知識革命： AI世代が企業インテリジェンスの未来をどう形成するか

AIはもはや嗜好品ではなく、企業成長の礎となっている。AIが私たちの働き方を変革する中、戦略的なAIアプローチを採用することで、今日のインテリジェントな可能性が解き放たれ、ナレッジの未来が再定義される。

ナレッジ・マネジメントとAI

ナレッジ・マネジメントの進化により、企業は静的なドキュメント・リポジトリから、意思決定とイノベーションを強化するダイナミックなAI主導のエコシステムへと移行している。AI世代は、企業が知識資産を取得、整理、活用する方法を強化することで、ナレッジ・マネジメントを大きく変革しました。従来、ナレッジ・マネジメントは手作業による文書化とサイロ化されたデータベースに依存していたため、実用的な洞察を引き出すことが困難でした。Gen AIは、ナレッジの作成を自動化し、非構造化データを合成し、文脈に応じた洞察を生成することで、こうしたボトルネックを解消する。リアルタイムでの適応性を可能にし、静的な知識を生きた進化するリソースに変えます。

以下は、Gen AIが極めて重要な役割を果たした主な方法である。

リアルタイムの知識適応

電子メール、レポート、顧客とのやり取り、外部ニュース、市場動向など、複数のソースからの新しいデータを継続的に分析・統合することで、ナレッジシステムをダイナミックに進化させることができる。

従来のナレッジ・マネジメント・システムでは、手動による更新が必要な場合が多く、情報が古くなったり断片化したりすることがありました。対照的に、Gen AIはこのプロセスを自動化し、ナレッジ・リポジトリが常に最新かつ正確で、実用的であることを保証します。

例えば、Gen AI主導の在庫管理システムは、リアルタイムの顧客からのフィードバックや購買傾向に基づいて、商品のFAQやおすすめ商品を更新する。

規模に応じたコンテキスト・パーソナライゼーション

従来のシステムとは異なり、Gen AIはユーザーの特定のコンテキスト、役割、ニーズに基づいてナレッジの提供を調整します。例えば、同じデータセットから、エグゼクティブ向けの役割に特化したインサイト、現場スタッフ向けの業務ガイダンス、または顧客向けのFAQを生成することができます。

このようなコンテキストに基づく精度は、意思決定を改善し、ユーザーのエンゲージメントを高める。例えば製造業では、技術者は役割に応じた機器のトラブルシューティングガイドにアクセスし、管理者はハイレベルな業務サマリーを受け取ります。

洞察の発見によるイノベーションの加速

Gen AIは、隠れたパターンを発見し、非構造化データから実用的な洞察を生み出すことに優れています。サイロを横断して知識を統合することで、組織が新たな機会を特定し、複雑な課題を解決し、イノベーション文化を醸成するのに役立ちます。

例えばマーケティングでは、Gen AIツールが何百万ものソーシャルメディア投稿、調査、販売データを分析することで、新たな顧客トレンドを特定する。

価値の高い知識活動に焦点を移し、ユーザーを高める

Gen AIは、ルーチンワークや反復作業を自動化し、従業員が戦略的で価値の高い活動に集中できるようにします。知識へのアクセシビリティを高め、情報配信をカスタマイズすることで、AIは従業員と顧客の双方にとって、全体的なユーザー・エクスペリエンスも向上させる。このシフトは、組織内および顧客との創造性、革新性、エンゲージメントを促進する。

カスタマー・サポートでは、AIを活用したナレッジ・ベースが応答時間を短縮し、サポート・チームがより複雑で価値のある顧客とのやり取りを処理できるようになります。

業界を超えたナレッジマネジメントAIの取り組み

KMにおけるGen AIの可能性を完全に実現するには、その実用的なアプリケーションを理解することが極めて重要です。このセクションでは、さまざまな業界にわたる具体的な使用事例を検討し、AIが組織内のナレッジ・マネジメントをどのように変革できるかを示します。

