KPMGコンサルティングでは、日報や技術報告書など、ERP（基幹業務システム）に取り込まれていない埋もれている情報や、勘や経験などの熟練者の知見（暗黙知）を、AI技術“自然言語処理”の活用により、「形式知」にすることで、誰もが知見を再利用できる仕組み「KNIGHT」を開発したという。
「KNIGHT」は、自然言語で記述された文章から重要キーワードを抽出し、キーワード同士の関連性を分析・可視化を容易に実現するもの（図1）。企業の中に埋もれている知見をAIにより掘り起こし、「暗黙知」を「形式知」にすることで、自然言語に含まれるキーワードの依存関係を可視化し、広域にわたる関連性の把握や過去の経緯、課題解決までの検討事項の体系的な把握が可能になるという（図2）。
同社は、このソリューションにより、非構造データの高度活用が可能となり、低コストかつ市場投入までのリードタイム短縮といった製造開発の実現、設計開発業務の効率化・高度化の向上、広範囲なリスク分析に寄与できるとしている。
「KNIGHT」活用シナリオの例
・新規事業領域の発掘
市場のニーズのほかに、自社がすでに保有している技術や競合他社の状況についても考慮が必要。新規事業立ち上げにおいて、関連する領域の先端技術を保有しているスタートアップ企業や研究機関など、提携先の候補を把握することも可能。
・設計開発時の不具合対応
過去に開発した類似製品や部品の不具合情報を把握し設計検証を実施することで、検証項目の漏れや施策などの後工程での不具合による手戻りを防止。また、実際に不具合が生じた際は、関連する社内外の情報を確認し、過去に社内では発生していない不具合の対応策であっても、社内にない知見を獲得することが可能。
・サプライチェーンリスクの把握
自然災害やテロ、または各国の法律・規制の変更などによって、系列企業や取引先のメーカー、物流業者などの業務に影響が生じ、自社の事業が遂行できなくリスクがある。このような事象への迅速な対応、またリスクを事前に把握することによる防止、低減策の検討が可能。
