2019年02月15日

ナレッジマネジメントの始め方

はいどうも!
営業担当の宮澤です。

私にとっては新年一発目のブログなのですが、
早いもので2019年もあっという間に2ヵ月が過ぎようとしています。

年末年始は割と体調よかったのに、つい先日久しぶりに体調崩してしまい、
色々な方々に迷惑を掛けてしまいました・・・。体調管理気を付けます(-_-;)

ということで今年一発目のブログ内容どうしようかなー、
と寝込みながらも考えていたのですが、
最近このブログはもはやAIブログみたいになっていたので、
初心に帰って今回は「ナレッジマネジメント」系のお話をしようと思います!

お時間ある方は、3 分 だ け お 付 き 合 い く だ さ い。


さてさて、まずは「ナレッジマネジメント」という言葉のおさらいからです。
ナレッジマネジメントとは、社内で個人が持っている知識・経験・ノウハウ
(総称して暗黙知)を資料や報告書等、目に見える形(総称して形式知)に変換し、
それらを社内で共有することで、企業の生産性向上・業務改革・業績向上につなげる
マネジメント手法のことです。

最近ではこのナレッジマネジメントを実践している企業様も多く、
弊社のサービスもおかげ様で多くの引き合いを頂戴しているのですが、
本ブログではナレッジマネジメントを成功に導く為の“始め方”をお伝えしていきます。

STEP1
ナレッジマネジメント本格導入の“目的”と“時期”を明らかにする。

これ、一番重要だと思います。
現状は何が課題で、ナレッジマネジメントによって何の情報を誰がどのように共有するのか、
それによってどんな効果が期待できるのか、を明確にすることです。
また、その目的を“いつまでに達成するのか”を設定することもとても重要です。
期限を設けないプロジェクトは間延びしがちで中々進捗しません。
「○月○日までに本格導入する」と決めたらあとは逆算して計画を立てると良いでしょう。


STEP2
ナレッジマネジメントの目的を社内に広報して“共通認識”を持つ。

どんなに担当者レベルで「ナレッジマネジメント頑張りましょう!」と声を挙げても、
他のメンバーが全くその価値を感じていなかったり、非協力的だった場合、
ナレッジマネジメントは間違いなくうまくいきません。
その為にもまずはナレッジマネジメントの“目的”を実施するメンバー全員で理解し、
全員がその目的達成のために進んでいくんだ!という“共通認識”を持つことが重要です。


STEP3
ナレッジマネジメントを“仕組化”する。

STEP2まではどちらかというと本格導入に向けた“準備”の部分でしたが、
ここからいよいよ本格的にナレッジマネジメントに着手していくことになります。
ここで検討すべきなのが社内にあるナレッジを誰がどのように整理・管理して、
それをどのように社内のメンバーに届けるか、です。

その手段の1つとして社内イントラやグループウェアを用いたり、
もしくは、ナレッジマネジメントに特化したシステムを導入してもいいと思いますが、
大切なことはツールやシステムの導入はあくまでも“手段”の1つであり、
それらを導入したからといって全てがうまくいくわけではありません。

繰り返しになりますが、ナレッジマネジメントを始めるにあたって、
その“目的”が社内で“共通認識”として捉えられているという前提条件と、
どの情報を誰がどのように整理・管理して社内に届けるのかという“仕組化”の部分が、
とても重要になってきます。


STEP4
“トライ&エラー”を繰り返しながら啓蒙活動を実行する。

ここまできたらあとは日々トライ&エラーをひたすら繰り返すといいと思います。

・どうやったら常に最新の情報をメンバーに届けられるのか
・どうやったらメンバーがより効率よく必要な情報を見つけられるようになるのか
・どうやったらメンバーがツールやシステムをもっと使うようになってくれるのか

などは実際に運用しながら、時にメンバーへのヒアリングも実施しつつ、
“草の根”的な啓蒙活動をしていくしか方法がありません。
ナレッジマネジメントは1日にしてならず、ということですね。


と、今回はここまでです。
他にもナレッジマネジメントを成功に導くTIPSはありますが、
それはまたの機会にでも。

もし弊社の情報共有システム「ナレッジリング」にご興味あれば、
HPからお問い合わせいただくか、直接私までご連絡くださいませ!ではまた。



posted by CBIT宮澤 at 12:59 | Comment(0) | コンサルティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年02月01日

説明責任を果たせなければ、AIを使うべからず!?

