コラム

ナレッジマイニングとは

ナレッジマイニングとは、機械学習や自然言語処理などのAI技術を用いて、組織内に散らばっている情報を抽出・分析するプロセスのこと。大量のデータの中から、必要なデータおよび関連性の高いデータをスピーディに検索することができます。抽出できるデータはドキュメントだけではなく、画像や音声も含まれます。ナレッジマイニングは、ナレッジマイニングのステップは、初めにさまざまなソースからコンテンツを取り込み、次にAI 機能を使ってコンテンツを整え、最後にインデックスが付けられたデータを探索するといった順番で行われます。

ナレッジマイニングが注目されている理由

ナレッジマイニングが注目されている4つの理由を挙げてみました。

データ量の増加

デジタル化によって「情報爆発時代」とも呼ばれている現代は、企業が取り扱うデータの量は数年前、数十年前と比較にならないほどに飛躍的に増加しています。同時に検索にかかる時間も増え通づけており、日常の業務の中で、データの検索が占める割合が大きくなっています。

非構造化データの活用

非構造化データとは、整形されない形式のまま保存されたデータのこと。メールやチャットのテキストデータ、画像、音声データなどが主な非構造化データで、これまでは十分に活用されていませんでした。ナレッジマイニングは、非構造化データの価値を引き出すという点からも注目されています。

AIと機械学習の進化

自然言語処理とは、大量のテキストデータをAIが分析する技術のこと。人間が普段使っている言葉を対象として、それらの言葉が持つ意味を解析し処理します。また、画像認識とは、AIを使って画像内に写っている人物や文字などを特定し、判断する技術のこと。これらの精度が向上していることも理由の1つです。

組織内におけるナレッジ共有の必要性

ナレッジ共有とは、個人が蓄えてきた知識やノウハウを、チーム内や組織全体で共有することです。ナレッジ共有が上手く行くと、社員のスキルが全体的に底上げされたり、組織としての生産性を高めたりできるようになります。生産性の向上にもつながるので、改めてその必要性を意識する企業が増えています。

ナレッジマイニングを取り入れるメリット

ナレッジマイニングを取り入れると、下記のようなメリットが考えられます。

必要な情報に素早くアクセスできる

データの格納場所にしばられず、迅速かつ的確に精度の高いナレッジを社内横断で抽出できます。非構造化データも含めて、これまで付加価値の創出につながらなかったデータも検索できるため、社内に眠っている情報資源をいままで以上にアクティブに活用するきっかけになります。

意思決定の向上

データに含まれるポイントを素早く識別し、重要な情報やアイデアを抽出します。社員は内容を迅速に確認しつつ、情報に基づいた意思決定を行うことができます。検索だけで何時間もかかっていた、結局ほしい情報が見つからなかった、誰かに確認しないと決められない、といった状況を改善します。

生産性の向上

優秀な社員やベテラン社員が保有していたナレッジを共有できると、従来と同じ業務にかかる時間や労力が削減できます。別の集中すべき業務にリソースを割けるようになるので、生産性の向上が見込めるでしょう。個人のパフォーマンスもアップし、会社全体に好影響です。

コスト削減

精度の高いナレッジをスピーディに活用することで、教育の時間や労力、コストを軽減した効率的な教育ができます。また、教育する側のスキルや経験に影響されないことや、教え方のムラが防止できることもメリット。過去に起きたようなトラブルが発生した場合に、経験値の少ない社員でも適切な対処ができる可能性も高まります。

イノベーションの促進

蓄積してきたナレッジを幅広く組み合わせることで、より高度なナレッジに進化させたり、新しいアイデアや画期的な解決策を生んだりということが期待できます。非構造化データまでも含めたナレッジを新しい視点や切り口で咀嚼すれば、イノベーションにつながることもあると考えられます。

社員間のコラボレーションの強化

他部署とのスムーズな連携も、ナレッジマイニングに期待できます。部署や業務内容、職種の括りに関係なくナレッジを共有できれば、社内全体でのコミュニケーションが活性化するでしょう。他部署のノウハウが業務のヒントになることも考えられますし、社内での出会いのきっかけも増えるのではないでしょうか。

ナレッジマイニングの活用シーン

具体的な活用のイメージが持てるように4つのシーンを挙げてみました。

研究開発

社内に分散している大量のファイルの中から、参考にしたい技術文書や実験データや論文を調べるときに、難解なテキストを1ページずつ読んでいくのは大変時間がかかるもの。ナレッジマイニングを活用すれば、専門的な資料を迅速にレビューするのに役立ちます。

リスク、コンプライアンス管理

例えば弁護士が法規制文書や契約書から重要事項をすばやく抽出したり、文書全体で重要な概念にチェックしたりすることで、監査やリスク、コンプライアンスを管理します。不正な取引や利用をチェックして、トラブルを未然に防ぐことにも役立ちます。金融業界でも活用されています。

ヘルスケア

同じデータを見ても、医師によって判断が異なることは珍しくないもの。ナレッジマイニングによって、膨大な医療記録や臨床試験のデータを分析し、「この傾向であれば、あの病気である可能性が高く、その治療法が有効である」といった関連性を発見できれば、医師の経験や勘に頼りすぎない診断をサポートできます。

人事管理

履歴書や業績評価データから、社員一人一人の能力やスキルを分析。得意分野や不得意分野などを見える化することで、より適した育成プログラムを組むことができます。もちろん人事異動の際にも、大変参考になるでしょう。社員のパフォーマンスを予測すれば、企業がとるべき対策も考えやすいです。

AIによる高度なファイル検索を実現するsaguroot

公私にわたり、検索しない日は1日足りともない時代。検索の精度がレベルアップすれば、どれほどの業務効率化につながるでしょうか。「社内の情報を検索するのにかかる手間を心底減らしたい」。「確かに文書だけではなくて、画像や音声、動画にも重要な情報が詰まっているのに検索に引っかかってこない」。思い当たる方は、ナレッジマイニングに着目してください。先輩たちが積み上げた知的財産をムダにする手はありません。

sagurootは、pdfやofficeデータをはじめとする非構造化データをファイル内の文章、画像含めて横断的・複合的な検索を高速で行えるので情報検索がスムーズ。生成AIが搭載されており検索結果に資料の要約も表示されるなど、目的の情報を検索しやすいナレッジマネジメントツールです。