検索
2007年12月02日
なぜ「タグ」と「人」は情報共有の在り方を変えるのか
情報の洪水化が加速し続ける昨今、情報共有の在り方も大きな変化を迎えています。
皆様は普段の業務で欲しい情報がすぐに見つかっていますか?
「1時間かけていろいろ探したけど結局見つからなかった。
この手の情報は絶対過去の成果があるはずなのに。。」
なんてことはないでしょうか?
これはその情報へたどり着くための手がかりが限られていたためです。
その情報を使いたい人がどんな道で探すのかというのは蓄積する時点で
ある程度まで推測することができます。
例えば、提案書であれば、
「営業部」の「鈴木」が「金融業界」向けに「〇〇システム開発」の内容で「受注」できた「提案書」
という説明ができます。
おそらく、この提案書を後で使い回したい人は
「営業部」「鈴木」「金融業界」「〇〇システム開発」「受注」「提案書」
といったキーワードで探したいことでしょう。
しかし、その提案書の中に、上記のキーワードがそのまま含まれているとは限りません。
つまり、蓄積された情報の中の文字列と探して活用したい人の思いつく文字列が同じとは限らないのです。
これが同じでなければ、文字列検索ではひっかからないことになります。
「金融業界」「提案書」だけがひっかかったとしても、その数が膨大で絞り込む術がなければ
現実的な時間で到達することはできません。
エンタープライズサーチが発達して、会社中に分散されたナレッジシステムを横断的に
検索できるようになったとしても、探す母体が巨大になっただけで上記の問題はどうしても
つきまとってしまいます。
「タグ」はこのような問題を解決する可能性を秘めている概念です。
つまり、その情報について一番良く理解している作成者が
「こんな探し方をする人にとって有用ですよ」
と探されるであろうキーワードをタグとしてくっつけた上で情報を蓄積するのです。
先程の例で言えば、
「営業部」「鈴木」「金融業界」「〇〇システム開発」「受注」「提案書」
というタグをつけて提案書を蓄積することによって、
そのファイルに上記の文字列がそのまま含まれていなくても探し出すことができるのです。
「誰が」「どこに対して作った」「どのような内容の」「何で」「どうなったか」
といったようなタグ付けの運用ルールにしておくと、探す時もタグ指定がしやすいでしょう。
上記のカテゴリでタグを視覚化してあげれば、さらに探しやすいです。
(よく情報をアップするページにキーワードを埋め込むことも行われますが、
タグとして管理し、探す人にレコメンドできるのが大きな違いです)
今後は共有すべき情報に、音声ファイルや動画ファイルも含まれていき、
文字列が含まれないことも多くなるため、このように
「いかに後で辿りつきやすいように蓄積しておくか」
は蓄積した情報が活用されるのか、誰にも探されることなく作り損で終わるのかの
分れ道となると思われます。
さらに、これからの情報共有では蓄積された情報が改善されていくことが重要です。
言い換えると利用した「人」による有用な補足情報を無駄にしないということです。
「この提案書はこう工夫するとこちらにも使えた」というコメントを付加し、新しいタグを付け足すのです。
今までは、蓄積された情報とそれを使う人の1対1の関係が繰り返されるだけであったのが、
使った人だからこそ見える有用な補足情報を加えながら、情報自体の価値が増し続けます。
これは逆に「この情報は完全に古くなって今後使われることがないため削除すべき」という
判断を取り入れ、情報の洪水を緩和する働きも担います。
検索によってある条件下で機械的に正確な振いにかけ、
その結果からさらに絞り込むために、人によるファジーな判断材料が活きてきます。
検索結果で絞り込んだ50件の結果画面に、
「何人が過去に使用して」「そのうち何人が〇を付けて」「こんなコメントが付いた」
といった情報が添えられることでかなり判断が楽になるのではないでしょうか?
