教材を学んだ人に、最終的に何ができるようになってほしいのか。用語の前提をそろえることから、6段階の到達点を見極めることまで、学習目標設計のステップをご紹介します。

社内資料の中から、用語・手順・現場のコツを見分け、教材の材料として整理する「ナレッジ抽出」。コンテキストAIの最初のステップを詳しくご紹介します。

努力には方向性が、方向性には目的が、目的には支えてくれる人が必要です。学びにも同じように、その人自身の「文脈」が要ります。当社が「コンテキスト」を社名に選んだ理由をお話しします。

日経新聞・科学面で紹介された「圏論」という数学の考え方。対象そのものより関係性に注目するその発想は、社内資料から教材を組み立てる私たちの「コンテキスト化」と重なるところがあります。

「データはたくさんあるのに売上が上がらない」という悩みを解決するのがコンテキスト化です。単なる数字の分析ではなく、その背景にある「なぜ」を理解することで、施策の精度が飛躍的に向上します。 本記事では、デジタル家電市場の調査会社やセキュリティソフトウェア会社の成功事例を通じて、コンテキスト化の具体的な実践方法を解説。誰でもできる3つのステップと、すぐに使えるチェックリストをご紹介します。 データの背景にある顧客の本質を捉え、確実に成果につなげたい経営者・マーケティング担当者必見の内容です。実践に役立つ「コンテキスト化実践ガイド」の無料ダウンロードもご用意しています。