コンテンツ管理におけるAI
コンテンツ管理におけるAIの利点
AI導入に関する企業の考慮事項
人工知能（AI）はテクノロジー分野で最も注目されているテーマの一つであり、コンテンツとその管理の領域においても特に関心が高まっています。増え続ける情報量は、あらゆる規模や業種の企業にとって課題である一方で、それを活用できる企業にとってはチャンスでもあります。エンタープライズコンテンツの管理にAIを活用することで、多くのメリットを得ることができます。
重要な情報へのアクセスを向上させるために利用できるAIの提供内容やその実践的な活用法を含め、コンテンツ管理において急速に進化しているAIと機械学習（ML）の役割を見ていきましょう。これらのテクノロジーの実際のユースケースや、先行導入企業がどのようにビジネス価値を引き出しているかを探り、AIとコンテンツ活用を始めるにあたっての重要なエンタープライズプラットフォームにおける考慮事項を理解しましょう。
AIを活用すれば、非構造化データの管理における課題を克服し、それを有用なインサイトへと変えることができます。アナリスト企業Intelligent Business Solutionsによる画期的なホワイトペーパーを通じて、コンテンツ管理の最新イノベーションをご確認ください。今すぐホワイトペーパーをダウンロードし、Hylandと共に断片化されたデータを戦略的優位性へと変革する第一歩を踏み出しましょう。
そのさまざまな形態において、コンテンツは情報管理の観点から以下のような課題をもたらしてきました。
AIソリューションは今や主流となっており、エンタープライズコンテンツは刺激的な時期を迎えています。ECMソリューションは数十年にわたって組織のミッションクリティカルなコンテンツを管理してきましたが、生成AIの登場によって、プロバイダーは自社のECMソリューションから顧客に提供する価値の大胆な再定義を検討できるようになりました。結局のところ、顧客はすでにこうしたベンダーにコンテンツを託しています。適切なECMパートナーと協力すれば、生成AIを活用して、これまで隠されていたデータからインサイトを得られるようになります。
AIを活用したソリューションがあれば、人間と同じように、ただし膨大なスケールでコンテンツを処理する道が開けます。企業は、コンテンツから重要なデータをインテリジェントに抽出するためのさまざまなサービスを導入し、それによってコンテンツを容易に検索でき、業務にすぐ活用でき、いつでもどこでもあらゆるデバイスからアクセス可能な実用的情報へと変換できます。
ただし、AIの洞察を最大限に活用するためには、企業データをAIが利用できる状態に整える必要があります。
下流のAIソリューションの可能性を最大限に引き出すためには、AIツールには高品質で処理可能なデータが必要です。言い換えれば、AIソリューションで活用できるように、企業コンテンツを変換するプロセスが必要です。
非構造化データに構造を与える
2025 Intelligent Business Strategiesの調査によると、最新のコンテンツ管理プラットフォームであれば、従来は非構造化されていたエンタープライズコンテンツのうち80%という衝撃的な割合を構造化することができます。Hyland Content Innovation Cloud™ のようなプラットフォームは、ペタバイト単位のコンテンツや画像を準備し、処理し、それらを解釈して、組織がその内容を理解できるようにすることで、効率を大幅に向上させます。
AIで自動化の取り組みをすでに強化している組織
AIを活用した自動化が大きな影響を与えると予測
手作業のプロセスを自動化し、インサイトを抽出するためにインテリジェントオートメーションを活用する
最新のコンテンツソリューションプラットフォームの多くは、人工知能向けにさまざまなパブリッククラウドサービスと統合できます。通常、コンテンツソリューションプラットフォームは、ドキュメントや画像、さらには動画ファイルといったオブジェクトをクラウドプロバイダーに送信し、その後AIサービスによって生成されたデータセットを受け取ります。
> 続きを読む |クラウド対応の最新ECMの登場
AIの世界は急速に進化を続けており、現在では複数の大手テクノロジー企業が、さまざまな形式のコンテンツに活用できる多様なコモディティAIサービスを提供しています。現在広く利用されている代表的なテクノロジーと、それらをコンテンツ活用にどう応用できるかの例をいくつか紹介します。
| テクノロジー | 使用方法 | 例 |
| 自然言語処理（NLP） | テキストに対してエンティティ抽出、感情分析、言語検出を行うためにMLを活用するサービス。および文書分類機能。 | 不満を抱える顧客を特定して優先的に対応できるようにする顧客のメールやチャットセッションへの感情分析。 |
| ディープラーニング画像およびビデオ技術 | 動画や画像内のオブジェクト、テキスト、人物、場面、活動を識別する技術。不適切なコンテンツの検出や顔認識。 | 広告コンテンツに使用されている有名人の画像の特定。 |
| 光学式文字認識（OCR) | スキャンされたドキュメントや画像を識別し、特定のデータ値を抽出するMLサービス。 | フォームの認識および処理。 |
| 言語の翻訳 | テキストを正確かつ効率的に翻訳するためにディープラーニングモデルを活用するニューラルマシンサービス。 | 販売およびマーケティング資料をさまざまな現地言語に自動的に翻訳します。 |
