エンジニアの知識の獲得・活用を支援

技術動向、顧客の課題、課題解決のヒント、過去の開発事例や不具合対策など...必要な情報・知識をタイムリーに獲得できるか否かは、プロジェクトの成否や業務の効率に大きな影響を与えます。

しかし現実には、こうした情報や知識の収集には膨大な時間が費やされています。

  • 「技術者の業務時間の42%が情報収集・整理・共有のみに費やされている」(IDC ResearchとIHS Markit調べ)
     
  • 「研究開発予算の30%が過去の研究の繰り返しのために費やされている」(European Commission and European Patent Office調べ)

という調査報告もあります。

Goldfireは、ユニークな自然言語処理・機械学習・セマンティック検索(意味検索)テクノロジーに基づく、最新の「コグニティブ検索ソリューション(※)」です。

※コグニティブは「認識、認知」という意味です。コグニティブ検索とは、単に情報を検索するだけでなく、ユーザの検索意図を認識して、その意図と関連性の高い情報や知見を抽出する検索テクノロジーです。
 

先進のセマンティック機能と、Goldfireが提供する1億文書以上の特許・技術文献データベース、そしてユーザ独自の知識ベースを追加する機能の組み合わせにより、社内・社外に散在する膨大な情報から、エンジニアが課題に取り組む上で”知りたいこと、知るべきこと”に的確にアクセスできます。
 

Goldfireは、意味検索に基づく「知識の発見(エンジニアリング・ナレッジ・ディスカバリー)」を通じて、効率的に情報を探すだけでなく、イノベーションに繋がるような新たな知見・気づきの獲得も支援します。

「情報活用」と「アイデア発想」の様々なシーンで
Goldfireを活用されている
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文章の意味を理解するセマンティック検索(意味検索)テクノロジー

Goldfireの意味検索エンジンは、文章内の単語同士の意味的な係り受けを分析し、ユーザのリサーチ意図に沿った検索を実行します。

例えば、「レーダーは歩行者を検知する」というクエリを実行すると、検索対象(知識ベース)から「レーダー(主語)+検知する(作用)+歩行者(目的語)」の意味と一致する結果を返します。

意味検索例1

今度はクエリを質問文にすると、Goldfireは質問に対する回答の候補を探します。
さらに見つかった回答の一覧リストも自動生成します。
これがGoldfireのQ&Aテクノロジーです。

例えば「高吸水性樹脂の利点は何か?」と質問すれば、膨大な知識ベースから、高吸水性樹脂にはどのような利点があるかを調べて、見つかった回答と、その回答の根拠となる引用文を瞬時に結果として返します。
文章の中に直接的に「利点」という表現がなくても、「優れた」のような表現があれば利点として認識します。


意味検索例2

知識ナビゲータ:短時間で効果的な“知識武装”を可能に

Goldfireの知識ナビゲータは、検索結果の文書内容を読み取り、様々な切り口からテーマ(クエリ)に関する知識(情報)を抽出し、カテゴリー毎に自動的に分類・表示します。

例えば「高吸水性樹脂」とクエリを実行すると、

  • 高吸水性樹脂の種類、
  • 利点・欠点、
  • 使われている用途や場所、
  • 製造方法や条件、
  • 高吸水性樹脂の機能や効果、など

予め定義されている数十種類の切り口で自動的に知識・情報を集め、カテゴリー毎に整理して表示してくれます。

知識ナビゲータを使えば、効率良く対象テーマの関連情報・知識を俯瞰し、知識武装することができます。たとえリサーチの対象が馴染みの薄い領域のテーマであっても、短時間で“知識の土地勘”を獲得できます。

知識ナビゲータ

信頼性の高い情報コンテンツに基づく知識ベース、ユーザ独自の知識ベース構築。
そしてマルチ言語に対応したクロス言語検索

Goldfireでは、特許、技術文献、工業規格など、膨大かつ質の高い情報に基づく知識ベース(Goldfireインテリジェンス)を利用できます。

さらにユーザは、社外Webサイトや、社内ファイルサーバ上の文書ファイル、IBM Notes(Lotus Notes)やMicrosoft SharePointといった各種ドキュメント管理システム上の文書ファイルなど、企業毎に新たな情報ソースから知識ベースを追加することが可能です。

また、日本語、英語、ドイツ語、フランス語、中国語のクロス言語検索にも対応し、日本語の検索クエリで、英語、ドイツ語など他言語の文書を一括して検索することもできます。

Goldfireを活用した、
自社のユニークな技術を活かせる新規事業機会の創出
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“管理”ではなく、“活用”のためのナレッジマネジメント/ナレッジシェア

過去の知識やノウハウを活用するために、ナレッジマネジメントに取り組んできた組織は少なくありません。しかし継続してナレッジマネジメントを成功させることは、一筋縄では行きません。

ナレッジマネジメントには次のような課題があります。

 

<従来のナレッジマネジメントの問題点>

  • ナレッジの統合はいつまでも完了しない(ナレッジとその種類は拡大し続ける)
     
  • 文書の分類ルールはすぐに陳腐化する(見直し作業の繰り返し)
     
  • ナレッジの追加・蓄積を習慣化し、継続するのは難しい(熱心なのは最初だけ)
     
  • どんな切り口でナレッジを探すかは、必要になったそのときでないと分からない(予め切り口を網羅的に用意してタグ付けする、といった作業は非現実的)
     
  • 社内にどのような情報や知識があるかを知らない人にとっては、そもそも何処を探せばいいか、何を探せば良いか、が分からない
     

 

Goldfireの知識ベース構築・検索機能を活用すれば、

  • 社内に散在する文書情報を何ら加工(分類ルールの策定やタグ付け)することなくそのまま索引付し(知識ベースの構築)、
  • 必要なときに必要な切り口から、適切な情報・知識を取り出すことができます。

 

例えば、社内文書から作成した知識ベースを「センサー」のクエリで検索すれば、

  • 過去にどのような種類や機能のセンサーに取り組んだか、
  • どのような用途向けに開発したのか、
  • センサーに関して発生した不具合や原因、対策は、
  • センサーについて詳しい人は誰か(Know-Who)​​​​

などの情報を数秒の内に分類・整理して表示してくれます。

社内に存在する「センサー」に関する知識をマイニングし、「センサー」についての社内の知識マップを見ることができます。ここから様々な切り口で社内の知識やノウハウに効率良くアクセスできます。
 

Goldfireにより、“管理”ではなく、“活用”視点に立ったナレッジマネジメント・ナレッジシェアのシステムを素早く展開できます。

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