AIでコンテンツを強化する

コンテンツとAIの基本

コンテンツは、そのさまざまな形態において、長らく情報管理の観点から課題となってきました。複雑なテクノロジーシステム、不十分かつ一貫性のないメタデータ属性、基幹業務アプリケーション内での限られた検索機能、そして分断されたリポジトリやシステムの存在により、適切な情報を見つけることはほぼ不可能になる場合があります。

コンテンツは本質的に管理が難しいだけでなく、その量や種類もかつてない速さで増加しています。近年、多くの企業組織が、文書、スキャンした画像、電子メール、ビデオ、その他の形式など、何十億ものコンテンツを蓄積しています。過去のコンテンツも膨大ですが、現代のビジネスの現実としては、毎月数億件もの新しいオブジェクトが企業に流入しており、今後数年でコンテンツ全体の規模が文字どおり何倍にも膨れ上がる可能性があります。

一般的に、コンテンツは人々にとって理解しやすいでしょう。私たちは毎日、何も考えずにコンテンツを消費しています。問題は、私たちが自然に行っていること、つまりコンテンツを素早く分類してその内容を判断し、その中の重要な情報やデータを特定し、それが保存すべき重要情報かどうかを判断する作業が、大規模化には向かないという点です。

コンテンツから情報を抽出し、フィールドやテーブルに入力する作業は、人が本来好まない作業です。そして、この作業を毎日数千、さらには数十万件もの新しいドキュメントに対して行うのは、困難でコストがかかり、一貫した精度を保つのも難しいことです。これが、多くの組織が長年にわたりエンタープライズコンテンツ管理（ECM）に苦労してきた理由です。

今では、AIとMLの普及により、人間のようにコンテンツを処理しながらも、圧倒的な規模で対応する方法が存在します。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。

— Forrester Consulting：2024年度コンテンツ、自動化、AIによるプロセスとエクスペリエンスの変革

パブリッククラウドAIサービス

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。

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。

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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。

汎用機械学習モデル対カスタム機械学習モデル

汎用サービスは、幅広いデータでトレーニングされています。その結果、これらのモデルは汎用データを返す傾向があり、ユースケースによっては役立つこともあれば、役立たないこともあります。

汎用MLモデル
下の画像では、自動車事故の様子が示されており、Google Cloud Vision（事前学習済みの生成AIモデル）によってラベル付けされています。

ご覧のとおり、Google Visionはその画像に関連する複数のラベルやデータ値を返しました。しかし、自動車保険会社であるあなたにとって、このデータは本当に価値があるでしょうか？

カスタム ML モデル
ML の利点の一つは、組織が汎用モデルや汎用データに依存する必要がないことです。ML を使用すると、ビジネスのニーズに合わせてカスタマイズされたデータを返す独自のカスタムモデルをトレーニングすることができます。

では、自動車事故に関連する多数の画像やデータで特別にトレーニングされたMLモデルを考えてみましょう。以下は、カスタムモデルが同じ画像から抽出できるデータの一例です。

インテリジェント・プロセス・オートメーション

2024年のForrester Consultingの調査によると、最新のコンテンツ管理手法をリードする企業の67％が、手作業のプロセスを自動化し、データからより深いインサイトを引き出すためにインテリジェントオートメーション機能を開発しています。この傾向が高まっているとはいえ、多くの企業はいまだに手作業に依存しており、中には手書きの紙のフォームを処理しているところさえあります。これには、フォームの種類の特定、必要な回答の検証、署名位置の確認、機密情報が提供されているかのチェックといった重要な処理課題が伴います（さらに、正確なデータが利用可能になるまでの遅延も発生します）。

AIとMLは、次に例示する作業など、企業が重要なビジネス機能やプロセスをより高度に自動化するのに役立ちます。

インテリジェントドキュメント処理
インテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）は、AIを活用して半構造化および非構造化コンテンツ内のテキストや書式を人間のように読み取り、認識し、理解することで、フォームやドキュメントを自動的に処理できるようにします。MLを用いてIDPソフトウェアにドキュメントの解釈方法を「学習」させることで、使用を重ねるほどソフトウェアはより賢く、より効果的になります。