| 音声からテキストへの変換 | 高度な機械学習アルゴリズムを用いて、音声ファイルをリアルタイムで正確かつ読みやすいテキストに書き起こすディープラーニングプロセス。 | カスタマーサービスの通話の文字起こし、およびそれに続く感情分析。 |
| RESTful API画像解析 | 画像を分類してラベルを付与し、埋め込まれたオブジェクトを検出してテキストを抽出するMLサービス。 | 自動車事故写真のナンバープレートの読み取り。 |
| インテリジェントドキュメント処理（IDP） | 情報抽出機能を活用してコンテンツを読み取り、認識し、理解するML技術。 | ローン、求人、医療などのフォームの抽出と検証の自動化。 |
これらのML提供サービスの多くは、テキストベースの文書、写真や画像、音声や動画ファイルなどのコンテンツに対する洞察と理解を深めることに重点を置いています。
これらの汎用モデルやサービスからは、多量のコンテンツを扱う日常的なタスクの実行において、特に大きな価値を引き出すことができます。たとえば、大量の既存コンテンツにOCRが必要な場合、これらのサービスは高い精度と優れたパフォーマンスを発揮します。チャットセッション、メール、さらにはソーシャルメディアコンテンツのリアルタイム感情分析も、これらのサービスの優れたユースケースの一つです。
汎用AIサービスは幅広いデータでトレーニングされていることから、返されるインサイト一般論にとどまり、具体的なビジネスニーズや業界の要件に合わない場合があります。
汎用MLモデル
下の画像では、自動車事故がGoogle Cloud Vision（事前学習済みの生成AIモデル）によって分析されています。
ご覧のとおり、Google Visionは画像に関連する多数のラベルやデータ値を返しました。技術的には正確であっても、このデータは保険会社が請求処理を効率的に行うために実際に必要とするインサイトを提供するものではありません。
カスタムAIモデル
AIの最大の利点のひとつは、組織が汎用モデルや汎用データに妥協する必要がないことです。自社のニーズに正確に合わせて、業種や業務に特化した情報を抽出するカスタムAIソリューションを構築できます。
ここで、自動車事故や保険業界の要件に関連する広範なデータを使用して特別に調整された AI システムを考えてみましょう。次の例は、設定済みの結果を持つAIモデルが同じ画像から抽出できるデータの一例です。
その違いは一目瞭然です。なお、両方の車両のメーカー、モデル、工場出荷時のカラーが正しく識別されています。また、2枚のイリノイ州のナンバープレートを識別し、完全および部分的なプレート番号を取得しました。画像内に人物の顔があり、操作者としてJim Smith氏と特定されています。
この高精度は、AIと高度なドキュメント処理およびデータキュレーション技術を組み合わせることで実現します。これにより、画像や動画など600種類以上の非テキスト形式のファイルを処理できます。このシステムは、生の非構造化情報を自動化されたワークフローや業務プロセスにすぐ活用できるクリーンで構造化されたデータへと変換します。
カスタムAIモデルやシステムの利点は、汎用的なラベルを返すのではなく、業務や業界に特化した実際に価値をもたらすデータを抽出し、意思決定や業務プロセスにより高いインテリジェンスをもたらすことにあります。その結果、保険金請求の処理担当者は、もはや手動データ入力に依存する必要がなくなります。
これは、AIで強化されたデータとビジネスロジックを結びつけることで、必要な情報を適切なタイミングで適切な人に届けられるようにし、AIがエンタープライズコンテンツ管理をどのように変革するかを示す代表的な例です。
コンテンツエンリッチメントとは、コンテンツからデータを抽出し、そのデータを活用してコンテンツをよりアクセスしやすく、高度に文脈化し、つまり一言で言えば、より強力なものにすることです。コンテンツエンリッチメントは、コンテンツの種類や導入されているAIモデルの種類によって、さまざまな形を取ります。
AIでコンテンツに力を与える
AI搭載コンテンツソリューションプラットフォーム上では、企業全体の基幹アプリケーションに保存されているコンテンツが、可視性、品質、実用性を獲得します。機械学習（ML）、OCR（光学式文字認識）、データキュレーションなど、さまざまなAIツールを活用することで、コンテンツは一元化され、従来のコンテンツプラットフォームでは実現できない形で活用可能になります。
AI搭載のコンテンツソリューション内に保存された情報は、データポイントの文脈化によってより有用になるだけでなく、AIがその価値あるコンテンツを活用して統合システム全体でプロセスを開始することも可能です。例：
シーメンスは世界中の業者から何百万通もの請求書を受け取りました。以前に投資したOCRソリューションは、いくつかのフィールドを正確に抽出できましたが、それでも人によるタッチポイントが多すぎました。
インテリジェンスを組み込んだハイランドのソリューションを活用することで、Siemens 社はプロセス自動化を加速させ、人的介入なしで抽出されたデータフィールドの割合が 90% に達するという成果を実現しました。
シーメンス社の事例を読むプロセス最適化