現代のビジネスマンが情報収集にかけている時間は平均週9.2時間だそうです。
これを全社員に換算するとコストは膨大なものとなります。
「情報に辿り着くまでの時間と、最終的に辿りつけるのかどうか、業務に活かしきれるのか」
にはもっとシビアになる必要があります。
私達はこのようなコンセプトで全く新しい情報共有システムを開発し、世の中に貢献したいと考えております。
皆様は普段の業務で欲しい情報がすぐに見つかっていますか?
「1時間かけていろいろ探したけど結局見つからなかった。
この手の情報は絶対過去の成果があるはずなのに。。」
なんてことはないでしょうか?
これはその情報へたどり着くための手がかりが限られていたためです。
その情報を使いたい人がどんな道で探すのかというのは蓄積する時点で
ある程度まで推測することができます。
例えば、提案書であれば、
「営業部」の「鈴木」が「金融業界」向けに「〇〇システム開発」の内容で「受注」できた「提案書」
という説明ができます。
おそらく、この提案書を後で使い回したい人は
「営業部」「鈴木」「金融業界」「〇〇システム開発」「受注」「提案書」
といったキーワードで探したいことでしょう。
しかし、その提案書の中に、上記のキーワードがそのまま含まれているとは限りません。
つまり、蓄積された情報の中の文字列と探して活用したい人の思いつく文字列が同じとは限らないのです。
これが同じでなければ、文字列検索ではひっかからないことになります。
「金融業界」「提案書」だけがひっかかったとしても、その数が膨大で絞り込む術がなければ
現実的な時間で到達することはできません。
エンタープライズサーチが発達して、会社中に分散されたナレッジシステムを横断的に
検索できるようになったとしても、探す母体が巨大になっただけで上記の問題はどうしても
つきまとってしまいます。
「タグ」はこのような問題を解決する可能性を秘めている概念です。
つまり、その情報について一番良く理解している作成者が
「こんな探し方をする人にとって有用ですよ」
と探されるであろうキーワードをタグとしてくっつけた上で情報を蓄積するのです。
先程の例で言えば、
「営業部」「鈴木」「金融業界」「〇〇システム開発」「受注」「提案書」
というタグをつけて提案書を蓄積することによって、
そのファイルに上記の文字列がそのまま含まれていなくても探し出すことができるのです。
「誰が」「どこに対して作った」「どのような内容の」「何で」「どうなったか」
といったようなタグ付けの運用ルールにしておくと、探す時もタグ指定がしやすいでしょう。
上記のカテゴリでタグを視覚化してあげれば、さらに探しやすいです。
(よく情報をアップするページにキーワードを埋め込むことも行われますが、
タグとして管理し、探す人にレコメンドできるのが大きな違いです)
今後は共有すべき情報に、音声ファイルや動画ファイルも含まれていき、
文字列が含まれないことも多くなるため、このように
「いかに後で辿りつきやすいように蓄積しておくか」
は蓄積した情報が活用されるのか、誰にも探されることなく作り損で終わるのかの
分れ道となると思われます。
さらに、これからの情報共有では蓄積された情報が改善されていくことが重要です。
言い換えると利用した「人」による有用な補足情報を無駄にしないということです。
「この提案書はこう工夫するとこちらにも使えた」というコメントを付加し、新しいタグを付け足すのです。
今までは、蓄積された情報とそれを使う人の1対1の関係が繰り返されるだけであったのが、
使った人だからこそ見える有用な補足情報を加えながら、情報自体の価値が増し続けます。
これは逆に「この情報は完全に古くなって今後使われることがないため削除すべき」という
判断を取り入れ、情報の洪水を緩和する働きも担います。
検索によってある条件下で機械的に正確な振いにかけ、
その結果からさらに絞り込むために、人によるファジーな判断材料が活きてきます。
検索結果で絞り込んだ50件の結果画面に、
「何人が過去に使用して」「そのうち何人が〇を付けて」「こんなコメントが付いた」
といった情報が添えられることでかなり判断が楽になるのではないでしょうか?
