信頼性の高いインテリジェントな検索機能が必要な5つの主な理由
手間いらずの検索の威力: 信頼性が高くインテリジェントな検索機能に投資すべき 5 つの理由 | 記事
今日のペースが速く、絶えず進化しているビジネスの世界では、すぐに情報にアクセスできることが絶対に必要になっています。 その結果、信頼性が高くインテリジェントな検索機能への投資は、もはや単なる贅沢ではなく、成功のための重要な要素となっています。 人工知能の力を活用することで、組織は情報を検索、アクセス、利用する方法に革命を起こすことができます。 AI を活用した検索システムを使用する利点は、効率と生産性の向上から、よりポジティブなユーザー エクスペリエンスまで、数多くあります。 この記事では、組織が今こそインテリジェントな検索ソリューションに移行し、そのメリットを享受し始める時期である理由を探ります。
AI: 干し草の山から針を見つける
人工知能を搭載したインテリジェント検索ソリューションを使用する最大のメリットの 1 つは、時間の節約です。AI 搭載の検索アルゴリズムは、膨大な量のデータをすばやく調べ、最も関連性の高い結果を数秒で提供します。これにより、さまざまなデータベースを手動で検索する必要がなくなり、情報の検索にかかる時間が短縮されます。この新たな効率性により、従業員は貴重な時間を節約して、より重要なタスクやプロジェクトに集中できるようになり、最終的には組織の生産性向上につながります。
AI を利用した検索システムのもう 1 つの利点は、必要な情報を見つけられることです。AI アルゴリズムは、ユーザーの検索パターンと好みを学習して適応するように設計されています。つまり、システムは時間の経過とともにユーザーのニーズを満たす関連性の高い結果を提供する能力が向上します。その結果、従業員は情報の検索に費やす時間を減らし、情報の利用に多くの時間を費やすことができます。
インテリジェント検索ソリューションを使用するもう 1 つの重要な利点は、作業の重複を減らすことです。AI アルゴリズムは重複コンテンツを検出して排除し、使用される情報が正確で最新のものであることを保証します。これにより、時間が節約され、エラーが最小限に抑えられ、組織のデータの精度が向上します。重複作業の可能性を減らすことで、組織はリソースが効果的かつ効率的に使用されていることを保証できます。
結論として、人工知能を搭載したインテリジェント検索ソリューションを使用するメリットは数多くあり、広範囲にわたります。時間の節約から作業の重複の削減まで、これらのソリューションは組織が情報にアクセスして活用する方法に革命をもたらします。AI 搭載の検索システムに投資することで、組織はプロセスを合理化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、最終的には成功を促進できます。
Intelligent S に関する一般的な統計と事実アース:
- Accenture のレポートによると、AI は労働生産性を 40% 向上させ、14 年までに 2035 兆ドルの純経済的利益を生み出す可能性があります。
- Capgemini Research Institute の調査によると、検索ソリューションで AI を使用している組織では、効率が 25% 向上し、意思決定が 30% 向上しました。
- Gartner は、2025 年までに AI を利用した検索がすべての検索結果の 50% を提供し、従来の検索方法をすぐに置き換えると予測しています。
- Forrester のレポートによると、組織の 63% が、今後 12 か月以内に AI を活用した検索ソリューションに投資する予定です。
- Salesforce の調査によると、86% の組織が AI が自社の将来の成功に不可欠であると考えています。
- McKinsey & Company の調査によると、検索ソリューションで AI を使用している企業は、コストが 20% 削減され、収益が 15% 増加しました。
これらの統計と事実は、組織における AI を利用した検索の重要性が増していること、および効率と収益性が大幅に向上する可能性があることを示しています。 これらのソリューションに投資することで、組織はデータの可能性を最大限に引き出し、今後数年間で成功を収めることができます。
「情報管理を変革する: AI を活用した検索ソリューションの利点」
すべての環境での圧倒的なデータフローを考慮すると、今日の時代と時代では情報過多は避けられません。 その後、企業は、特にプロジェクト管理と従業員のコラボレーションにおいて、イントラネットにおける信頼性の高いインテリジェントな検索機能の重要性を理解する必要があります。
従業員が会社のポリシーを検索したいが、正確な名前がわからないとします。 個人がその特定の文書を見つけるのにどのくらい時間がかかりますか? イントラネットには、そのような場合に適切な検索機能がありますか?
