ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilotなどのツールの登場以来、生成AIへの関心は急速に高まっています。その期待の高まりとともに、プライバシー、個人識別情報（PII）、セキュリティ、正確性に関する懸念も生じています。

多くの組織は、生成AIツールを変革をもたらす存在と見なしながらも、慎重に導入を進めています。セキュリティを損なうことなく、今すぐ得られるメリットを活用しつつ、将来のより戦略的な活用方法を見極めるという「最適なバランス」を模索しているのです。

すぐに成果を得られる領域の一つが、ナレッジマネジメントです。ナレッジマネジメントは、従来多くの組織にとって課題となってきました。しかし、AIベースのナレッジマネジメントは、特にナレッジベースの手作業による維持管理に追われるITチームに大きなメリットをもたらします。

生成AIとナレッジマネジメントの接点

生成AIとは、既存のデータに基づいて画像、動画、テキスト、音楽などの新しいコンテンツを作成できる人工知能の一種です。機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析・学習し、その結果を活用して新しいコンテンツを生成します。

ナレッジマネジメントとは、組織内のナレッジを収集、整理、共有するプロセスです。さまざまな情報源から情報を収集し、集中管理されたデータベースに保存して、従業員が必要なときに簡単にアクセスできるようにします。 

多くの組織ではナレッジマネジメントを手作業で行っているため、コンテンツが古くなったり、品質が不十分になったりすることがあります。生成AIはナレッジマネジメントのプロセスを自動化することで、その効率性と有効性を高めることができます。 

生成AIを活用したナレッジマネジメントのメリット

生成AIがこれらを実現する具体的な方法をいくつかご紹介します。

ナレッジ記事の作成を自動化

生成AIは、製品ドキュメント、カスタマーサポートチケット、従業員向けトレーニング資料などの既存データソースから、ナレッジ記事の下書きを自動的に作成できます。これにより、IT担当者は新しいナレッジマネジメント施策の開発や既存記事の改善など、より戦略的な業務に時間を充てることができます。

ヘルプデスクのチケット件数が増加しているとIT担当者の56%が回答し、その増加の原因として78%がハイブリッドワークやリモートワークを挙げる中、ナレッジベースを強化することで、問題解決をより迅速かつ効果的に行えるようになり、チームはより戦略的な業務に取り組む時間を確保できます。

よりパーソナライズされた魅力的なコンテンツを作成 

生成AIは、各ユーザーに合わせてコンテンツをパーソナライズし、ユーザー体験を向上させることができます。特に人事関連のナレッジ記事は、地域や言語に応じてパーソナライズできます。従業員ペルソナに固有のコンテンツを生成できれば、その従業員の利用率と体験が向上します。

ナレッジの品質を向上

生成AIは、誤りの特定と修正、ナレッジ記事へのコンテキストや追加情報の付与、古くなった情報のアーカイブ化を行うことができます。これにより、従業員は正確で最新の情報のみにアクセスできます。

新しいアイデアとインサイトを創出

生成AIは、既存のナレッジを新しい方法で組み合わせることができます。たとえば、人事、ファシリティ、ITの各部門が、従業員のオンボーディングとオフボーディングに関する記事をそれぞれ持っている場合があります。生成AIはそれらを活用して、3部門すべてを網羅した統合ナレッジ記事を作成できるため、従業員が複数の記事を探し回る必要がなくなります。

問題をより迅速に解決

生成AIは、データのパターンを特定して意思決定とパフォーマンスの向上を支援することで、問題を迅速に解決できます。たとえば、一定期間のITインシデントを調査し、類似する問題に共通する解決策を特定できます。そのうえで、サービスデスク担当者向けには解決を迅速化する方法を、従業員向けにはセルフサービスで対応する方法を示すナレッジ記事を生成できます。 

検索精度を向上

生成AIは、各従業員のニーズや好みに基づいてナレッジの提供をパーソナライズすることで、検索精度を向上させることができます。平均的な従業員は情報検索に1日あたり3.6時間を費やしているため、ここで時間を節約できることはデジタル体験の向上につながる大きな成果です。

自動化を強化

生成AIは、ナレッジマネジメント記事の作成に直接関係しないものも含め、定型業務の自動化を支援できます。増え続ける業務負荷を背景に、IT担当者の92%が自動化を「必要」または「非常に必要」と考えています。そのため、プロセスを効率化する新たな方法を特定することで、コストを削減しながら、定型業務から解放された担当者が他の業務に取り組めるようになります。

