Published: 29 January 2024
ナレッジの取得、共有、検索は、従業員の効率を高める上で不可欠であるにもかかわらず、ほとんどうまくいっていない。ナレッジ・マネジメントを担当するアプリケーション・リーダーは、生成AIを活用し、主要なナレッジ・マネジメントの自動化に実現可能な範囲で取り組むべきである。
通常のやりとりにある情報を、構造化されたナレッジ資産 (アセット) に変換できる生成AIは、組織知や特定領域のナレッジを外部の永続的な形式で取得する労力を大幅に削減する可能性がある。
大規模言語モデル (LLM) を活用すると、ナレッジ・ワーカーが情報を検索して理解するために費やす時間を大幅に短縮し、ナレッジ・ワーカーの生産性を大きく向上させることができる可能性がある。
ドキュメントやメッセージからデータを自動的に抽出して新たなコンテンツを生み出す生成AIの能力は、ナレッジ・マネジメントにおける長年の課題を緩和すると見込まれている。すなわち、従業員がナレッジを共有してコラボレーションを行うべき相手を見つけ、つながるための専門知識のリストを構築して維持できるようになる。
LLMと生成AIサービスを使用して、やりとりのトランスクリプト (文字起こし) を要約し、重要なポイントを抽出し、自社のスタイル・ガイドラインとテンプレートに従って結果をフォーマットする。
エンタプライズ・サーチにLLMを用い、コンテキスト内学習 (ICL) のようなプロンプト・エンジニアリング手法を用いて検索エクスペリエンスと検索精度を向上させる。
生成AIサービスを活用し、ドキュメントやメッセージなどのソース・コンテンツから専門知識を継続的にプロファイリングすることで、専門知識の動的なリスト化を進める。
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Analysts:
Masaki Suzuki
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