縦割りでデータがバラバラ、ファイルが見つからない──“資料探し”を解決するAI検索が、DXを支える理由：3つのユースケース

[PR／ITmedia]

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　業務のデジタル化により、ビジネスマン一人当たりが取り扱うデータ量が爆発的に増えた。それに伴って起きるのが、“データ検索”の問題だ。組織が縦割りのため他部署の資料の格納場所が分からない、似たようなファイル名が大量にあって一つ一つプレビューしなければいけない、閲覧権限をもらうために他部署に連絡しなければならないなど、検索にかかる時間やコミュニケーションのコストはデータ量が増えるほどに顕在化していく。

　特にコロナ禍ではリモートワークの普及を受け、データをチャット上やオンライン会議など複数のツールでやりとりする機会が増えた。また、日々作成しやりとりしたファイルが一過性の存在になってしまうことも問題だ。数年前に作ったファイルが、二度手間を解消するだけでなく今抱える課題を解決するヒントになるかもしれないし、新規事業のアイデアに活用できるかもしれない。

　今まさに迎えるDX（デジタルトランスフォーメーション）時代に重要なのは、これまで社内に散在していたナレッジを収集し、効率的に活用することだ。社内で眠る大量のデータをナレッジとしていかに効率的に活用し、ビジネスに生かしていくかが鍵となる。

　そこで注目を集めているのが、AI技術を活用したファイルの全文検索、「ナレッジマイニング」だ。AIが膨大な量の情報を学習し、必要なデータを高速で探し出す。画像解析・OCR技術が備わっていれば、テキストのみではなくJPEGやPDFを対象に検索することも可能だ。

　本記事では、ナレッジマイニングを活用することでどのように業務が変わるかを、「Microsoft Azure Cognitive Search」（以下、Cognitive Search）を導入した場合のユースケースを交えて紹介する。

バラバラのデータを集め、新しい事業に生かす――ITサービス業A社の場合

　あるITサービス業のA社では、サービスごとに縦割りで組織が分かれている点に課題を抱えていた。仕様書や販促資料などの資料も縦割りで管理しており、部門間で連携した動きが取れていなかった。

　数カ月前に、全社のサービスの利用データを活用して新規事業を立ち上げるため、部門横断のタスクフォースを発足したが、サービスごとに時期やプロジェクト別に分けられたさまざまなフォルダが散在。情報が拡散してしまっている状態で、各部署の調整やデータの収集・整備に時間がかかり、事業が進んでいなかった。

　このような場合、Cognitive Searchを導入することで、専用コネクターを介してさまざまなデータソースに接続できる。あちこちのフォルダにデータが拡散してしまっていても、関連度の高いファイルをAIが自動的に判断して結果を出力するため、ファイルの格納場所に依存せず必要な情報を見つけ出せる。

AIが「関連度が高い」と判別した資料から順に表示。左のサイドメニューからは、検索範囲の指定ができる

　単語だけでなく、文章での検索も可能だ。仕様書のような同じ用語が頻出するファイルでは、単語検索で適切なものを発見するのには時間がかかる。しかし文章検索では、打ち込まれた文章を分析し、一言一句同じでなくても類似した内容のものを判断。関連度の高いものから順に出力するため、スムーズに目的の項目を見つけ出せるようになるだろう。

　この機能を使うことで、タスクフォースでの顧客データの整理が早く進むだけではなく、普段の業務でも他部署の動きを必要に応じて把握し、連携できる。「タグ」の機能もあり、複数の角度から資料をグループ分けすることで、業務目的に応じて直感的に資料を集められるだろう。

研修のデジタル化・ペーパーレス化――アパレル業B社の場合

　多店舗運営するアパレル企業のB社では、店長向けの管理者研修や新人研修を本社に集合して行っていたが、コロナ禍による3密を避けるためWebセミナー形式に切り替えた。これまでの説明資料は、冊子として会場で配布していたが、この機会に項目ごとに分けたPDFで配布した。

　これを機に今後もデジタル化を進めたいと思っているものの、研修後に受講した店長や新人にアンケートを取ったところ「ファイル数が多すぎて適切な書類がすぐに見つけられない」「紙の冊子の方が便利」という声が多かった。

