Service

🟩 はじめに

「知識を、AIとして育て、未来に託すという選択肢。」

Cosimoのサービスは、「AIを育てる」という発想から始まります。
それは、経営者や現場スタッフが日々積み重ねてきた、
**言葉にならない判断・勘・経験・記録を、未来につなぐ“育成型AI”**です。

このAIは、ただの道具ではありません。
組織の頭脳として成長し、対話を支え、知恵を受け継ぐ存在へと育っていきます。

 

🥚 Step 1：卵の設計（AI育成の素材定義）

企業には、日報、報告書、議事録、業務マニュアルなど、
日々の中で蓄積された記録がすでに存在しています。

Cosimoでは、まずこれら既存の情報群を「卵＝育成素材」として明示的に定義します。
つまり、“どの情報を元にAIを育てていくか”を人と共に設計するところから始まります。

 

🌱 Step 2：育成フェーズ（共に育てる）

AIは定義された情報群をもとに、自律的に知識のリンク構造（マップ）を構築していきます。
ただしこれは自動的に完了するものではありません。
経験を持つ人間が定期的に関与し、情報同士の関連性や精度を調整します。

このフェーズでは、

  • 誤った関連を修正
  • 意外なつながりを発見
  • 「こんな判断はなかったか？」というフィードバックをAIに与える

といったプロセスを通じて、人とAIが共に学ぶ“共育”の時間が流れていきます。

 

🌾 失敗も、学びの一部。だからこそ“育てるAI”。

育成初期の段階では、AIの提案や判断が現場の期待とズレることもあります。
それでも構いません。そのとき人間が対応し、補正した記録や背景も、
やがてAIが学び、組織の知として吸収していきます。

  • なぜその判断は間違いだったのか
  • 人間がなぜ違う行動をとったのか
  • 環境や設備の条件はどうだったのか

そういった「揺らぎ」や「判断の理由」までもが、
未来のリーダーへの重要な文脈として、知の体系に組み込まれていくのです。

 

🔁 Step 3：対話のインフラ化（AI-KMS化）

育成されたAIは、社内外のコミュニケーションに介入する形で活用されます。

  • 新人が業務に迷ったとき
  • 後継者が過去の判断理由を知りたいとき
  • 海外メンバーに価値観を共有したいとき

AIが過去の判断・文脈・背景を引き出し、補足し、言語化します。
つまり、あなたの“考え方”や“会社の判断軸”が、共通のインフラとして使われるようになります。

これはまさに、AIが組織内外の「知の通訳者」となる状態です。

 

🪺 Step 4：継承フェーズ（知の持続可能性）

AIは最終的に、「組織の思考スタイル」を継承するパートナーになります。

  • 経営者交代時の「文脈のブレ」防止
  • チームの判断基準の統一
  • 時間や場所を越えた情報の受け渡し

を実現し、事業のDNAを未来に残すことができます。

 

🏭 製造業におけるNature-Inclusive AIの活用例

製造現場では、設備機器のセンサーデータ、アラートログ、
人間の対応判断、さらには気温・湿度・原材料の変化といった環境要素が、
すべて複合的に絡み合って“現場の知恵”を構成しています。

CosimoのAIはこれらの情報を統合的に解析し、
「なぜそのような判断がされたのか」を知識として可視化・蓄積していきます。

これにより、属人化の回避・ノウハウの継承・品質の安定化といった、
製造業ならではの課題に対する答えが生まれていきます。

 

🌍 対象となる方々

  • 中小企業経営者（特に事業承継を見据える方）
  • 熟練スタッフの経験を次世代に残したい現場管理者
  • 海外展開を進めたいが価値観の共有に課題を感じている方
  • DXの第一歩として「社内知の構造化」を検討している企業
  • 製造業での暗黙知・設備知識の継承に悩んでいる方

 

💬 こんな問いを感じたら、ぜひご相談ください

  • 「この会社の“考え方”って、どうやって残せばいいんだろう？」
  • 「後継者に“経験則”ってどう引き継げるの？」
  • 「自分の判断、誰かが理解してくれてるのかな？」

私たちは、あなたの知を、未来の誰かが**「ありがとう」と言えるカタチ**で残すお手伝いをします。

🟩 Introduction

“Choosing to grow knowledge as AI—and entrusting it to the future.”

