これは、BrainPad Inc. のリード データ サイエンティストである岡田 直樹博士によるゲスト投稿です。
2004年に設立され、 株式会社ブレインパッド は、データ活用分野のパイオニアパートナーとして、企業のデータ活用によるビジネス創出や経営改善を支援します。 これまでに、ブレインパッドは業界リーダーを中心に 1,300 社以上の企業を支援してきました。 BrainPadは、データ活用戦略の策定から実証実験、実装までをワンストップで提供できるのが強みです。 組織構造がサイロ化して収集できていないデータや、存在しているのに整理されていないデータなど、現場の課題をクライアントと協力して解決していくのがブレインパッド独自のスタイルです。
この投稿では、を使用して社内の知識共有を構造化する方法について説明します。 アマゾンケンドラ および AWSラムダ そして、多くの企業が直面する知識共有に関する障害を Amazon Kendra がどのように解決するのか。 BrainPad の取り組みを XNUMX つの主要分野で要約します。
- 多くの企業が直面している知識共有の問題は何ですか?
- Amazon Kendra を選んだ理由は何ですか?
- ナレッジ共有システムはどのように導入したのでしょうか?
- たとえ便利なツールであっても、使われなければ意味がありません。 導入の壁をどのように乗り越えたのでしょうか?
多くの企業が直面する知識共有の問題
多くの企業は、仕事をさまざまな分野に分割することで成果を上げています。 これらのアクティビティのそれぞれが、毎日新しいアイデアを生み出します。 この知識は個人ベースで蓄積されます。 このナレッジを人や組織で共有できれば、関連する業務に相乗効果が生まれ、業務の効率と品質が飛躍的に向上します。 これが知識共有の力です。
ただし、知識の共有には多くの一般的な障壁があります。
- 積極的に参加する人はほとんどおらず、多忙なスケジュールのためにこのプロセスを長く続けることはできません。
- 知識が社内 Wiki や PDF などの複数のメディアに分散しているため、必要な情報を見つけることが困難になります。
- 誰も知識を知識統合システムに入力しません。 このシステムは検索性が低いため、広く使用されることはありません。
当社も同様の状況に直面しました。 知識の共有に関する根本的な問題は、ほとんどの従業員が知識を得る強いニーズがあるにもかかわらず、コストをかけて自分の知識を共有する動機がほとんどないことです。 知識の共有だけを目的として従業員の行動を変えるのは簡単ではありません。
また、従業員や部門ごとに好みのナレッジ蓄積方法があり、無理に統一しようとしてもナレッジ共有のモチベーションやパフォーマンスにはつながりません。 これは、知識を統合したいと考えている経営者にとっては頭の痛い問題ですが、現場の人々は分散された方法で知識を獲得したいと考えています。
弊社ではこれらの課題を解決したクラウドサービスがAmazon Kendraです。
Amazon Kendra を選んだ理由
Amazon Kendra は、共通のインターフェイスから内部情報を検索できるクラウド サービスです。 つまり、内部情報に特化した検索エンジンです。 このセクションでは、Amazon Kendra を選択した XNUMX つの主な理由について説明します。
知識を簡単に集約
前のセクションで述べたように、知識は存在する場合でも、複数のメディアに分散する傾向があります。 私たちの場合、それは社内の Wiki とさまざまなドキュメント ファイルに散在していました。 Amazon Kendra は強力な機能を提供します コネクタ この状況のために。 グループウェア、Wiki、Microsoft PowerPoint ファイル、PDF など、さまざまなメディアからドキュメントを手間をかけずに簡単にインポートできます。
これは、従業員が知識を共有するために知識の保存方法を変更する必要がないことを意味します。 知識の集約は一時的には実現できますが、維持するには非常にコストがかかります。 これを自動化できることは、私たちにとって非常に望ましい要素でした。
優れた検索性
情報入力に優れたグループウェアやWikiはたくさんあります。 しかし、情報出力(検索性)には弱点があることが多いです。 これは特に日本語検索に当てはまります。 たとえば、英語では、単語レベルの一致により、適切なレベルの検索可能性が提供されます。 ただし、日本語の場合は単語の抽出が難しく、単語を適当な文字数で区切ってマッチングする場合があります。 「東京都」を「東京」と「京都」のXNUMX文字で区切って検索すると、探している知識を見つけるのが難しくなります。
Amazon Kendra が提供する優れたサービス 機械学習による検索可能性。 「技術トレンド」などの従来のキーワード検索に加え、「新しい技術への取り組みに関する情報が欲しい」などの自然言語検索により、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上します。 収集した情報を適切に検索できることが、Amazon Kendra を選択した XNUMX 番目の理由です。
低い所有コスト
知識の集約と検索に特化した IT ツールはエンタープライズ検索システムと呼ばれます。 これらのシステムを導入する際の問題の 10 つはコストです。 従業員数が数百人の組織の場合、運営コストは年間XNUMX万円を超えることもあります。 これは、知識共有の取り組みを始めるのに安価な方法ではありません。
Amazon Kendra は、 はるかに低コスト ほとんどのエンタープライズ検索システムよりも優れています。 前述したように、知識共有の取り組みは実行が容易ではありません。 私たちは小規模から始めたいと考えており、Amazon Kendra の所有コストの低さが決定の重要な要因でした。
さらに、Amazon Kendra の実装の容易さと柔軟性も、私たちにとって大きな利点です。 次のセクションでは、実装例を要約します。
ナレッジ共有システムの導入方法
実装は大げさな開発プロセスではありません。 Amazon Kendra の処理フローに従うことで、コードなしで実行できます。 導入プロセスにおける XNUMX つの重要なポイントは次のとおりです。