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。

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コンテンツに関する深い洞察

AIを活用してコンテンツから新たなインサイトや有益な関連性を導き出すことで、次のようなさまざまな方法で有益なモダナイゼーションを実現できます。

• より的確な意思決定：AIがデータの取り込みと分析を自動化・高速化することで、必要とするすべての人が、より正確な情報に迅速にアクセスできるようになります。
• 成果の向上：AIを活用した分析は、膨大な履歴データと新しいデータを活用して結論を導き出し、トレンドを明らかにし、予測を行うことで、企業が計画を立て、顧客により良いサービスを提供するのに役立ちます。
• 優れた顧客体験：AIがコンテンツへのアクセスを改善し、アプリ間から関連情報を集約することで、質問に正確に回答しやすくなり、効率的なセルフサービス文化の醸成にもつながります。

エンタープライズプラットフォームにおける考慮事項

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ガバナンス

AIは注目を集め、商業分野やライフスタイル分野で採用が進んでいますが（最新情報についてはこのGartner Hype Cycle Reportをご覧ください）、依然として比較的新しい分野です。規制やコンプライアンスのベストプラクティスは、いまだ技術の進歩に追いついていません。そのため組織が率先して、AI/MLに対して適切なガバナンスが確立されていることを確認する必要があります。

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。

• AIモデルがアクセスできるデータを選定し、管理すること
• データを表示および制御できる権限のある担当者を承認すること
• AIモデルが提供する予測や出力をどのように活用するかを決定すること

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。

継続的なトレーニングと管理

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。

エンタープライズコンテンツプラットフォームの役割

エンタープライズコンテンツプラットフォームは、AI機能を組み込むのに最適かつ強力な基盤です。最新のプラットフォームは、アプリや部門間のサイロを超えてコンテンツを統合し、AIを組み合わせることで、そのコンテンツにさらなる価値と有用性をもたらします。AIとコンテンツを活用することで、企業は次世代の情報管理を最大限に活用できます。

最近のForrester社の調査によると、回答者の81％が、AIを活用した自動化により2026年までにコンテンツ量の多いプロセスが大幅に改善されると予測しています。また、66％はAIによってコンテンツ管理のアプローチをすでに大幅に進化させたと回答しています。

AIを活用して有益な情報やインサイトを得るための鍵は、まず情報が整理され、アクセスしやすく、クリーンな状態になっていることです。強力なAI機能でコンテンツサービスソリューションを強化し、コンテンツからより大きな価値を引き出しましょう。

• テーマやトピックに基づいてコンテンツを整理し、並べ替え、分類します。
• 検索を容易にするために、意味のある正確なメタデータおよびその他の情報を抽出します。
• インテリジェント機能の成果は、入力となるコンテンツや情報の完全性と正確性といった品質に比例して価値が決まります。ハイランドのコンテンツサービスプラットフォームは、最先端のAIエンジンを次のように補完します。
• ノイズを取り除き、適切な文脈で正しい情報を特定してから、機械学習アルゴリズムやAIシステムに分析を委ねます。
• 高度な分析やアルゴリズムの出発点となるよう、形式やプロセスをまたいで情報とコンテンツを効果的かつ体系的に管理します。

AIは前例のない方法で世界を変革しており、その真の可能性はまだ解き明かされていません。今日のダイナミックで複雑な環境において、コンテンツやプロセスの価値を理解し、AIがもたらす新たな機会に向けて準備できる企業と提携しましょう。

ハイランドの最新AI駆動型コンテンツソリューションプラットフォームを導入する

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。

ハイランドのインテリジェントコンテンツソリューションには、クラウドネイティブでローコード、AI対応のコンテンツプラットフォームやソリューションが含まれており、情報管理の最適化と、より賢いビジネス予測の実現を可能にします。

また、インテリジェントキャプチャー、データ抽出、プロセス自動化、コンテンツ管理を提供しており、これらすべてが統合プラットフォームに組み込まれ、最新のAI対応テクノロジーによって強化されています。

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