AIロールプレイングを企業OSへの知識資産化基盤へ拡張する「SDI Agentic AIロールプレイング」の提供を開始

AIロールプレイングが企業OSへの知識資産化基盤へ拡張：「SDI Agentic AIロールプレイング」の提供開始

株式会社ヘッドウォータースとグループ会社の株式会社LogTechは、AIロールプレイングを起点として、企業固有の判断基準や現場知見を評価基準として蓄積・改善する「SDI Agentic AIロールプレイング」の提供を開始しました。このソリューションは、企業固有の評価基準を生成し、利用するほど知識資産が蓄積される「ナレッジフライホイール」を形成することで、企業OSへの発展を支援します。

ソリューション提供の背景

生成AIの普及に伴い、AIロールプレイングは新人研修や営業教育、コールセンター教育などで有効な手段として広がりを見せています。しかし、「AIを相手に何度でも練習できる」「評価結果を可視化できる」といった一般的な機能だけでは、エンタープライズ企業が持つ複雑な判断基準やベテラン人材の暗黙知を継承するには不十分であるという課題がありました。

エンタープライズ企業では、顧客ごとの前提条件、商品・サービスの複雑性、業務ルール、例外対応、ベテラン人材の判断基準など、マニュアル化しにくい知見が営業・接客・顧客対応の品質を左右します。これらの知見をいかに評価基準へ変換し、継続的に更新していくかが重要視されています。

「SDI Agentic AIロールプレイング」は、AIロールプレイングを入口として、企業固有の判断基準や現場知見を評価基準として整備し、ロールプレイングの実施結果を通じて知識資産を蓄積・改善することで、人材育成・営業品質標準化の先にある「企業OS」への発展を目指しています。

「SDI Agentic AIロールプレイング」の概要

本ソリューションは、企業内にある業務文書、提案書、会議議事録、社内ナレッジ、ベテラン人材へのヒアリング結果などをもとに、ヘッドウォータース独自のSyncLect Data Intelligence（SDI）が業務上の判断基準・例外処理・前提条件を抽出し、AIロールプレイングで活用できる評価基準として整備するものです。

受講者はAIとの音声対話を通じて、商談、問い合わせ対応、接客、保守対応など、実際の現場に近いロールプレイングを行うことができます。対話終了後には、会話内容や表情・視線などの非言語情報をもとに評価結果が可視化され、改善点がフィードバックされます。実施状況は参加者ごとに管理でき、研修担当者は受講者の進捗や課題を把握することが可能です。

本ソリューションの核となるのは、AIロールプレイングを通じて企業固有の評価基準や現場知見を蓄積し続ける点です。ロールプレイングで得られた対話ログや評価結果はSDIへ還元され、受講者がつまずきやすい論点、優れた応対例、評価のばらつきが出やすい観点などがナレッジとして蓄積され、評価基準が継続的に改善される仕組みとなっています。

本ソリューションの主な特徴

1. 企業固有の判断基準を、AIロールプレイングの評価基準へ変換

本ソリューションは、企業内に蓄積された業務知識やベテラン人材の判断基準をもとに、AIロールプレイングで活用できる評価基準を整備します。これにより、営業教育における顧客課題の深掘り、提案内容の適合性、ヒアリングの流れの適切さ、例外的な質問への判断といった観点や、コンタクトセンターでの応対品質、クレーム対応、製造・保守領域での熟練者の判断ノウハウなどが評価基準として反映されます。OJTや個人の経験に依存しがちな育成ノウハウを、組織で再利用可能な評価基準へ変換することが期待されます。

2. 対話ログと評価結果を蓄積し、ナレッジフライホイールを形成

AIロールプレイングは、実施を重ねるごとに、受講者がつまずきやすい論点、優れた応対例、評価が分かれやすい観点、現場で新たに発生した判断パターンが見えてきます。本ソリューションでは、ロールプレイングで得られた対話ログや評価結果をSDIへ還元し、企業固有のナレッジとして蓄積します。これにより、評価基準を固定化せず、研修やトレーニングの実施結果を次の改善材料として活用できます。この循環を「ナレッジフライホイール」として形成し、研修を行うほどナレッジが増え、評価基準が改善され、次のトレーニング品質が高まるという好循環を生み出します。

3. 育成標準化を入口に、企業OSへ発展

本ソリューションは、単なる研修ツールではなく、人材育成や営業品質の標準化を入口に、企業固有の判断基準、業務遂行の型、現場知見をAIが活用できる状態へ整備することで、担当者が変わっても成果を再現できる組織づくりを支援します。これは、特定の担当者に依存せず、組織の意思決定や業務遂行の型そのものをAIが継承し、人が変わっても同じ成果を再現できる「企業OS」への発展を見据えた取り組みです。