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

2019年、AI分野にとってはどんな年になるのか・・・
とかなんとか言っているうちに、早くも1ヶ月が過ぎてしまいました(汗)
遅ればせながら、今回の内容は「2019年のAI」をテーマに取り上げてみようと思います。

その前に、昨年2018年はどんな年だったかというと、
一言で言えば「ようやく企業でのAI活用が本格化した年」と言えるのではないでしょうか。
しかし、世界から見れば日本企業のAI活用はまだまだ序の口。
それについては、以前、このブログでも触れている通りです。

このように「AI後進国」と言われてきた我が日本ですが、
政府もいよいよ本格的に法整備に乗り出したようです。
昨年12月、AIの活用に関する7つの基本原則を定めました。

1人間中心基本的人権を侵さない
2教育・リテラシー正しい利用のための教育環境提供
3プライバシー確保望まない形での個人情報流出防止
4セキュリティー確保安全上の取り組み推進
5公正競争確保特定の国・企業にAI資源の集中をさせない
6公平性・説明責任・透明性AI利用で国籍や性別などの差別を作らせない
7イノベーション国境を超えたデータ利用へ環境整備

ポイントは
AIは人間の基本的な人権を侵さない」(原則1)
AIを利用した企業に決定過程の説明責任」(原則6)

AIの導入が積極的に進められている分野と言えば、金融や人事採用。
フィンテック」「HRテック」という言葉がそれを示していますよね。
これらの分野でAIを使ったサービスをよく見聞きするようになりました。
実際には、金融機関の融資や就職採用時の合否にAIが活用されたりしています。
しかし、AIどのような基準でその判断を下したのか明確にはわからないという側面も。
実際に、以下のような問題も起こっています。


AIがここまで発展してきたのはディープラーニングという技術が飛躍的に進化したから。
特に金融や人事採用の分野にはビッグデータが存在するので、
ディープラーニングによるビッグデータの解析が進んだことにより業界が発展してきました。
しかし、アマゾンの事例は、それが裏目に出た結果と言えるかもしれません。

そこで、企業がAIに対して説明責任を果たさなければならないという原則です。
つまり「人間がAIを充分理解して運用すべき」というわけです。
しかし、ある意味、人間が説明しきれないようなロジックで結果を出すのがディープラーニング
言ってみれば、天才(ディープラーニング=AI)の発言が凡人(人間)にとっては
「何を言っているかさっぱりわからない」と感じるのと同じ状態なわけですよね?
天才の頭の中は凡人では理解し難いように、人間がAIを理解するのはかなり困難です。
となると、説明責任の原則は、企業がAIを導入したり活用したりする場合の弊害になるのでは?
とも思ったりしてしまいます。

冒頭の草案については、今後国内外から広く意見を募った上で今年3月に策定するとのことなので、
今後の動向を見守りましょう。
さて、AIに関する法整備が進み、2019年、AIの活用はようやく安定期に入るのでしょうか・・・?



posted by CBIT池田 at 09:51 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年01月18日

ツールとしての人工知能(AI)の可能性

 こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。
早いもので1月も既に半ばですね。
2019年の干支は亥(イノシシ)です。亥年は十二支の一番最後の年にあたり
動物の猪のイメージから万病を予防する「無病息災の年」とされているそうです。
亥(イノシシ)年にあやかり一年間無病息災で過ごしたいものです。

 さて、突然ですが「アルファ碁」を憶えておられますでしょうか?
そう。2015年にコンピュター囲碁として初めてプロ棋士(樊麾)に
勝利をおさめたコンピュータ囲碁プログラムです。
当時は「とうとうこの時が来たのか…」など言われて
機械学習、ディープラーニングという単語と共に
現在の人工知能ブームの火付け役にもなりました。記事一覧183
あの「アルファ碁」です。ご存じの方も多いかと思いますが
アルファ碁は正式名称は「AlphaGo」といいまして
Google傘下DeepMind社によって現在も開発が続けられています。
少し前のお話しですが2018年12月6日に「アルファ碁」を改良した「アルファゼロ」が
碁の他にもチェスと囲碁にも対応し最強ソフトとなったと報道され
再び耳目を集める事になりました

 将棋では2017年の世界コンピュータ選手権で優勝したソフトである「エルモ」と対戦して
90勝8敗2分けという事なので圧倒的な強さですよね。
このアルファゼロですが特徴はその強さだけでなく学習方法も進化していて、
以前は人間の棋士の指した棋譜を大量に学習して強化される「教師あり学習」
を行っていましたが、AlphaZeroは簡単なルールだけ学習させた後は
自己対局によって強化される「教師なし学習」になりました。※注1

※注1…正確にはAlphaZeroの先輩にあたるAlphaGoZeroから強化学習方式に変更となっています。

AlphaZeroがもたらした今回の成果は
過去のデータやシナリオに頼らない新たな人工知能(AI)のあり方を知らしめた点が
特徴的だったように思います。
今回の公開されたAlphaZeroの100局分の棋譜を見たプロ棋士の羽生善治九段は

「王将を中段に動かすことをいとわないのは今までの将棋理論にはなく、新たな可能性を示している」

とコメントしています。
この事からもAlphaZeroのような教師なし学習によって強化された人工知能(AI)
人間には到底考えつかない手順やセオリーを見つけ出す能力が印象づけられます。
人工知能(AI)が人間に取って代わる不利益に目が向けられる場合も多いですが、
AlphaZeroのように人間では考えつかない気づきを得られるというメリットにも注目したいところです。

人工知能(AI)の 便利なツール としての今後の発展に期待したいと思います。

それでは今回はこのへんで。



posted by CBIT鈴木 at 17:02 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする