AI導入が進む一方で、成果が出ないのはなぜ

AI導入前に必要なのは「文書管理基盤」の整備

AI活用を妨げる共有フォルダの3つの課題

AI導入前に最低限取り組むべき共有フォルダ整理

まとめ｜AIを使いこなすためにこそ、人の手による整理が必要

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AIは検索や要約、文章生成には優れていますが、社内にある情報の正誤、最新版、保存すべき文書、廃棄すべき文書までを自動で判断できるわけではありません。

AIで処理されるデータの品質が低ければ、その結果の品質も低いものになってしまいます。

つまり、未整理の状態のまま共有フォルダを読み込ませて結果を得ることは混乱を招くことにもなり、多くのリスクを抱えてしまいます。

共有フォルダが整理されていないままAIを導入すると、どのような問題が起きるのでしょうか。

• 古い情報をもとに誤った回答を提供してしてしまう
• バージョン違いや重複ファイルが多いと、AIが正しい情報を判断しにくい
• 不要ファイルまで読み込むため、コストが増える
• 元のデータが保存すべきフォルダに入れられていないことで、必要なデータが読み込まれなかったり、逆に本来アクセスできないデータを参照してしまうことにもなる

みなさんはこの中に思い当たることはないでしょうか。

整理されていない状態は、Garbage in Garbage out（ゴミを入れればゴミが出る）を引き起こします。

当サイト「組織の知カラ」では、文書管理を組織の効率性、透明性、コンプライアンスを向上させるために不可欠なものと位置づけ、共有フォルダ整理は単なるファイル整理ではなく、組織の情報を活用できる状態にするための基盤整備と考えています。

組織の情報を格納する「共有フォルダ」は、社内ナレッジの基盤として整備する必要があります。

「組織の知カラ」の文書管理コンサルティングでは、情報システムや什器の導入を目的とせず、その前の段階である文書管理体制、制度設計、ルール作り、整理・削減の実践など、文書管理基盤の構築を重視しています。

AIツールや文書管理システムを導入する前に文書の管理ルールを検討し、実践することをおすすめします。

文書管理のルールを運用の視点から3つあげてみます。

• 保管ルール（どこにファイルをいつまで格納したらよいか）
• 命名ルール（ファイル名にはどんな要素を付与したらよいか）
• 廃棄ルール（文書をいつ廃棄するのか、しないのか、する場合の条件など）

どれもシンプルなものですが、組織内での運用状況はどうでしょうか。

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それではここでAIの活用を妨げる共有フォルダの課題とそれぞれの解決策を見ていきましょう。

業務を行う上では、毎日様々な文書ファイルが生産されていきます。必要に応じて作成した文書ファイルであっても、時間の経過とともに不要になっていきます。不要な旧バージョン、参考にした者や一時ファイルがなどは自然と発生し、意識して削除しない限り残り続けます。

また、退職者フォルダや古いプロジェクトフォルダが放置され、誰が削除してよいか分からない状態にあれば、それらは大きな塊として残ってしまいます。

これらを解決するためには、保存期間や廃棄基準を決め、「作成中」「承認済」「保管」「廃棄予定」などのステータスを明確にして管理する必要があります。日常業務の実施しなからこのような管理も行うのはとても難しいですが、半期に一度など、定期的な整理（キャンペーン）を行って見直しを図るようにすると効果です。

次は文書ファイルの格納場所の課題です。組織全体の標準ルールがないと、各人がそれぞれにフォルダを作成するため、フォルダ構成が属人化してしまいます。結果、同じ種類の文書でも保存場所がバラバラになってしまい、部署フォルダ、個人フォルダ、クラウド、共有フォルダに分散して置かれてしまいます。また、コピーの乱立も発生します。

結果、文書ファイルが探しづらくなったり、情報漏洩などのリスクも高まります。

これらの解決のためには、共有の保管場所を決める、正式な文書ファイルの保管場所と下書きなどの作業場所を明確にする、フォルダ分けを大・中・小の3階層関係者で検討するなど、管理のルールをと整えることが重要です。

ナレッジを構築する時にどのようなテーマで構築するか、そしてそれらの関係する文書ファイルが何かということが明確でなくてはなりません。ここで、やはり日常的な整理や文書化が重要になってきます。

参照させるべき文書を棚卸しして、命名規則やカテゴリを統一し、それらの文書ファイルを共有のエリアに集約しておくことが必要です。

↓↓↓　共有フォルダを整備して組織知に変える方法については以下の記事をご覧ください。

次に、AI導入前に最低限取り組むべき共有フォルダ整理について、その手順は、以下のとおりです。

1. 不要ファイルを削除する
2. 標準的な フォルダ構成を決定する
3. 文書ファイルのバージョン管理をする
4. 命名ルールを決める
5. 保管や廃棄の管理ルールを明確化する

弊社のホワイトペーパーでは、AI導入前に最低限やるべき整理として、「不要ファイルの削除」「フォルダ構成の大枠整理」「バージョン管理」「命名ルールの統一」「管理ルールの明確化」が整理されています。

↓↓↓【AI時代のデータマネジメント新常識】は以下よりダウンロード可能です。

AI導入を成功させるには、システム選定だけでなく、AIが参照する社内データの質を高めることが欠かせません。

共有フォルダに不要ファイル、重複ファイル、古い文書、最新版不明の資料が混在している状態では、AIは正しい情報を引き出しにくくなります。

だからこそ、AI導入前には、

• 不要ファイルの削除
• フォルダ構成の整理
• バージョン管理
• 命名ルールの統一
• 管理ルールの明確化

といった基本的な文書管理基盤の整備が必要です。

AI導入を検討している方は文書管理基盤の整備を見直してみることをお勧めします。