ナレッジベースを個人で導入する

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皆さんご存知、ナレッジベース?
自分が、知ったのは去年の末頃で、いまいちピンとこなかった。
知的データベースとか、グループウェアとかは、昔からあったので、
何が新しいのかよくわからなかった。

自分の解釈では、知的データベースやグループウェアと似たようなもの。
商品名を替えただけの物なのだが、使い勝手や精度には進歩があるようだ。
最近、記憶力が落ちてきたので、個人用に自作し導入することにした。

ナレッジベースは、企業にとって必須のツールになっていく。
個人用に自作導入したが、企業での有用性についても語ってみる。
一切の責任は、とらないけどね。

さて、ナレッジベースとは?
知識元のこと
昔からある知的データベースで相違ないが・・・
グループウェアの予定管理、Q&Aの機能追加がある。
これに、AIの技術が応用され使い勝手が向上しているようだ。
(サービス提供会社により雲泥の差があり)

なぜ、ナレッジベースが必要なのか?
人は、忘れる生き物である。
企業は、新入社員を雇う。(知識がないので、教育コストがかかる)
企業から、社員が退職する。(ベテランの知識が、失われる)
企業は、コストを減らしたい。
という部分を解決できる可能性があり、
うまく運用できている企業は、これらの問題に対して対応できるのだ。

企業は、日常業務で多くの情報を扱っている。
そのため、データベースや表計算ソフト、専用ソフトに蓄積しているはずだ。
個人であれば、携帯電話の連絡帳などに情報が、保存されている。
これも知識といえば、知識なのだが、どちらかと言うと情報。

ナレッジベースは、これらの情報の使い方を、蓄積していくイメージだろうか?
わかりやすく・・・すると?
企業専用のYahoo!知恵袋
伝わったかな?

仕事をしていると、
あれなんだっけ?
この問題、前にもあった・・・ どうやって解決したっけ?
だれに、聞けば良いんだ?
取引先から質問を受けたが、答えられなかった・・・
自分の関わっている仕事・・・今どういう状況?
〇〇君、本当に仕事わかっているのかな・・・
なんてことが、あったりする。

仕事上の知識不足や問題発生は、新入社員に多い。
ベテラン社員は、殆どない。(馬鹿な社員もいるがな)

新入社員を、ベテラン社員の様に仕事ができるようにサポートするのが、
ナレッジベースだ。

普段から、困ったこと、失敗したことを、記録していく。
後々、AIで分類する場合は、業務日報を蓄積しても良い。

記録された失敗に対し、後日、改善方法や対方法を記載していく。
本人がやってもいいし、ベテラン社員が答えても良い。
これ(知識)を蓄積していく。
仕事で何かあれば、ナレッジベースを検索し、それで無理なら考える事になる。

蓄積した知識量が多くなれば、ベテラン社員が退社した後も安心だ。
新入社員も即戦力になる。
給料の高い社員を解雇して、給料の低い社員を雇えば、コストカットだ。
通常、ベテラン社員が退社すると企業力が落ちるが、
ナレッジベースがあれば、損失を最小限に出来る。
仕事効率も改善される。
考えることや、問題発生が少ないからだ。

実は、知的データベースというのが昔からあるのだが、
これに当たる?と思う
使い勝手が非常に悪い。
データベースを検索するので、検索条件を考えなくてはならず、
検索条件を作るのが下手くそだと、欲しい情報が手に入らない。
知識を調べるために、知識を調べるための知識(スキル)が必要なのだ。
その知識(スキル)は、すべての社員が持てるわけではない。

これを解決したのが、AIをの技術だ。
ナレッジベース謳う商品は、この機能がついていることが多い。
どんな機能か?
と言われると、回答できない。
提供会社ごと大きく違うからだ。

例えば・・・
「東京に住んでいる顧客情報の一覧が欲しい」
「過去に起こった、〇〇プロジェクトの問題点と解決法が欲しい」
とナレッジベースのソフトに、日本語で入力すると一覧が出てきたりする。

ナレッジベースとの親和性が高い部門が、顧客サポート部門だ。

メール、掲示板、チャットで得られた問合せに対して、
ナレッジベースへと入力する。
すると、その問い合わせに対して、正しいと思われる返答の一覧が、
適合確率と共に表示されるのだ。

電話での問い合わせは、AIで文字変換して、ナレッジベースに入力される。
導入済み企業の対応速度は、圧倒的だ。
また、チャットボットが、ナレッジベースに接続され24時間対応してくれる。

企業であれば、便利この上ないツールだ。
こいつを、個人で導入(自作)した。
仕組みはただのデータベースで、制作するときのコンセプトが違う。
後で、ラベル付や、確率が出るようにする。

最近、忘れっぽくって・・・
メモ書きしたファイルが大量にあって整理に困る。

自然言語処理系のAIや、分類AIの機能向上がすごい。
発展途上の技術ではあるが、今後一般的なものになると予想している。
蓄積していけば、後々ラベリングなんかも簡単に出来るので、
将来、役に立つはずだ。

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