「數位 SECI 模型」實證啟動，協助製造業傳承隱性知識

NTT數據（NTT DATA）與 Fortiens Consulting（前身為 QUNIE Corporation）於 2026 年 5 月啟動了「數位 SECI 模型」實證計畫，旨在協助製造業供應鏈管理（SCM）業務中的隱性知識傳承。該計畫基於一橋大學名譽教授野中郁次郎與竹內弘高所提倡的知識創造理論「SECI 模型」，構建了獨特的 AI 代理框架。

計畫鎖定製造業的材料採購規劃業務，透過資深 SCM 人員與 AI 代理之間的對話，將需求預測與採購判斷等決策觀點進行顯性化。這有助於培養新手員工並促進組織內部的知識分享。NTT數據負責 AI 代理基盤的設計與實作，Fortiens Consulting 則發揮其 SCM 專業知識，負責知識設計與業務設計。透過本次實證，雙方期望提升 SCM 領域的知識傳承水平，實現由 AI 驅動的次世代知識創造型 SCM。

近年來，製造業因勞動力減少與資深人才短缺，業務訣竅的傳承成為關鍵挑戰。SCM 業務特別依賴資深員工的經驗，需考量需求波動、庫存狀況、採購條件與物流限制等複雜條件，因此難以標準化或手冊化。

本次實證結合了 Fortiens Consulting 在 SCM 業務與知識設計方面的專業，以及 NTT數據在 AI 基礎建設上的實作能力，目標是傳承資深人員的決策過程。為了達到此目的，雙方將驗證一套機制，透過與 AI 代理的對話，持續學習與更新「資深人員觀察了什麼、如何判斷」的決策觀點。

本次實證運用多個 AI 代理，支援從 SCM 計畫籌備、執行到覆盤的完整週期。其中，兩種類型的核心 AI 代理將進行功能驗證：

1. 指導型 AI 代理 (Tutor AI Agent)：在計畫制定階段，提示計畫的變動點、注意事項、業務規則與調整觀點。AI 不直接給出答案，而是透過建議「應從哪些觀點思考」，協助新手員工深化判斷邏輯。

2. 訪談型 AI 代理 (Interview AI Agent)：將計畫結果評分並視覺化決策品質。透過與資深人員及新手員工進行對話，進行業務覆盤、紀錄觀察重點、確認前提條件並調整觀點。將資深人員未能完整語言化的決策理由與觀察重點轉化為組織可共享的知識並持續累積。

預期效益： - 透過隱性知識的顯性化，實現 SCM 資深專業知識的傳承 - 促進資深人員與新手員工間的互動學習，提升 SCM 業務的決策品質 - 透過決策品質提升，優化整個供應鏈效率（如縮短現金轉換週期、抑制過剩庫存等）。