生成AIで実現する「成果の出る」ナレッジ管理の方法

2024年10月4日 12:17

こんにちは、マジセミ寺田です。
いつもマジセミにご参加いただきありがとうございます！

今回は、「生成AIで実現する「成果の出る」ナレッジ管理の方法」というテーマについて解説するセミナーを企画しました。

2024年10月29日（火）11：00 - 12：00

進む少子高齢化、効果的なナレッジ共有が求められる

少子高齢化に伴い、日本の労働力人口の減少は深刻な問題となっています。特に64歳以下の労働力人口の減少が懸念されており、豊富な知見や経験を持つ人材の退職によって企業内のナレッジが失われ、品質や価値が低下するリスクが高まっています。
これに対応するため、ベテラン人材の暗黙知を形式知に変換し、共有するための効果的なナレッジ管理システムが求められています。

ナレッジ管理で成果が実感できない理由

しかしながら、日本の企業は文化的な背景や組織の構造的な観点から、効果的なナレッジ管理が十分に行われていないのが現状です。
日本の企業は、仕様書、設計書、議事録などのドキュメント作成には長けていますが、欧米企業のようなオープンなコミュニケーションやフラットな組織構造が一般的ではありません。上下関係や年功序列の文化が主流であり、知識が口頭で伝えられたり、実践を通じて学ばれることが多く、明確な手順やルール、技術的な詳細は整理されているものの、個人の経験や直感、状況判断に基づく知識の共有が進みにくい傾向があります。

生成AIの登場と変わるナレッジ共有の在り方

生成AIの登場により、ナレッジ共有の在り方が大きく変わろうとしています。生成AIは、大量のデータを分析し、パターンや洞察を抽出することで、個人の経験や直感を体系化することを得意としています。例えば、製品開発データと顧客サポートデータ、マーケティングデータと営業活動報告など、従来は別々に管理されていたナレッジの関連性を容易に結びつけることができます。
しかし、生成AIを適切に管理しないまま利用すると、存在しない情報を生成してしまうハルシネーション（誤情報）のリスクも発生します。これを防ぐためには、AIが参照するデータをきちんと整理し、外部のノイズを除去するといった対策が重要です。