現代のビジネスマンが情報収集にかけている時間は平均週9.2時間だそうです。
これを全社員に換算するとコストは膨大なものとなります。
「情報に辿り着くまでの時間と、最終的に辿りつけるのかどうか、業務に活かしきれるのか」
にはもっとシビアになる必要があります。
私達はこのようなコンセプトで全く新しい情報共有システムを開発し、世の中に貢献したいと考えております。
2007年11月16日
検索の向こう側
gungiに初参加してきました。(http://open.gungi.jp/modules/eguide/event.php?eid=6)
今回のテーマは「検索の向こう側」。
欲しい情報にいかに辿りつけるかはユーザーとしても興味津々です。
講演を聞いて目からウロコだったのは、
「欲しい情報を探すためのロジックはその時々によって違う」
ということ。
場所を表現している情報が欲しい時、人の評判に関する情報が欲しい時、
同じキーワードであっても探し方を絞れば、よりその時に求める情報に辿りつけそうって感じました。
なので、今後もオーソドックスな検索はGoogleを使うとしても、その他にいろんな検索ロジックのエンジンがあって、みんなが用途によって使い分けるようになるんじゃないでしょうか。
検索に関連してレコメンドの話も非常に面白かったです。
「検索されるのは意識できるてものだけど、意識できないけど求めるものをどう探すか」
ですね。
経済産業省の情報大航海プロジェクトで採択されたWebオカン(http://www.blogwatcher.co.jp/2007/07/post_8.php)の取り組みがかなり興味深かったです。
レコメンドをするための行動履歴情報を1社で集めたとしても精度に疑問を感じてしまいますが、
「多くの企業を巻き込んでより幅広い範囲から蓄積し、分析結果を多くの企業で活かす」
という発想は、情報の精度としてはより優れたものになると思います。
(蓄積されたくない情報、されたい情報など、現実にはいろいろと難しいでしょうけど)
この判断材料の1つとして、最近話題になっているソーシャルグラフは非常に有望なのではと感じました。
「その人が形成している人間関係は、おそらく今後もその人に影響を与えていくだろう。」
という、ある意味未来予測の一部を提供できるのではと考えています。
「本人が意識できていないだけで潜在的に求めているものを、いかにお勧めするか」
は、多くの人の可能性を広げる重要なテーマですね。
今回のテーマは「検索の向こう側」。
欲しい情報にいかに辿りつけるかはユーザーとしても興味津々です。
講演を聞いて目からウロコだったのは、
「欲しい情報を探すためのロジックはその時々によって違う」
ということ。
場所を表現している情報が欲しい時、人の評判に関する情報が欲しい時、
同じキーワードであっても探し方を絞れば、よりその時に求める情報に辿りつけそうって感じました。
なので、今後もオーソドックスな検索はGoogleを使うとしても、その他にいろんな検索ロジックのエンジンがあって、みんなが用途によって使い分けるようになるんじゃないでしょうか。
検索に関連してレコメンドの話も非常に面白かったです。
「検索されるのは意識できるてものだけど、意識できないけど求めるものをどう探すか」
ですね。
経済産業省の情報大航海プロジェクトで採択されたWebオカン(http://www.blogwatcher.co.jp/2007/07/post_8.php)の取り組みがかなり興味深かったです。
レコメンドをするための行動履歴情報を1社で集めたとしても精度に疑問を感じてしまいますが、
「多くの企業を巻き込んでより幅広い範囲から蓄積し、分析結果を多くの企業で活かす」
という発想は、情報の精度としてはより優れたものになると思います。
(蓄積されたくない情報、されたい情報など、現実にはいろいろと難しいでしょうけど)
この判断材料の1つとして、最近話題になっているソーシャルグラフは非常に有望なのではと感じました。
「その人が形成している人間関係は、おそらく今後もその人に影響を与えていくだろう。」
という、ある意味未来予測の一部を提供できるのではと考えています。
「本人が意識できていないだけで潜在的に求めているものを、いかにお勧めするか」
は、多くの人の可能性を広げる重要なテーマですね。