- データソース(ナレッジの蓄積) – 当社の各部門や社員は社内勉強会を頻繁に開催し、その活動を通じてWikiや各種ストレージなど複数の媒体にナレッジを蓄積してきました。 その際、勉強会の情報を後から見直すことも容易でした。 しかし、特定の分野や技術に関する知識を引き出すには、各メディアを詳しく調べる必要があり、あまり便利ではありませんでした。
- コネクター (知識の集約) – Amazon Kendraのコネクタ機能により、社内に散在するナレッジをAmazon Kendraに連携させ、横断的な検索性を実現しました。 さらに、コネクタは制限されたアカウントを通じてロードされるため、セキュリティを意識した実装が可能になります。
- 検索エンジン(情報を見つける) – Amazon Kendra には ユーザビリティテストの検索ページでは、ドキュメントを読み込んだ直後に検索エンジンの使いやすさをすぐにテストして、どのような種類の知識が見つかるかを確認することができました。 これは発売のイメージを固めるのに非常に役立ちました。
- 検索UI(ユーザー向け検索ページ) – Amazon Kendra には という機能があります エクスペリエンスビルダー 検索画面をユーザーに公開します。 この機能はコードなしで実装できるため、テスト展開中にフィードバックを得るのに非常に役立ちました。 Experience Builder に加えて、Amazon Kendra は Python および React.js API 実装もサポートしているため、最終的にはカスタマイズされた検索ページを従業員に提供してエクスペリエンスを向上させることができます。
- 分析(使用傾向の監視) – エンタープライズ検索システムは、多くの人が使用する場合にのみ価値があります。 アマゾン・ケンドラは 監視する能力 何件の検索が、どのような用語に対して実行されているか。 この機能を使用して使用傾向を追跡します。
実装に関する Q&A もいくつかあります。
- 社内の知識を収集する上での課題は何でしたか? 各部門や従業員が持っている知識を収集することから始める必要がありましたが、必ずしも Amazon Kendra に直接接続できる場所にあるわけではありませんでした。
- Amazon Kendra からどのような恩恵を受けましたか? 私たちはこれまで何度も知識の共有を試みてきましたが、失敗することが多かったです。 その理由は、情報の集約、検索性、運用コスト、実装コストでした。 Amazon Kendra はこれらの問題を解決する機能を備えており、構想から約 3 か月でローンチに成功しました。 Amazon Kendra を使用して、以前は個人または部門の知識が必要だったタスクのソリューションを、組織全体の集合的な知識として見つけることができるようになりました。
- システムの検索性をどのように評価し、改善するために何をしましたか? まず、多くの従業員にシステムを操作してもらい、フィードバックを得ました。 導入当初の問題点としては、知識としての価値が低い情報が散在していることが挙げられます。 これは、一部のデータ ソースに、たとえば内部ブログ投稿からの情報が含まれていたためです。 私たちは、適切なデータ ソースを選択することでユーザー エクスペリエンスを向上させるために継続的に取り組んでいます。
前述したように、Amazon Kendra を使用することで、最小限のコストで多くの実装のハードルを克服することができました。 ただし、このタイプのツールの最大の課題は、実装後に発生する導入の障壁です。 次のセクションでは、このハードルをどのように克服したかの例を示します。
導入の壁をどのように克服したか
多大な労力、時間、費用をかけて導入したツールが、広く普及することなく時代遅れになっていくのを見たことがありますか? 問題解決にどれほど優れた機能であっても、人々がそれを使用しなければ効果はありません。
Amazon Kendra の立ち上げに伴って私たちが行った取り組みの XNUMX つは、チャットボットの提供でした。 つまり、チャットツールで質問すると、適切な知識を持った回答が得られます。 在宅勤務の従業員は全員日常的にチャットツールを使用しているため、ブラウザで新たに検索画面を開くよりもチャットボットを使用する方がはるかに親和性が高くなります。
このチャットボットを実装するには、サーバーレスのイベント駆動型プログラムを実行できるサービスである Lambda を使用します。 具体的には、次のワークフローが実装されます。
- ユーザーはメンション付きでチャットボットに質問を投稿します。
- チャットボットは Lambda にイベントを発行します。
- Lambda 関数がイベントを検出し、Amazon Kendra で質問を検索します。
- Lambda 関数は検索結果をチャット ツールに投稿します。
- ユーザーは検索結果を表示します。
このプロセスには数秒しかかからず、知識発見のための高品質のユーザー エクスペリエンスが提供されます。 従業員の大半はチャットボットを通じて知識共有の仕組みに触れており、チャットボットが仕組みの普及に貢献したことは間違いありません。 また、チャットボットだけではカバーしきれない部分もあるため、より良いユーザーエクスペリエンスを提供するために、カスタマイズした検索画面とチャットボットを併用していただくこともお願いしました。
まとめ
この投稿では、知識共有のための Amazon Kendra のケーススタディと、このメカニズムを広めるために Lambda を使用したチャットボット実装の例を紹介しました。 大規模な言語モデルが進化し続ける中、Amazon Kendra がさらなる飛躍を遂げることを楽しみにしています。
Amazon Kendra を試すことに興味がある場合は、チェックしてください。 Amazon Kendraによるエンタープライズ検索の強化。 BrainPad は、生成 AI を使用した社内の知識の共有やドキュメントの活用にも役立ちます。 詳細についてはお問い合わせください。
著者について
岡田直樹博士 BrainPad Inc. のリード データ サイエンティストです。ビジネス、分析、エンジニアリングにおける部門横断的な経験を活かし、DX 組織の構築から未踏の領域でのデータ活用まで、幅広いクライアントをサポートしています。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
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