生成AIを活用したナレッジマネジメントのデメリット

ナレッジマネジメントにおける生成AIは、多くの業界や分野に変革をもたらす可能性があります。一方で、導入時に対処すべき重要な課題がないわけではありません。

セキュリティとプライバシー

AIナレッジマネジメントシステムには機密情報や秘匿情報が含まれる可能性があるため、サイバー脅威から確実に保護することが不可欠です。また、AIが個人情報や識別情報を使用してコンテンツを生成する場合、プライバシー上の懸念が生じることもあります。

品質と正確性

生成AIモデルは優れた出力を生み出すことができますが、その品質と正確性は、入力データの品質やタスクの複雑さによって大きく異なる場合があります。

誤情報のリスク

生成AIは、誤った情報や誤解を招く情報を生成する可能性があり、ITに深刻な影響を及ぼすおそれがあります。たとえば、マルウェアを持ち込んだり、悪意ある攻撃者からIT環境を保護するために使用されている機能を無効にするよう誤って推奨したりする場合です。ユーザーがプリンタードライバーをインストールしようとしてAIに支援を求めたとします。その手順の中で、AIがウイルス対策ソフトウェアやファイアウォールを無効にするようユーザーに指示し、マルウェアがインストールされる隙を作ってしまう可能性があります。

AI生成コンテンツへの依存

これに過度に依存する企業は、人が作成するコンテンツや批判的思考力を重視しなくなり、専門知識の喪失につながる可能性があります。AIが生成した出力の検証と承認には、引き続き人による監督が不可欠です。

データのバイアス

生成AIモデルは、学習データに含まれるバイアスを意図せず反映し、偏った結果や不正確な結果につながることがあります。正確性が極めて重要なナレッジマネジメントでは、これは問題になり得ます。たとえば、AIナレッジマネジメントモデルが主に米国のデータで学習されている場合、他の国の人々にとって関連性の低い出力を生成する可能性があります。

倫理的な懸念

これには、AIナレッジマネジメントの学習データに潜在的なバイアスが含まれ、既存の不平等を助長する可能性などが含まれます。

インタラクティブレポートを入手：AITSM：AIがITサービスデスクの自動化をどう再定義しているか

AIナレッジマネジメントを成功させるには

懸念はあるものの、生成AIを活用したナレッジマネジメントは強力なツールになり得ます。潜在的なデメリットを慎重に検討し、それらを軽減するための対策を講じることで、組織はナレッジマネジメントにおいて生成AIを有効に活用できます。

AIナレッジマネジメントを導入する際に検討すべき5つのポイントをご紹介します。

生成AIモデルの学習に使用するデータタイプを特定する：データタイプを特定することで、使用するデータが正確で信頼できるものかを確認しやすくなります。既存のナレッジ記事、インシデントデータ、問題データ、またはそれらの組み合わせを使用しますか。

特定したデータが正確で、完全かつ最新であることを確認する：生成AIの品質は学習に使用するデータの品質に左右されます。「ごみを入れれば、ごみが出る」という原則は今も変わりません。

生成AIナレッジマネジメントモデルの出力を監視する：生成される情報が信頼できるものになるよう、バイアス、誤情報、完全性、正確性を確認します。 

リスクを管理するためのポリシーと手順を策定する：これは、ナレッジマネジメントに生成AIを使用する際のデータセキュリティ、プライバシー、倫理的配慮などの課題に対処するうえで不可欠です。

承認プロセスを整備する：生成された出力を公開する前に、レビューと承認を必ず行う必要があります。 

生成AIナレッジマネジメント導入のヒント

生成AIを活用したナレッジマネジメントが有用なツールになり得ることは間違いありません。同時に、そのメリットと潜在的な落とし穴の双方について、まだ学ぶべきことが多いのも事実です。

組織は、潜在的な影響を評価し、プライバシー、正確性、セキュリティに関する自組織固有の要件を満たすAIナレッジマネジメントソリューションを選定する必要があります。

そのうえで、導入を成功に導くためのベストプラクティスをいくつかご紹介します。

小さく始めて拡大する：まずは小規模な生成AIナレッジマネジメントのパイロットプロジェクトから始め、経験を積みながら拡大していくのが最適です。

ステークホルダーの賛同を得る：生成AIを導入する前にステークホルダーの賛同を得ることが重要です。これにより、生成AIが効果的に使用され、その出力が信頼されるようになります。 

モデルを継続的に改善する：新しいデータで再学習を行い、発生し得る問題に対処することで、AIナレッジマネジメントモデルを継続的に強化することが不可欠です。