ネクフルが公開した「探せないファイル」調査とAIの実力

概要

株式会社ネクフルは、ファイル検索における新しい課題を定義した調査「探せないファイル」を発表しました。多くの企業が抱える問題、つまり閲覧権限があり削除もされていないにも関わらず、必要な情報にたどり着けない状況を「到達不能ファイル」と名付け、その実態を分析しています。

調査の目的

この調査は、企業内でのファイルの検索効率を向上させることを目的としており、特にAI技術の導入による改善効果を探るものです。調査の結果は多様な業種からのデータを基にしており、総じて「到達不能ファイル」の問題は広く存在することが示されています。

研究対象の業種

調査には、建設業、製造業、媒体制作、広告、公共機関、医療界など、異なる業種の企業が参加しました。このように多様な業種にも共通して同じ構造の問題が見られるのが興味深いポイントです。

測定方法

ネクフルは、138件の業務ファイルを用いて、実際にどのくらいの確率で情報が得られるかを測定しました。検索には、従来のキーワード検索とAIが生成したタグによる検索の二つの方式が用いられ、その有効性が比較されました。

結果の概要

結果は、キーワード検索が上位1件に正解を提示できる確率は約33%で、10件以内では正解が見当たらないこともありました。一方で、AIによる検索方式では、ほぼ全て（96%）のケースで正解を得ることができました。これは両者の能力の差を如実に物語っています。

AIテクノロジーの課題

調査では、従来のキーワード検索に対しAIによるタグ付けの方法が改善策として有効ではないことも発表されています。AIが生成するタグの質は高いものの、他のファイルと同じタグが付けられている場合は識別が難しいという問題が浮上しました。したがって、「AIがタグを付けたから探せるようになる」という理論は必ずしも成り立たないということが示されました。

結論

本調査は、ファイル検索の改善に向けた重要な示唆をもたらしました。自社製品による評価を通じて、ファイル管理業務が抱える問題を解決する手がかりが得られたのです。情報の取得が容易になることで、業務効率も大幅に向上することが期待されます。

この調査結果は、ネクフルの公式サイトやGitHubで公開されており、誰でもアクセス可能です。今後の企業向けAIソリューションの精度を高めるためにも、重要なデータとなるでしょう。