昨今、非構造化データはビッグデータとして顧客のニーズが色濃く反映されたデータであることから、これらの分析・ビジネス活用が注目を浴びています。
企業内で生成されるデータの約8割は非構造化データと言われており、膨大な数のファイルが企業のストレージに保存されています。
ストレージのメンテナンスをしていない企業では、放置されたファイルの影響でストレージ容量が消費されることから、大容量かつ拡張性をもったストレージの利用が求められます。
そこでこのコラムでは、構造化されておらず、不規則かつ複雑、ファイルサイズも大きい傾向にある非構造化データの分析・運用に関するユースケースを解説します。
最後に、非構造化データの活用を進めていくためのファーストステップとして、今すぐ対応できるAI連携されたストレージ活用についてご紹介します。
本記事のサマリ
非構造化データを半構造化・可視化することで、AI活用を進められる- AI活用のユースケースとして、FAQ自動化・報告書要約・障害予測・技術継承などが挙げられる
- 大容量で堅牢なDirectCloudにデータを集約することで、ガバナンスを維持したままAI活用が可能
目次非構造化データの有効活用を促進するには
前編の記事では、データドリブン経営にとって、非構造化データが重要であること、有効活用をするためには半構造化データへの変換、共通比較軸の可視化などの工程が重要であることを説明してきました。
ここでは、半構造化データ活用を進めるにあたり、業務負荷をかけることなく有効活用を促進する方法について触れてみます。
手作業による半構造化データへの変換・データクレンジングは非現実的
非構造化データの分析において、半構造化データへの変換が比較軸の可視化や二次的な利用において有効であることを説明してきました。
しかし、これらの変換作業、また比較時にエラーの原因となるデータ不備を修正、整理するデータクレンジングなどの作業を一つひとつ手動で行うことは作業負荷が高く、時間もかかり現実的ではありません。
非構造化データをクラウドへ移行
現在ほとんどのAIサービスがクラウド上に存在しており、データをスムーズに活用するためには、クラウド上での保管が欠かせません。
AIとシームレスに連携をするためには、企業内に保存された非構造化データをクラウドへ移行する必要があります。
その移行先もAIと連携されているサービスであれば移行後すぐにAIを業務に活用することができます。
AI活用にクラウドストレージが最適な理由
AIと連携されているサービスは様々なものが存在しますが、その中でも特に最適なサービスがクラウドストレージとなります。
企業内の非構造化データをすべて保存できる大容量のストレージを持っていることは最低条件として、情報漏えい対策をはじめとする機密性、BCP対策などストレージの堅牢性やデータの可用性、ウイルスやランサムウェア対策などのデータの完全性などをバランスよく確保しており、AIとのシームレスな連携ができるクラウドストレージであれば、業務を止めることなくAIを活用することができます。
非構造化データのAIを活用したユースケース
ここまで、非構造化データの業務利用にはAI活用が重要である点を説明してきました。
ここからは、それぞれの用途に合わせたユースケース、およびメリットをご紹介します。
| 概要 | 詳細 | メリット |
| FAQの自動化 |
過去の顧客対応メールを「emlファイル」として保存し、AIにその質問と回答を学習させます。 ここでAIと連携されているクラウドストレージであれば、操作マニュアルについてもクラウドに保存させて、AIが参照できるように連携させることで、例えばサポートサイトでのチャットによる対話形式で回答する際にマニュアル、過去のメールを元に自動での回答が実現できます。 |
問い合わせ業務の省力化、回答精度向上を実現し、より緊急性の高い顧客に対してレスポンス良く対応することができるようになります。 |
| 作業報告書を要約 |
建築工事の現場などで発生する作業報告書・作業日報には、現場だけの特有の課題点、その解決策、そして作業中に発生したヒヤリハットの報告なども含まれています。 これらの情報を、社内にナレッジとして蓄積するためには要約する必要があります。 この要約作業をAIに実施させます。 |
ナレッジとして全従業員に共有がしやすくなり、他の建築工事現場において似たような状況に遭遇した際の課題解決に活用する、工事をより効率的に進められる、重大事故を未然に回避しやすくなるなどのメリットが得られます。 この情報をクラウドストレージなどに保存してAIにチャットのように問い合わせできる環境が整えられれば、場所や時間を問わずに誰でも瞬時に参照できるため、より業務効率を向上させることができます。 |
| コンテンツ制作の効率化 |
メーカーのマーケティング部門では、日々商品の販促のため、メールマガジンが活用されています。 メールマガジンを作成するためには、テーマ決め、そのテーマに沿ったアウトラインを準備する必要があります。 そのため、アウトラインはメールマガジンそのもの品質に大きく影響します。 そこで、アウトライン作成に必要な情報をテキスト形式にまとめ、AIに読み込ませて学習させます。 |
アウトラインとしてアウトプットされた情報を元にメールマガジン本文を作成することで、時間短縮および業務負荷を軽減させることが可能です。 また、その分CVへつなげられるような本文作成に集中でき、より重要度の高い部分に人的リソースを割くことができます。 |
| システム障害情報・サーバー稼働率から障害予測 |