ナレッジマネジメントAIの取り組みケーススタディ

米国を拠点とする多国籍企業が、AIによって企業のナレッジ・マネジメントをどのように変革したか

米国を拠点とする大手企業は、コンテンツの品質、検索性、再利用性、全体的なユーザー体験を向上させるために、企業ナレッジ管理ツールを強化したいと考えていました。

そこで、従業員が適切なタイミングで適切なナレッジにシームレスにアクセスできるような、インテリジェントで応答性の高いシステムを構築するため、AIを活用することになりました。ナガロは、ナレッジ・マネジメントのためのAIソリューションを構築するために顧客と協力した。このソリューションが可能にしたこと

AIを活用したドキュメントのタグ付け、NLP技術による検索機能の向上、音声によるクエリ検索によるコンテンツの発見。

ユーザーの現在のタスクと最近のアクティビティに基づき、ユーザーのニーズに合わせたパーソナライズされたコンテンツ推薦 。

様々なデータポイントに基づき、関連する社内エキスパートを迅速に特定できるよう、AIを活用したGen SME検索エンジンにより、現在のSME検索を強化 。

好みのフォーマットや読みやすいサマリーでコンテンツをすばやく発見。

既存のナレッジ文書からビジネス上の機密データを削除または編集するコンテンツ・サニタイズ・ツール。

これらの革新的なAI機能は、クライアントの従業員に力を与え、知識共有の文化を醸成し、情報検索に費やす時間を削減し、新たなレベルの生産性を引き出します。

KM AIイニシアチブの成功の測定方法

これらのイニシアチブの成功を測定することは、それらが組織の目標に合致し、具体的な価値を提供することを確認するために不可欠です。

ここでは、KM Gen AIイニシアチブの成功を測定するのに役立つ、いくつかの主要な指標とアプローチを紹介する：

1. 関連性スコア、レコメンデーション受容スコア、検索時間の節約などのメトリクスを使用した、コンテキストに応じた関連性とパーソナライゼーション 。
   例えば、多国籍のコンサルティング会社では、コンサルタントはクライアントの業界に関連するケーススタディを見つけるのに苦労することが多い。小売業のクライアントの戦略に取り組んでいるコンサルタントは、Gen AIを利用することで、小売業向けにカスタマイズされたケーススタディ、フレームワーク、インサイトを受け取ることができる。これにより、コンテンツの検索時間が短縮され、クライアントとのミーティングの準備時間が短縮される。
2. ナレッジ活用分析 採用率、製品定着率、使用頻度、ユーザー満足度などの指標を持つ。
   顧客からの問い合わせに対応しようとするカスタマーサービス担当者を考えてみよう。彼らはAIを搭載したナレッジ・ベースを利用し、顧客の過去のやり取りやクエリのコンテキストに基づいてAIツールが解決策を提案することで、顧客のクエリを迅速に解決することができる。これにより、CSAT、ESAT、FCR（ファースト・コンタクト・レゾリューション）を改善し、AHTを削減することができる。
3. 人的労力の削減、公開までの時間、質の高いコンテンツ生成量などの指標によるナレッジ作成の効率化。
   例えば、法務チームがGen AIを活用して契約書を起草する場合、起草時間の短縮や、大幅な修正なしに承認された契約書の数で成功を測ることができる。
4. ナレッジ・ギャップの特定と橋渡し：不足または古いナレッジの特定、フィードバックの取り込み、ナレッジ・ギャップ解決までの時間、解決率などの指標を用いる。
   例えば金融機関では、AIを使って不正検知に関する最新の規制を知識ベースに更新することで、アナリストのエラーを減らし、意思決定のスピードを向上させることができる。
5. アイデアから実行までの時間、AIが作成した提案書の受理などの指標でイノベーションを加速する。製品開発では、AIが支援するブレーンストーミング・セッションが新製品の市場投入までの時間を短縮する効果を測定する。

