ドキュメント・インテリジェンス

 ドキュメント・インテリジェンスとは、ドキュメント（文書ファイル）が持つ意味や種類を表現したメタデータ（注1）をデータベース化することにより、「検索精度の向上」、「情報の見える化」、「情報分析」など、ドキュメントの多目的な情報活用を実現する手法です。

企業の情報システム活用が進むにしたがって、膨大な情報がドキュメントとしてデジタル化され、蓄積されています。しかしながら、ドキュメントは自由なスタイルで自然文を用いて記述される非定型データであるため、情報システムを用いたデータ処理に適さず、ドキュメントを情報資産として十分に活用することができませんでした。ドキュメント・インテリジェンスは、Web2.0 で有効性が実証された非定型データに対するタグ付けアプローチと同様に、ドキュメントのメタデータを使った様々な情報活用手法を駆使することで、ドキュメントの情報資産としての価値が大幅に向上します。

 

（注1）メタデータとは

データに関する情報をあらわすデータ。膨大なデータの管理や検索処理を効率的に行う際に利用する。ドキュメントの場合は、作成者や作成日、タイトル、種類などがメタデータに該当する。 

 

ドキュメント・インテリジェンスの特徴

「あるはず」の情報を迷わず見つけられる検索処理の最適化

大量に蓄積された情報から目的の情報を照会する際、従来のキーワードを使った全文検索では、検索結果に不要な項目が多く含まれるため、目的の情報を探し出すことは容易ではありませんでした。

ドキュメント・インテリジェンスはキーワードにメタデータを併用した検索処理が可能なため、メタデータを用いて検索対象の絞り込みや表示順序の制御（ランキングコントロール）を行うことで情報を探すという業務を大幅に軽減できます。

 

 目的に応じて情報を整理・分類するドキュメントの「見える化」 

ドキュメントの管理は、ファイルサーバやグループウェア、ドキュメント管理システムが用いられます。これらは運用の自由度が高い反面、標準化やルールの厳守が難しいため、多くの利用者が情報を共有する環境には適してきません。

ドキュメント・インテリジェンスはメタデータを利用して、目的に応じた仮想ビューで表示できます。仮想ビューはメタデータで定義されたドキュメントが持つ情報の意味や種類に分類し、一覧形式や階層形式など、情報参照の目的に適した構造で表示することができるため、物理的な管理形態や個々の運用ルールにとらわれず、利用目的に適した構造で情報を管理できます。 

 

 利用者に新たな「気づき」を与える情報のリコメンデーション

有益な情報や高度なノウハウが情報システムやファイルサーバ、人に蓄積されていても、その情報の存在や所在が利用者に認識されていなければ、利用者はその価値のある情報にアクセスすることが容易ではありません。

ドキュメント・インテリジェンスはメタデータを用いて、利用者が閲覧している情報と「関連する情報」や「類似した情報」を自動的に探し出して、利用者に推薦（リコメンデーション）できます。推薦された情報を参照することで、利用者が認識していなかった価値のある情報にアクセスできるようになります。

 

 ドキュメントに含まれる「情報の分析」が可能 

ドキュメントは自由なスタイルで自然文を用いて記述される非定型データであるため、ドキュメントに含まれる情報の定量化や分析は非常に難しく、ドキュメントの作成目的以外で利用することは非常に困難です。

ドキュメント・インテリジェンスは、あらかじめドキュメントの意味や種類などのメタデータがデータベース化されているため、メタデータの情報を自動的に分類・集計できます。任意のセグメントごとに情報を集計し、定量化することにより、ドキュメントをデータソースとした情報分析を行うことができます。

 

  「自動化」によりドキュメントの登録作業を省力化

従来からドキュメントをナレッジとして活用するには、ドキュメントの属性情報（メタデータ）の有効性が理解されていました。しかしながら、ドキュメントの属性情報を詳細に登録・管理するには、運用担当者の作業負荷が高いことが問題でした。

ドキュメント・インテリジェンスは、ドキュメントからメタデータの抽出・登録作業を自動で行うため、運用担当者の作業を大幅に省力化できます。  

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