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AIスプロール(AI Sprawl)へのGleanの解決策
「AIスプロール」は、企業内に生成AIのサービスが数多く導入され乱立する現象です。AIスプロールに対しての「Glean」での解決策をコスト、セキュリティ、ガバナンスの観点から説明します。
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社内には、様々な情報が溢れています。規定集や自社のプロダクトの情報はもちろん、顧客データや利用しているシステムのマニュアルなどなど…あなたがその情報の中から自分に必要なものを探すとき、どうしていますか?
クラウドストレージの中を検索したり、、エクスプローラーを辿ってみたり、イントラサイトをめぐったり、チャットで誰かに聞いたりするのではないでしょうか?
もし、Googleのようなインターフェースでそれらの情報を一気に検索することができたら?
それを実現できるツールが、Gleanです。
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これは弊社で実施したアンケート結果です。
多くの企業で、
・必要な情報を取得するまでに時間と手間がかかっている
・社員のナレッジをうまく活用できていない
・SaaSをはじめ社内システムを横断した検索ができない
という課題を抱えていることがわかります。
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多くの企業がBoxやMicrosoft365、Google Workspace、Salesforce、SlackなどのSaaSを併用し、便利になった一方、以下のような課題や問題が顕在化しています。
あれはチャットでの会話だっけ?メールだっけ?どこに保存したんだっけ?と情報探しで迷子になり、あちこちのアプリのなかを検索する、ということが日常になっています。
社員のナレッジが蓄積されているにも関わらず、有益な情報にたどり着けなければ活用することはできません。
一般的なシステムではドキュメント名や作成者を検索することはできても、特定のキーワードに対して詳しい社員を見つけ出すことはできません。
横断検索の仕組みを考える場合、権限の問題は切っても切り離せません。自社で独自に構築する場合は、技術的スキルが必要でコストもかかります。
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GleanにはBoxやMicrosoft365、Google Workspace、Salesforce、SlackといったSaaSアプリケーションに接続するためのネイティブコネクタが多数用意されています。そのため、社内のあらゆるシステムに対して、Gleanという「一つの検索窓」から横断的に検索できるようになります。
Gleanはコネクタを通じて各アプリケーションをクローリングし、その中にあるドキュメントの本文やメタ情報、権限情報をインデックス化して保持します。
さらにユーザーのアクティビティ情報(コンテンツの作成、編集履歴、検索結果のクリックなど)もGlean内部のAIが学習し、ナレッジグラフを形成します。
その結果、ユーザーがGleanでキーワードを検索すると、そのユーザーにパーソナライズされた結果が返されます。
Gleanは使えば使うほどアクティビティ情報を加味していくだけでなく、独自アルゴリズムを駆使した検索結果は高い精度を誇り、使いやすさはどんどん向上します。
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「Glean Assistant」は社内の情報に対して、生成AIが回答を生成してくれるGleanの機能です。ChatGPTはインターネットの情報を元に回答を生成するものですが、Glean Assistantは社内の情報をソースに回答を生成します。
「出張費の宿泊費の上限は?」
「今年の年末調整の手順と締め切りを教えて」
など、社内の知りたいことを自然言語でやり取りすることができるのです。
回答生成に必要な情報ソースの抽出には、横断検索と同じ検索アルゴリズムが使われます。そのため、最適な情報をソースとした回答が生み出されるのです。
多くの企業でクラウドリフト/シフトやSaaSアプリケーション導入が進む中、Gleanは社内の情報流通やナレッジ活用に不可欠なツールと言えるのではないでしょうか?
鈴木 明日香
株式会社アシスト
2009年に新卒入社。2度の産休・育休を経て、現在はGleanのプリセールスや販促施策の企画運営などに従事。
「AIスプロール」は、企業内に生成AIのサービスが数多く導入され乱立する現象です。AIスプロールに対しての「Glean」での解決策をコスト、セキュリティ、ガバナンスの観点から説明します。
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