4. AI Workflow Engineeringにより、立ち上げから自走化までを設計

ヘッドウォータースは、「AI Workflow Engineering」の考え方に基づき、業務分析、ナレッジ整理、AIエージェント設計、評価改善までを一気通貫で支援します。立ち上げ段階では、業務文書、会議議事録、提案書、ベテラン人材へのヒアリング結果などをSDIで構造化し、AIロールプレイングで活用できる評価基準へ変換します。運用段階では、ロールプレイングの実施結果をもとに評価基準や現場知見を改善し、利用企業が自らナレッジを拡張できる状態を目指します。

活用イメージ

領域	利用シーン	期待される価値
営業教育	若手営業や新任担当者がAI顧客との商談ロールプレイングを実施し、顧客課題の深掘り、提案内容、ヒアリング品質を練習・評価します。	営業品質の標準化、育成期間の短縮、ベテラン知見の展開が期待されます。
コンタクトセンター	ベテランオペレーターの対応ノウハウをもとに、AIとの応対訓練を実施します。	新人教育の効率化、応対品質の均質化、継続的な改善サイクルの構築が期待されます。
製造業・保守領域	設備トラブルや顧客問い合わせ対応を想定したシミュレーションを実施します。	熟練者の判断ノウハウの継承、現場判断の再現性向上が期待されます。
金融・製造・モビリティ	業界ごとに異なる顧客対応、業務ルール、例外判断を評価基準化します。	業界特化型のAIロールプレイング、ナレッジ蓄積、企業OSへの拡張が期待されます。

期待される効果

人材育成・営業領域では、体系的なトレーニング環境を整備することで、立ち上がり期間の短縮、成果向上、教育コストや機会損失の低減、属人化リスクの低減といった効果が期待されます。

参考指標として、B2B営業の平均立ち上がり期間は約5.7ヶ月とされ、体系的なオンボーディングによって最大3.4ヶ月の短縮が見込まれるとされています。また、体系化された育成はノルマ達成率を14〜16％向上させるとされています（出典：Gangly「Sales Onboarding Statistics: 2026 Benchmarks on Ramp Time」）。

本ソリューションは、こうした早期戦力化や育成標準化に加えて、ロールプレイング実施を通じて得られる対話ログや評価結果を知識資産として蓄積します。これにより、研修そのものを企業固有ナレッジの改善活動へつなげ、属人化しがちな営業・接客・顧客対応の知見を組織で再利用できる状態を目指します。

今後の展開

今後は、Microsoft 365 Copilot、Microsoft Foundry / Microsoft Fabric、Work IQ・Fabric IQ・Foundry IQ、Databricks、AIエージェント基盤との連携を強化し、人材育成・営業領域にとどまらず、企業の意思決定や業務遂行そのものを支える基盤への発展を目指しています。

AIロールプレイングを入口に、企業固有の判断基準や業務遂行の型をAIが活用できる状態へ整備することで、担当者が変わっても成果を再現できる「企業OS」の実装につなげていく方針です。ヘッドウォータースは、自社での実践を通じてAI活用の効果を検証しながら、エンタープライズ企業が真の意味でフロンティア企業になることを支援してまいります。

各社コメント

株式会社ヘッドウォータース取締役兼 ITインキュベーション事業本部長西間木将矢氏

「AIエージェント導入の成否を分けるのは、モデル選定そのものよりも、企業固有の業務知識をAIが理解し、実行できる形へ変換できるかどうかにあります。『SDI Agentic AIロールプレイング』は、AIロールプレイングを入口に、ベテラン人材が持つ判断基準や応対のコツを評価基準として整備し、ロールプレイングの実施結果を通じて継続的に改善していく仕組みです。人材育成や営業品質の指標化を第一歩に、企業固有の知見をAI Readyな知識資産へ変換し、担当者が変わっても成果を再現できる企業OSの実装へつなげてまいります。」

株式会社LogTech 代表取締役古賀暁氏

「私たちが目指しているのは、AIを活用する企業ではなく、人とAIがともに学び、企業そのものが進化し続ける社会です。その実現には、企業固有の知識や現場で培われた判断基準を、一時的なナレッジではなく、継続的に成長する知識資産へと転換することが重要だと考えています。『SDI Agentic AIロールプレイング』は、人材育成を入口に、現場で生まれる対話や評価を企業の知識資産として循環させ、組織全体の競争力を高めていく仕組みです。お客様に最も近いパートナーとして、現場への定着と継続的な価値創出を支援し、AIの社会実装を加速してまいります。」