AIをコンテンツ中心のプロセスやシステムに統合することで、組織はワークフローを容易に効率化できます。このユースケースには、臨床試験の適格な参加者を特定するために言語学習モデル（LLM）のプロンプトを使用すること、ワークフローを開始するために要件やチェックリストの分析を自動化すること、詐欺検知のために（保険や政府向けに）エンタープライズリポジトリ内で類似するコンテンツやドキュメントを検索すること、デジタルアセット管理（DAM）ソリューションで重複を特定・排除すること、保険契約の引受審査で契約条件を確認すること、そして信用審査、不正検知、コンプライアンス管理に関連する自動プロセスを開始することなどが含まれます。
データ検証
MLモデルは、提供されたフォームに不足や不正確な箇所があるかを迅速に特定し、自動的にカスタマーサービス担当者または顧客に差し戻して修正対応できるなど、インテリジェントな例外管理も可能にします。
記録と保持管理
多くの組織は、情報に対する効果的な記録管理アプローチを実装することに長年苦労してきました。その理由は単純で、多くの組織が、既存のすべてのコンテンツを確認し、それを保持すべきか、いつ、どのように削除すべきかを判断するための労力を割こうとしないからです。
これは人間にとって骨の折れる作業ですが、MLであればコンテンツを自動的に分類し、そこから大規模にデータを抽出できます。その結果、膨大な量のコンテンツをより迅速かつ容易に精査し、さまざまなドキュメントや情報を分類し、必要な記録を自動的に特定して保持期間を適用し、重要でない情報を削除できるようになります。
> 続きを読む | プロセスオートメーションの総合ガイド
現代のコンテンツサービスプラットフォームがどのようにコンテンツインテリジェンスを活用してワークフローを合理化し、ガバナンスを強化し、より良いビジネス成果を促進するかをご覧ください。AIに対する準備状況、コンテンツインテリジェンスの導入、労働力の移行戦略に関する実用的なインサイトを得ることができます。
ここまでで、コモディティモデルとカスタムモデルの違いを確認し、AIやML、コンテンツの実際のユースケースを見てきました。ここからは、エンタープライズクラスのAIとML機能を備えたコンテンツ管理プラットフォームを検討する際に、組織が考慮すべき重要なポイントを見ていきましょう。
AIのガバナンスについては、組織は後れを取っています。Forresterのレポート：
AIの機能には、機密情報の保護、倫理的配慮への対応、偏った結果の防止、リスクの特定と軽減、そしてデータライフサイクル全体の適切な管理などがあり、複数の理由からデータガバナンスが必要です。規制されていないAIソースによるデータの不適切な取り扱いは、レポートの不正確さやデータ漏えい、ガバナンスやデータ保護規制の不遵守、透明性の欠如といった倫理的懸念、さらには最終的にネガティブな世間の印象につながる可能性があります。
チームがAIをエンタープライズコンテンツ戦略に導入する際、プラットフォームは次のことを可能にする必要があります。
また、ハイランドでは、機密性の高いデータを取り扱い、さまざまな業界標準に準拠してきた豊富な実績を持つエンタープライズコンテンツプラットフォームを推奨しています。厳格なデータガバナンスポリシーを備えたエンタープライズコンテンツプラットフォームは、機密情報を保護し、政府などの公共部門、ヘルスケア、金融業界で適用されるGDPR、CCPA、HIPAAといったデータプライバシー規制への準拠を確保します。
もう一つ重要なポイントは、AIモデルのパフォーマンスが時間の経過とともにどのように変化するかです。
まず、新しいコンテンツやデータがシステムに追加されるたびにMLモデルが進化・改善できるよう、継続的なトレーニング手法を活用するソリューションを検討する必要があります。データの検証やMLモデルのさらなるトレーニングを行う上では、AI生成データに人間が関与することも欠かせません。そのため、機械学習プロセスにおける人間の役割を考慮し、「人間をループに含めた（Human in the loop）」トレーニングのための専用インターフェースを提供するコンテンツソリューションプラットフォームが重要となります。
AIソリューションには、モデルのリアルタイムパフォーマンス監視機能も備わっていなければなりません。MLモデルはバイアスを示したり、パフォーマンスが低下したりする可能性があります。そのため、パフォーマンス監視インターフェースは、破損したモデルや性能が劣化しているモデルを特定するのに役立ちます。機械学習モデルはバージョン管理も行い、モデルの性能が劣化した場合にすぐに以前のバージョンへロールバックできるようにする必要があります。
ここまで読んで、「素晴らしいことはわかったが、何から始めればよいのだろう？」と思われているかもしれません。お手伝いさせていただきます。
Hyland Content Innovation Cloud™ は、エンタープライズコンテンツを高度なAI、自動化、インテリジェントなワークフローと統合するクラウドネイティブプラットフォームです。プラットフォームにおける主要なAI搭載ソリューションには次のものがあります。
手作業のタスクを自動化し、非構造化コンテンツから価値あるインサイトを抽出することで、ハイランドのコンテンツソリューションは意思決定を加速し、顧客体験を向上させ、オペレーションの卓越性を実現します。
ハイランドのサービスの詳細と、お客さまが独自のカスタムAIモデルを簡単にトレーニングおよび管理できるよう支援している方法をご覧ください。