　また、研修のワークに使うデータをTeamsのチャット上でやりとりしていたため、自分で作ったファイルと受け取ったファイルが別々の格納先となっていた。ファイルの格納ルールが社内で決まっていなかったため、その時々で保存場所を変えてしまっていたのだ。

　それぞれの担当者がどれほど考えてファイルを整理し、格納してもこのようなケースはなくならない。ファイルの置き場をまとめたテキスト資料を作り、それをWikiやチャットで共有し……というように、場所は分かるがたどり着くまでに何段階も踏まねばならないという場合も多いだろう。

　Cognitive Searchを導入すると、SharePointやOffice 365、Boxなどの業務ツールも対象に、全方位的に検索でき、必要なファイルをすぐに取り出せる。WordやExcel、PDFだけでなく、画像ファイルに書き込まれた文字をOCR解析し検索ができるので、元のデータの形式を問わない。紙からスキャンした資料も、検索の対象となる。B社のように紙文化からペーパーレス化に移行しようとしている際にも、有用だ。映像や音声などのデータも、インデックスを付与した形式に変換することで、検索対象に組み込める。

画像ファイル内の文章もOCR解析し、全文検索ができる

英語資料も、日本語で検索！――製造業C社の場合

　製造業のC社では、工場のマネジャー層を主体に部品の調達先を見直している。近年は海外との取引も増えたが、マニュアルや仕様書が英語データであることが多い。翻訳システムを使い、必要に応じて日本語版を保存するという取り組みをしていたが、取引先ごとのスペックの比較や契約の見直しには原本を参照する必要がある。状況に応じて適切なファイルを探し出し、該当部分を読み込むことに多大な苦労を抱えていた。

　このような場合は、Cognitive Searchの翻訳機能が役に立つ。翻訳はMicrosoft Azureの一部のサービスを使っており、英語ファイルに対して日本語で検索をしたり、日本語ファイルに対して英語で検索したりできる。検索結果からはドキュメントが簡易表示されるため、ファイルを開く前に探していたものと内容が合致しているか確認もできる。

　また、フォーマットが決まっている書類であれば、特定の場所に入力された文字だけを指定して検索することも可能だ。例えば、特定の取引先の契約書や稟議書を参照したい場合、取引先名の記載欄を指定して検索し、ファイルを見つけるといった操作もできる。今までのフォルダ検索よりも圧倒的に速く、目的のファイルにたどり着ける。

　ファイル検索を容易にすることで、このような調達先の見直しだけでなく、材料や製造工程ごとの研究結果や分析データへのアクセスのハードルも低くなる。これまでの資産を今後の研究に生かし、競争力を高める効果も期待できる。

検索という「名もなき仕事」を減らし生産性を向上する

　これまで多くのビジネスパーソンはファイル探しとその整理に、多くの時間を失ってきた。検索という「名もなき仕事」が減れば、業務の効率化につながるだけでなく、新たに生まれた時間でクリエイティブな仕事に取り組めるようになる。

　また、今まで価値を生まない業務時間泥棒だった「検索」が、ナレッジマイニングによって社内に眠っていたナレッジを効率的に利活用する「宝」を生むきっかけとなる。Cognitive Searchを導入すれば、業務が効率化されるだけでなく、新たな価値を生む可能性が生まれるのだ。

　Cognitive Searchは、検索が高速なため、膨大なデータの中から素早く必要なファイルを探し出せる。これは、対象を一つずつ検索するのではなく、あらかじめ検索対象がどこに格納されているかの情報を保持する「索引型」で全文検索をしているからだ。

　環境構築から運用までを提供者が請け負うフルマネージドのサービスなので、AIやナレッジ管理の専門家でなくても導入、運用できる。関連性のチューニングや、あいまいな語句による検索、人間の顔の認識、地理情報の認識など、これまでの“検索”に対する期待を上回る機能を持ち合わせている。

　Cognitive Searchを提供するパーソルプロセス＆テクノロジーでは、依頼企業の環境と実データを用いて、活用評価のためのPoCを行っている。

ゴールや評価軸を事前に設定し、推進計画に基づいてPoCを実施する

　デジタル時代の資産であるデータや資料をどれだけ活用できるかは、DXを成功できるかに深く関わる。引いては、今後の企業の明暗を分ける重要なポイントだ。今回のユースケースのような悩みを持つ企業は、Cognitive Searchの導入やPoCを検討してみてはいかがだろうか。

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