残念なことに、ほとんどの企業には信頼性が高くインテリジェントな検索機能が欠けています。そのため、従業員は正しい情報を見つけるために 22 回以上の検索に XNUMX% の時間を費やしています。
信頼性の高いインテリジェントな検索機能が必要なのはなぜですか?
従業員は定期的に情報を検索する必要があります。 その結果、彼らは日常の多くの時間をデータの検索に費やしています。
マッキンゼーとIDCのレポートによると、従業員は毎日約1.8時間、つまり9.3週間に約XNUMX時間を情報収集と検索に費やしている。従業員はこの時間をもっと生産的に活用できるはずだ。
別の視点から見てみましょう。従業員が情報の検索に費やす時間を考えると、企業は 5 人の従業員を雇用したとしても、実際に働いているのは 4 人だけです。5 人目は情報の検索に忙しいのです。
したがって、職場の生産性を向上させるには、人工知能(AI)、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)を利用した信頼性の高いインテリジェントな検索機能が必要であることは明らかです。 検索機能の更新に取り組む必要があるいくつかの理由があります。
「効率を最大化: 組織にとって信頼性の高いインテリジェントな検索機能の利点」
1.より良い、オーダーメイドの、正確な検索結果
従業員が膨大なドキュメントから正確な情報を検索するときは、正確な情報を見つけたいと考えています。 ただし、検索機能に精度が欠けている場合、個人は、良いシナリオでは単一の検索結果を取得する代わりに、複数の検索結果を取得し、最悪のシナリオでは何も取得しません。
一方、AI を活用したインテリジェント検索機能は、あいまいさを排除して検索者を適切な情報に導きます。さらに、正確な検索結果を提供し、従業員が必要な文書や情報をプレビューできるようにします。
2.時間を節約します
すでに述べたように、ドキュメントの検索は職場で多くの時間を費やします。検索機能がより簡単で信頼性が高く、正確であれば、この時間をより生産的に活用できます。
したがって、AI、ML、NLP などの革新的なテクノロジーで検索機能を強化すれば、従業員は 8 回以上検索を実行するのではなく、最初の検索で探しているものを確実に見つけられるようになります。その後、従業員は節約した時間をプロジェクトに費やし、創造性を高め、会社に価値をもたらし、期限をより迅速に守ることができます。
3.テクノロジーはお金を節約します
「時は金なり」ということわざは、ビジネスの世界ではかなり文字通りです。
あなたが無駄にする時間が長ければ長いほど、あなたはより多くのお金を失います–避けられません。 しかし、ヨーロッパの調査によると、情報を探すことは長期的にはお金を浪費することになります。
ただし、信頼性の高い検索機能を使用すると、このすべてのお金を節約し、生成される収益を向上させることができます。
IDC の調査によると、企業は従業員 5,700 人あたり年間 XNUMX ドルの損失を被っています。これは痛ましいことですが、事実です。
4.検索–生産性の向上
従業員が XNUMX 日のうち XNUMX 時間か XNUMX 時間かけて答えや情報を探して仕事をしているとします。 その場合、必然的に、常に指先で知っている場合よりも生産性が低下します。
したがって、職場の生産性を高めるには、常に結果を提供する検索機能に取り組む必要があります。
5.従業員のエクスペリエンスを向上させます
多くの組織が従業員の維持に苦労しているため、今日では従業員エクスペリエンスに重点を置くことが不可欠です。そのため、従業員が簡単な情報を見つけられないために不満や苛立ちを感じるのは当然のことです。
一方、従業員は、探しているものを即座に見つけて、その優れたユーザーエクスペリエンス(UX)を楽しむことができるため、信頼性の高い検索機能をより快適に利用できます。
検索機能を向上させる方法は?
従業員が関連情報の検索に時間がかかりすぎる主な理由のXNUMXつは、信頼性が高く堅牢な検索機能の不足です。
したがって、これを改善するための対策を講じる時期が来ています。まず、AI と ML テクノロジーに基づく文書事実調査ソリューションを紹介します。時間とコストをどれだけ節約できるかに驚かれることでしょう。
自然言語処理(NLP)で機械学習(ML)はどのように使用されますか?
NLP とテキスト分析のための機械学習には、テキストの重要なフレーズ、エンティティ、感情、およびその他の重要な特性の一部を識別するための統計的手法とパターンが含まれます。 メソッドはモデルとして表現でき、教師あり機械学習とも呼ばれる他のテキストに適用できます。
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ヤン・チャルネツキ
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