Cognity 株式会社（总部：东京都品川区，代表取缔役：河野理爱，以下简称「Cognity」）运用知识表现 AI，将对话与文章信息中的组织课题可视化，并于分析解说视频「解体新书」系列中，首度公开了「业务信函・业务邮件」的结构分析内容。 本次分析对象为业务支持・顾问株式会社代表取缔役菊原智明先生的业务信函与业务邮件。本次企划从文章结构的角度，将业务现场长年受到支持的「不拜访也能销售的业务」实践知识可视化，整理成业务人员可应用于日常实务的具体要点。 ■ 「明明写得让对方看得懂，却无法带来成果」的原因 在业务活动中，电子邮件、信函、消息等文本沟通是重要的接触点，但「不知道对方有没有阅读」「感受不到消息有没有传达」「无法创建信任关系」等问题屡见不鲜。原因不在于「写什么内容」，而在于文章的长度、流程、语气等结构尚未达到可重现的程度。因此，Cognity 针对「业务信函」这种容易流于个人技艺的文章技能，进行了结构化的可视化与分析。 ■ 视频信息 ・【第五回】业务解体新书（业务支持・顾问篇） https://youtu.be/9XMwgejJXT0 ・解体新书系列一览 https://www.youtube.com/playlist?list=PLkvIVIN1NyRkLjQ4t_GfFI1BBXz1UJJRI ■ 首次业务信函分析：将文章结构解剖分析 本次分析使用的是 Cognity 自主开发的知识表现 AI「CogStructure（コグストラクチャー）」。此技术约于 13 年前开发，采用与近年普及的生成式 AI（LLM）不同的方法。通过读取人们的谈话与文章，将话题与话题间的关系视为结构加以捕捉并图式化，从而分析逻辑流程与话题构成的特征。这使得过去往往凭感觉评估的沟通方式，得以进行结构化且客观的掌握。 一般 AI 的强项在於单字与文脉的生成与预测，而本技术的特征在于着眼于「话题的关联性」与「结构」。在日本人工智能学会所整理的 AI 技术领域中，此方法也被定位于与生成式 AI 不同的领域。此外，运用本技术，可对组织内存在的沟通数据以部门、场景、个人等各种粒度进行分析，明确「在哪里・什么・对谁有效」。这使得过去模糊不清的政策判断，得以依据实证进行决策。 本次业务信函分析中，文...