エンタープライズKMに革命をもたらすマルチモーダリティとエージェント型ワークフロー

マルチモーダリティにより、システムは、テキスト、画像、音声、動画などのメディア形式を活用することで、より包括的で、コンテキストを意識した、魅力的な成果を生み出すことができるようになった。これは、自律的にタスクを実行し、動的かつ適応的な方法で意思決定を行うエージェント型AIの台頭によって実証されている。このようなエージェント型システムの特徴は以下の通りである：

• 情報へのアクセスを強化し、正確性と生産性を向上。
• 長い文書の要約、データからのインフォグラフィックの作成、ビデオ／オーディオ・コンテンツの作成などによる効率的なコンテンツ作成、作業負荷の軽減。
• レポート、ビジュアル、録音された説明など、マルチモーダルなコンテンツによるコラボレーションの強化。これは、情報に基づいた洞察とデータ駆動型の意思決定に役立つ。

エージェント型AIは、業界や領域を超えて意味を持つ：

• マーケティング：マーケティング：新しいキャンペーンに取り組むマーケティング・チームを想像してみてほしい。AIエージェントは自律的に市場調査データを収集・分析し、包括的なレポートを作成し、過去のキャンペーン実績に基づいて戦略を提案することができる。
  チームメンバーは、それぞれの役割に合わせて、関連記事やケーススタディなどのパーソナライズされたコンテンツを受け取る。キャンペーンが進むにつれ、AIエージェントはパフォーマンス指標を監視し、キャンペーンの成功を最適化するための洞察や提案をリアルタイムで提供する。
• 人材管理：AIエージェントは、履歴書スクリーニングを自動化し、適格な候補者を特定し、面接のスケジュールを立て、採用を迅速化し、偏見を減らすことができます。新入社員研修では、AIエージェントが対話型ガイドとして新入社員の研修をサポートし、一般的な質問に回答します。パフォーマンス管理では、リアルタイムのデータに基づいて、パーソナライズされたフィードバックや育成プランを提供することができる。
• プロジェクト管理：この分野は、手作業による更新やコミュニケーションに依存することが多く、ミスアラインメントや遅延につながります。エージェント型ワークフローは、リアルタイムの進捗モニタリング、マイルストーンの更新、潜在的なボトルネックに対するアラート、作業負荷のバランスをとるためのタスクの再割り当てなど、プロジェクト管理タスクを自動化することができます。これにより、プロジェクトマネージャーは管理業務よりも戦略的な意思決定に集中することができます。
• カスタマーサポート：AIエージェントは、日常的な問い合わせを管理し、サービスエージェントを支援し、注文追跡やFAQへの回答などの一般的なタスクを処理することができます。複雑な問題については、人間のエージェントにエスカレーションし、適切なサポートを確保することで、サービス品質と応答時間を向上させることができる。
• 財務：AIエージェントは、過去のデータ、現在の状況、市場の変化を分析することで、トレンドを特定し、リスクにアクセスし、財務上の意思決定を知らせることができる。サプライヤーとの値引き交渉では、AIエージェントが契約内容や傾向を確認し、条件を比較し、アクションを提案します。
  企業不正や財務虚偽記載に対しては、AIエージェントが取引のコンプライアンスをチェックし、監査レポートを作成し、関係者に通知することができる。AIエージェントは、税法を理解し、負債を予測し、戦略を立てることで、税金を最適化することができる。
• 請求書処理：AIエージェントは、データ入力の自動化、請求書の確認、支払請求書の作成、承認の推奨、（支払代行業者による）支払の実行、システムの更新を支援することができる。これにより、財務業務の効率性、正確性、ステークホルダーとのコミュニケーションが向上する。

AIワークフローの利用が増加することで、倫理的なAIの実践とガバナンスの必要性が浮き彫りになる。組織は、AIが倫理的かつ透明性をもって運用され、規制を遵守し、説明責任と監督責任を果たすためのフレームワークを確立しなければならない。

