話）・オフライン（対面訪問）のあらゆ る商談をAIにより自動で文字起こしできます CRM/SFAの自動入力 商談内容をセールスフォースに自動入力できます ナレッジワーク AI商談推進への連携 商談内容をナレッジワークAI商談推進のミーティングメモに 自動連携できます
25. © Knowledge Work Inc. AI Agent 開発思想 25 Demo
26. © Knowledge Work Inc. 検索エンジニア 
 NLP エンジニア 
 AIエンジニア募集中 26 「ナレッジワーク」における自然言語処理や LLMの性能向上 • ナレッジワーク上の商談データに対するNLP・LLM機能の性能向上 • RAGやFunction Callingを利用したAIエージェントの継続的な改善 • 課題発見のためのデータ分析 • 製品を開発しているエンジニアと協力して機能実装 • AIチームの技術力向上に資するナレッジ整備 「ナレッジワーク」における情報検索や RAGの性能向上 • ナレッジワーク上に格納された営業資料・スクリプト等の検索性向上 • 全文検索エンジン・ベクトル検索エンジンの設計・改善 • 検索・RAGを利用したAIエージェントの継続的な改善 • AIエージェントのログ分析と検索精度改善へのフィードバック • PdM、プロダクトエンジニア、SREチームとの連携による仕様設計 カジュアル面談も受け付けていますのでお気軽にお声がけください
27. © Knowledge Work Inc. ナレッジワークのブースでお待ちしています 27 プロダクトを⽀えるAI機能 自動マスキング カテゴリー自動推薦 資料に自動的にマスキング 資料に付与すべきカテゴリーが AIにより自動で推薦 自動要約・To Do リスト作成 商談の要約に加え、商談後のネクストアクションの提示、商談へ のフィードバックなどをAIが自動作成 自動文字起こし・話者分離 全文文字起こしに加え、話者や発話箇所をAIが予測 音声合成・対話管理 音声合成・音声認識などの技術を用いて AIがいつどんな会話をするかを予測 自動フィードバック 設定した評価項目に合わせてAIが総合評価し ロープレへのフィードバックをAIが自動作成 AIエージェントを⽀えるデータ基盤 フィードバック 顧客名 音声情報 商品名 商談名 BANT+C 発話情報 商談情報（音声情報＋言語情報） MTG参加者 資料情報（画像情報＋言語情報） カテゴリー情報 顧客名 商品名 商談名 スライド情報 キーワード 検索 チャット検索 お気に入り情報 マルチプロダクトの情報を連携して使⽤することによってより顧客により良い体験を提供できる基盤を構築 文京キャンパス 8号館3F 851・852ブースでお待ちしています！ ナレッジワークの AI機能についてエンジニアが解説しています