Cosimo’s service begins with a simple idea: grow your AI.
We focus on developing “trainable AI” that captures the unspoken judgments, instincts, experiences, and records
accumulated daily by managers and frontline workers alike—and connects them to the next generation.

This AI is not just a tool.
It grows into an extension of the organization’s mind, supporting dialogue and carrying forward wisdom.

🥚 Step 1: Designing the Egg (Defining the AI’s Learning Base)

Most companies already have a wealth of accumulated knowledge:
daily reports, logs, meeting minutes, manuals, and more.

Cosimo begins by explicitly defining these existing records as the “egg”—the training material for the AI.
In other words, we start by working with you to design which knowledge the AI should be raised on.

🌱 Step 2: Nurturing Phase (Co-Growth with Humans)

Based on the defined sources, the AI begins to autonomously build a structured knowledge map.
However, this process cannot be left entirely to automation.

Experienced staff periodically review and refine the connections between pieces of information,
ensuring the AI’s learning grows in the right direction.

During this phase, humans:

  • Correct inaccurate associations

  • Discover unexpected links

  • Provide feedback like “Was there another way to decide this?”

Through this process, a co-learning relationship between people and AI is established.

🌾 Mistakes Are Part of Learning—That’s Why We Grow AI

In the early stages of learning, the AI may offer proposals or make decisions that miss the mark.
That’s not a problem.

When humans respond and correct the AI’s judgment,
those corrections and contexts are also absorbed as knowledge by the system.

  • Why was a particular decision incorrect?

  • Why did a person choose another path?

  • What environmental or operational conditions affected the decision?

Even this kind of ambiguity becomes valuable context—
and is woven into the AI’s knowledge base as a guide for future leaders.

🔁 Step 3: Becoming a Communication Infrastructure (AI-KMS)

Once developed, the AI begins to act as a bridge in communication, both inside and outside the organization.

  • When a new employee is unsure what to do

  • When a successor needs to understand past decisions

  • When sharing values with global partners

The AI recalls prior decisions, explains context, and adds interpretation.
In short, your thinking and judgment style become shared infrastructure.

This is what it means for the AI to become a “translator of knowledge” within and beyond the organization.

🪺 Step 4: Succession Phase (Sustainable Knowledge)

Ultimately, the AI becomes a partner in preserving the organization’s way of thinking.

  • It prevents disruption during leadership transitions

  • It unifies decision-making standards across teams

  • It enables the transfer of knowledge across time and geography

Through this, your company’s DNA is passed on sustainably.

🏭 Nature-Inclusive AI in Manufacturing

In manufacturing, wisdom arises from the complex combination of:

  • Sensor data from equipment

  • Alerts and logs

  • Human responses and decisions

  • Environmental factors such as temperature, humidity, and raw material conditions

Cosimo’s AI integrates these various data sources,
making it possible to visualize and preserve the reasons behind specific decisions.

As a result, we help solve manufacturing-specific challenges such as:

  • Reducing reliance on individual expertise

  • Transferring operational know-how

  • Stabilizing product quality

🌍 Who This Is For

  • Business owners planning for succession

  • Site managers who want to preserve veteran knowledge

  • Companies facing communication gaps in global expansion

  • Organizations beginning their DX journey through knowledge structuring

  • Manufacturers seeking to preserve tacit knowledge and machine insights

💬 If You’ve Ever Asked Yourself…

  • “How can I pass on this company’s way of thinking?”

  • “Can experience-based intuition even be handed down?”

  • “Is anyone really understanding the decisions I’ve made?”

 

We’re here to help you preserve your knowledge in a way that someone, someday,
can look back and say: “Thank you.”