機能横断的な専門家グループによるAI導入の成功

AI導入を成功させるには、各専門家グループが他のグループをサポートし、可能にする上で重要な役割を果たす、機能横断的な取り組みが必要です。この協力的なアプローチにより、AIイニシアティブがビジネス目標に沿い、責任を持って開発され、最終的に組織とユーザーに最大限の価値を提供できるようになります。

ナレッジマネジメント戦略・ビジョングループナレッジ・マネジメントにおけるAIイニシアチブが、より広範な企業目標と戦略的に整合していることを確認し、知識へのアクセス性、保持、活用を強化するシステムの開発を可能にする。

• 従業員の生産性向上、ユーザーエクスペリエンスの向上、コンテンツの再利用の改善など、ナレッジマネジメントの取り組みの目標を設定し、イノベーションの推進、効率性の向上、コラボレーションの促進、データ主導の意思決定のサポートなど、より広範な企業目標に貢献する。
• 例えば、AIを活用したセマンティック検索や予測的ナレッジ／コンテンツ・レコメンデーション、支援型ナレッジ・チャットボットの導入など、AI主導のナレッジ・マネジメント・イニシアチブが上記の目的に沿ったものであることを確認する。
• 主要な結果（知識検索のスピード、正確性、従業員満足度など）を定義し、チーム間で整合性をとり、定期的に進捗を追跡する。

ネットフリックスが AIを使ってレコメンデーション・エンジンの強化に乗り出したとき、AI戦略＆ビジョン・グループは、AIイニシアチブを、ユーザー・エンゲージメントとコンテンツ・ディスカバリーの向上という同社のコア・ビジネス・ゴールと整合させる上で極めて重要な役割を果たした。

パーソナライズされたレコメンデーションは現在、ネットフリックスで視聴されるコンテンツの80％以上を占め、同社の顧客満足度と成長に直接貢献している。AIグループの戦略的ビジョンは、ユーザーエクスペリエンスの向上と加入者の維持というネットフリックスの長期的目標に合致したテクノロジーであることを保証した。

チェンジ・マネジメント＆コミュニケーション・グループ：KMにおけるAIの導入は、従業員との関わり方や組織の知識への貢献の仕方を変革することを伴うことが多い。このグループは、ワークフローを再構築するための適切なコミュニケーションと採用戦略によって文化的変革を推進し、以下のような様々な活動を支援する：

• 様々なユーザーグループや地域に対する立ち上げ戦略の構築
• 認知度を高め、興味や好奇心を喚起するためのローンチメールコミュニケーション、ナッジ、ティーザービデオの開発。
• 製品ガイド、FAQを使ったスムーズなツール導入のサポート。
• ナレッジベースの記事を作成し、問い合わせ対応のサービスサポート機能を強化する。

マイクロソフトが 自社製品、特にMicrosoft 365のAI搭載機能（インテリジェント検索、自動要約、データインサイトなど）にAIを統合し始めたとき、チェンジ・コミュニケーション・グループはスムーズな導入を保証する上で重要な役割を果たした。

彼らはコミュニケーション戦略、トレーニング資料を構築し、社内タウンホールミーティングやQ&Aセッションを通じて、AIがワークフローや職務に与える影響に関する懸念に対処した。

データ・ガバナンスとコンプライアンス・グループ：ナレッジ・マネジメント・システムが効果的に機能するためには、正確で安全かつコンプライアンスに準拠したデータが不可欠である。このグループは、データの品質、ガバナンス、倫理的な使用に関するプロトコルを確立し、AI主導のKMソリューションが信頼性を維持し、従業員がデータの完全性、プライバシー侵害、規制違反について懸念することなく使用できるようにする。

組織は、以下のことに取り組むためのポリシーを構築することで、データガバナンスとコンプライアンスを確保することができる：

• 偏った出力を定期的に監査し、偏った出力にフラグを立て、修正するメカニズムを導入することにより、偏った出力に対処する。
• KMシステムにおける知的財産権を管理するための明確なガイドラインを確立し、AIツールが適切な許可を得たデータのみにアクセスし、適切な使用監視が行われるようにする。
• 強固なデータ検証プロセスの導入、継続的な監視、人的監視の維持、トレーニングデータセットの更新による出力の正確性
• 厳格なデータプライバシー規制（GDPR、HIPAAなど）を遵守し、強力な暗号化およびアクセス制御ポリシーを導入することによる機密データの暴露

