社内ナレッジの共有のために取り組むべき
“過去トラ” “施工計画書”のような過去の未整理データの活用
製造業や建設業では「過去トラ」、つまり過去のトラブル事例や、過去の技術文書や施工計画書などが大量に蓄積されています。こうした自社独自の「ナレッジ」の共有や活用について、いま多くの企業で検討が進んでいます。
これらの過去データは作成時期も形式も異なる「未整理データ」で、必要な情報を迅速に探し出すことはなかなか困難です。しかし、こうした社内の過去データを構造化してAIで検索できれば、社内の知識の断片化を防ぐことができ、社内ナレッジの活用が飛躍的に向上します。
こんなお悩み・課題をもつ企業や部署の方におすすめです
- 社内の未整理のドキュメントや、非構造化データのデータ整理で苦労している
- 過去のデータ・ドキュメントの検索性や共有が不十分で、生成AIでも検索を試したがうまくワークしない
- ドキュメントごとに異なる言い回しや社内独自の用語が、データの活用や検索を阻害している
社内ナレッジの共有や活用を阻む課題とは
- 「形式や仕様がばらばらの、未整理の非構造化データ」:過去の技術文書や施工計画書といった社内の過去データは情報の形式や粒度が不揃いで、そのままでは検索に不向きです。
- 「人によって情報へのニーズや探し方が多様」: 熟練度や知見が異なる若手・中堅、そしてベテランでは、それぞれの探し方も、探したい情報や探す対象も異なり、狙った情報を見つけることは困難です。
- 「ほしい情報がどこにあるかわからない」:とくに製造業や建設業、技術系の業務では、マニュアルやノウハウが部門や個人に偏在しがちです。
過去の未整理データを整え、情報を探し出す
FRONTEOのAIソリューション
各業界の知見を持つサポートスタッフがデータを深く理解し、FRONTEOの自社開発AI「KIBIT」を用いて、他にない精度の社内ナレッジの共有が実現します。「KIBIT」は概念検索を得意とする独自開発アルゴリズムをもち、業界や自社特有の文脈を汲んだ解析で情報を探し出します。
業界特有のデータを深く理解して伴走
貴社のドキュメント・データ活用の実現に必要な社内の未整理データ（非構造化データ）の整理・運用のプランニングから、各業界で業務に従事した経験をもつ当社スタッフがしっかり伴走します。
概念で検索するAIで社内用語もクリア
社内に数十年にわたり蓄積された数十万件もの膨大なデータからも、数少ないデータからも、キーワードだけでなく「概念」で的確に検索できる“KIBIT検索”が、社内用語もものともせず情報を探し出せます。
RAGとの掛け合わせで回答の精度を向上
生成AIの技術であるRAG（検索拡張生成）と、“KIBIT検索”で導き出された回答とを掛け合わせることで、ハルシネーションを低減しながら回答の精度・信頼性の向上が実現できます。
秘密情報もクローズド環境で安全に活用
オンプレミスのクローズド環境で提供できるため、機密情報の漏洩リスクを低減します。社内システムとKIBITの検索システムをAPIまたはアプリケーションにて連携し、RAGを活用してさらに価値を高めることが可能です。
社内の未整理データを探し出すFRONTEOのAIソリューション
テキスト解析に特化したAI「KIBIT」が、社内の未整理データを解析して必要な情報を抽出し、企業の社内ナレッジの共有をサポートします。
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