さまざまな業務アプリケーションを提供する企業では、システム障害が発生した場合を想定して、ユーザー企業の業務を止めないよう迅速にその情報を公開し、問題の解決に取り組む運用をしています。 このシステム障害情報やシステムのエラーログなどの情報をAIに学習させることで、システム不具合の傾向、要因を時系列で可視化できます。 |
想定した値からの乖離度が可視化されることで、定期的なメンテナンスによる予防保存がしやすくなります。 また、傾向を予測できるようになれば予知保全を実施できるようになり、メンテナンス担当部署の負荷を軽減させることができます。 |
| 製造現場における業務改善 |
製造業の現場では2025年問題などの影響で、技能職の技術やノウハウ継承が上手くいかず、熟練工の離職がそのまま会社競争力の低下に繋がっています。 そこで、熟練工の作業を動画・音声で記録・保存し、それらをAIに学習させます。 次に、音声で記録した内容をテキストに変換、その内容をマニュアル化し、事前に保存している動画・音声データを紐づけます。 |
作成した動画、音声、マニュアルを全従業員に共有することで、技術が失われる前に後世に引き継ぐことができます。 |
| FAQの自動化 | |
| 詳細 | |
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過去の顧客対応メールを「emlファイル」として保存し、AIにその質問と回答を学習させます。 ここでAIと連携されているクラウドストレージであれば、操作マニュアルについてもクラウドに保存させて、AIが参照できるように連携させることで、例えばサポートサイトでのチャットによる対話形式で回答する際にマニュアル、過去のメールを元に自動での回答が実現できます。 |
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| メリット | |
| 問い合わせ業務の省力化、回答精度向上を実現し、より緊急性の高い顧客に対してレスポンス良く対応することができるようになります。 | |
| 作業報告書を要約 | |
| 詳細 | |
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建築工事の現場などで発生する作業報告書・作業日報には、現場だけの特有の課題点、その解決策、そして作業中に発生したヒヤリハットの報告なども含まれています。 これらの情報を、社内にナレッジとして蓄積するためには要約する必要があります。 この要約作業をAIに実施させます。 |
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| メリット | |
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ナレッジとして全従業員に共有がしやすくなり、他の建築工事現場において似たような状況に遭遇した際の課題解決に活用する、工事をより効率的に進められる、重大事故を未然に回避しやすくなるなどのメリットが得られます。 この情報をクラウドストレージなどに保存してAIにチャットのように問い合わせできる環境が整えられれば、場所や時間を問わずに誰でも瞬時に参照できるため、より業務効率を向上させることができます。 |
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| コンテンツ制作の効率化 | |
| 詳細 | |
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メーカーのマーケティング部門では、日々商品の販促のため、メールマガジンが活用されています。 メールマガジンを作成するためには、テーマ決め、そのテーマに沿ったアウトラインを準備する必要があります。 そのため、アウトラインはメールマガジンそのもの品質に大きく影響します。 そこで、アウトライン作成に必要な情報をテキスト形式にまとめ、AIに読み込ませて学習させます。 |
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| メリット | |
| アウトラインとしてアウトプットされた情報を元にメールマガジン本文を作成することで、時間短縮および業務負荷を軽減させることが可能です。 また、その分CVへつなげられるような本文作成に集中でき、より重要度の高い部分に人的リソースを割くことができます。 |
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| システム障害情報・サーバー稼働率から障害予測 | |
| 詳細 | |
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さまざまな業務アプリケーションを提供する企業では、システム障害が発生した場合を想定して、ユーザー企業の業務を止めないよう迅速にその情報を公開し、問題の解決に取り組む運用をしています。 このシステム障害情報やシステムのエラーログなどの情報をAIに学習させることで、システム不具合の傾向、要因を時系列で可視化できます。 |
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| メリット | |
| 想定した値からの乖離度が可視化されることで、定期的なメンテナンスによる予防保存がしやすくなります。 また、傾向を予測できるようになれば予知保全を実施できるようになり、メンテナンス担当部署の負荷を軽減させることができます。 |