これにより、RAI評価フレームワークを備えた中央のResponsible AIガバナンス・グループを確立し、企業全体で責任を持ってAIイニシアチブを指導・推進することができます。

例えば、ファイザーの 研究開発用のAIベースのKMプラットフォームは、強固なデータガバナンスに大きく依存していた。ガバナンスグループは、GDPRやHIPAAなどの業界規制へのコンプライアンスを確保すると同時に、機密性の高い研究データへの安全なアクセスを可能にした。データの矛盾にフラグを立て管理する自動化プロセスを設定することで、同グループはナレッジベースの完全性を維持し、AIが生成する洞察への信頼を高めた。

学習・開発グループナレッジ・マネジメントにおけるAIの効果的な活用は、新しいツールやプロセスの操作に習熟した従業員にかかっている。このグループは、従業員がAIを活用したナレッジ・マネジメント・プラットフォームを活用する自信をつけるためのトレーニング・プログラムを作成する。

L&Dチームは、次のようなことを行うことができる：

• 従業員向けのAIマスタークラスの実施
• 教育用マイクロサイトの作成
• オフィス、拠点、ゾーンなどにGen AIチャンピオンを配置し、従業員が自由に声をかけて相談できるようにする。
• 新入社員のオンボーディング・キットとトレーニング・プランにAIを組み込む

EYでは、ラーニング＆ディベロップメント・グループが、AIを活用したKMポータルに慣れ親しんでもらうために、オーダーメイドのトレーニング・プログラムを開始した。この取り組みには、情報検索のための自然言語処理（NLP）の使用や、顧客コンサルティングのためのAI主導の洞察の活用に関する実践的なワークショップが含まれていた。その結果、社員はすぐに新しいシステムに適応し、社内のナレッジ共有効率が大幅に向上した。

ユーザー・エクスペリエンス（UX）グループ：ナレッジ・マネジメント・システムが効果的であるためには、直感的に操作でき、広く採用される必要があります。UXグループは、AIを活用したナレッジ・マネジメント・ツールがシームレスにナレッジを発見できるように設計され、すべての従業員がナレッジ・ベースに簡単にアクセスし、貢献・活用できることを保証します。これは、以下のような分野を研究することによって行われる：

• AIが価値を付加できるワークフローをマッピングするための、ユーザーの現在の行動とAIへの期待
• プロトタイプのフィードバックとリアルタイムの使用に関する学習
• ユーザー中心のゴールと開発努力を一致させるために、利益、痛み、動機に関する洞察で調査をまとめる。

Spotifyでは、ユーザー・エクスペリエンス・グループが、ユーザーに音楽を提案するAI搭載のレコメンデーション・エンジンの設計と改良に貢献しました。チームはデータサイエンティストやプロダクトマネージャーと密接に協力し、AIのレコメンデーションが正確であるだけでなく、ユーザーにとってシームレスで楽しい方法で表示されるようにした。非常に直感的なインターフェースとパーソナライゼーションに注力することで、UXチームはユーザー・エンゲージメントの向上を支援し、結果として継続率と満足度の向上を実現した。

AI世代が推進する知識革命は、組織が知識を管理、アクセス、活用する方法を変革することで、企業のインテリジェンスを再定義している。サイロを打破し、リアルタイムの適応性を可能にし、文脈に即した洞察を通じてイノベーションを促進することで、AIは定型業務から価値の高い戦略的活動へと焦点を移している。マルチモーダル機能によるワークフローの変革から、エージェント型AIアプリケーションによる産業の強化に至るまで、企業は今、前例のないレベルでイノベーションとコラボレーションを行う能力を備えている。

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