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| 製造現場における業務改善 | |
| 詳細 | |
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製造業の現場では2025年問題などの影響で、技能職の技術やノウハウ継承が上手くいかず、熟練工の離職がそのまま会社競争力の低下に繋がっています。 そこで、熟練工の作業を動画・音声で記録・保存し、それらをAIに学習させます。 次に、音声で記録した内容をテキストに変換、その内容をマニュアル化し、事前に保存している動画・音声データを紐づけます。 |
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| メリット | |
| 作成した動画、音声、マニュアルを全従業員に共有することで、技術が失われる前に後世に引き継ぐことができます。 | |
DirectCloud AIを活用して非構造化データの業務活用を推進
ここまで4つのユースケースを紹介してきましたが、非構造化データを半構造化データへ変換できる内容もあれば、最後の製造業でのユースケースのように、非構造化データ（動画、音声）をそのままの状態で保存しておく必要のあるケースまで存在します。
非構造化データの中でも軽量なOffice系ファイルであれば、さまざまなサービスで対応できるAI活用ですが、動画・音声という大容量ファイルを長期的に保存する場合、その選択肢は限られてきます。
例えば、AIと連携がされているクラウドストレージであればそのような用途にも対処できます。
今回はシームレスなAI連携を全プランで実現している国産の法人向けクラウドストレージ「DirectCloud」について簡単にご紹介します。
企業内の非構造化データを一元管理しAI活用
DirectCloudはファイルサーバーのクラウド移行に対応できる法人向けクラウドストレージとなっており、機密情報を含む非構造化データを含めてすべてのファイルをクラウドに安全に保存することができます。
また、DirectCloud AIが有効になっているフォルダであれば、以下拡張子のファイルを対象に質問・内容の要約や、ファイルの検索などをすることができます。
- ● 半構造化データ : eml、msg 、json
- ● 非構造化データ : pdf、docx、txt
たとえば、操作マニュアルや仕様書などをストレージに保存し、DirectCloud AIに質問することで、顧客対応に必要なメール文面のラフ案を作成することができます。
サポートメンバーは、ファクトチェックと軽微な文面の修正のみで済むため、問い合わせ対応の工数削減が実現します。
また、DirectCloud AIのウィジェット機能を利用することで、サポートページなどにチャットボットを埋め込むことができます。
これにより、顧客の自己解決を促すことができ、問い合わせ対応の工数削減に寄与します。
データガバナンスを実現する高いセキュリティで機密情報を含む非構造化データを保護
ここまでの説明の通り、AIの活用を行うためにはクラウド上へファイルを集約・保存する必要があります。
その際に最も重要視される部分が、情報漏えい対策を含むセキュリティです。
DirectCloud AIが適用されているフォルダに「DirectCloud-SHIELD IRM」を設定することで、仮にファイルが持ち出されたとしても、アクセスできるユーザーを制限することができます。
これにより、機密情報の漏えいおよび不正利用を抑止できます。
またランサムウェア対策や、きめ細やかなアクセス権管理、業界トップクラスの250種類以上のログ監視など、企業のセキュリティポリシーに沿ったデータガバナンスを実現する高度な管理機能も提供しています。
セキュリティと利便性を両立したAI活用の環境をユーザー数無制限で利用できることも大きなポイントです。
まとめ | 非構造化データ活用のファーストステップに最適なDirectCloud
データドリブン経営には非構造化データの活用が必要なこと、その活用のためにはAIが欠かせないこと、そしてAI活用に関するユースケースを紹介してきました。
AIに関してはまだ発展途上の技術であるものの、ハルシネーションに気を付ければ業務にも応用ができるレベルです。
非構造化データには動画、音声のように、そのままの形で残さざるを得ないファイル形式も多く存在します。
これらの大容量ファイル保存をするには最低でも10TBくらいのストレージ容量は確保する必要があります。
さまざまな形式の非構造化データをそのままの形で長期間保存でき、その上でAI活用もシームレスに実現しているDirectCloudは非構造化データ活用のファーストステップとして最適なソリューションの一つです。
企業規模を問わず、非構造化データを安全・安心に活用できます。
非構造化データ活用のファーストステップを踏み出せていない企業こそ、企業内の非構造化データをクラウドへ完全移行しAIとのシームレスな連携を実現できる「DirectCloud」のご活用をおすすめします。
DirectCloud AIのサービス説明書
- ドキュメントの内容をAIが解析し、FAQ生成の自動化により問い合わせ対応の
省力化・コスト削減・顧客満足を実現するためのポイント - DirectCloud AIの具体的な利用シーン
DirectCloud AIのサービス説明書
- ドキュメントの内容をAIが解析し、FAQ生成の自動化により問い合わせ対応の省力化・コスト削減・顧客満足を実現するためのポイント
- DirectCloud AIの具体的な利用シーン
