既存資料から「社内用語集」を自動生成する方法

使用するツール

• ファイル分析アシスタント

専門用語が招く業務習得の遅れとヒューマンエラー

全ての業務の現場には、独自の業務用語や専門用語が数多く存在します。これは職場固有のものやエリア固有のもの、あるいは全国的に使われている専門用語もありますが、新人スタッフや他部署からの異動者にとっては、「あの言葉はどういう意味だろう」「この略語は何を指しているのだろう」といった疑問が生じやすく、業務の習得を遅らせたり、ヒューマンエラーの原因となったりすることも少なくありません。

このような状況を改善する方法の一つとして「用語集」の作成がありますが、手作業で用語集を作成・更新するのは時間がかかり、さらに網羅することは難しいのが現状です。

今回は「ファイル分析アシスタント」を活用し、社内マニュアルや研修資料といった散在する様々なテキストファイルをAIに分析させることで、頻出する専門用語を抽出し、分かりやすい定義と使用例をまとめた社内用語集を自動作成する方法を解説します。

「社内用語集」の作成ステップ

ステップ１：分析用資料の収集と準備

社内に散在するテキストファイルを収集します。これらの資料は、AIが社内用語を正確に抽出し、定義や使用例を生成するための基盤となります。

ステップ２：分析・社内用語集の作成

ステップ1で収集した複数のテキストファイルを「ファイル分析アシスタント」にアップロードし、「分析する」をクリックして分析を開始します。

続いて以下の指示を与えて、用語の抽出と定義付けを開始します。

ステップ３：社内用語集の確認と活用

AIが作成した社内用語集の内容を社内で確認し、正確性や分かりやすさを担保します。その後、クラウド形式などで共有し、誰でもアクセスできるようにすることで、新人教育や日々の業務に活用できる状態にします。

社内確認と活用のポイント

• 用語の意味・使用シーンの確認
  AIが抽出した用語の意味や使用例が、実際の現場で使われている通りか、ベテランスタッフなどに確認し、必要に応じて修正を加えます。。
• 用語のグルーピング・整理
  関連性の高い用語をまとめたり、カテゴリー分けしたりすることで、より使いやすい用語集にします。
• 共有方法の検討
  社内Wikiやクラウドストレージなどを活用し、全従業員がいつでもアクセス・検索できる環境を整備します。
• 継続的な更新
  新しい用語の追加や、既存用語の定義変更などが発生した場合、定期的に用語集を更新する体制を構築します。
• 新人教育への活用
  新入社員研修の初期段階で用語集を活用し、業務理解を促進します。また、日常業務で疑問に思った用語をすぐに調べられるように周知します。

活用によって得られる成果

• 社内用語の標準化と新人教育の効率化
  AIが専門用語を抽出し、定義と使用例をまとめることで、社内用語が標準化され、新入社員がスムーズに業務を理解するための教材が効率的に作成できます。
• 属人的知識の組織資産化と知識共有の促進
  ベテランスタッフの持つ暗黙知や専門知識をAIが形式知化することで、組織全体の知識資産として蓄積・共有が可能になり、業務の属人化の解消に繋がります。
• DX推進の基盤構築とヒューマンエラーの低減
  整理された社内用語集やナレッジベースは、社内情報の検索性や共有効率を高め、DX推進の重要な基盤となります。また、用語の誤解によるヒューマンエラーの低減にも役立ちます。

社内用語集を社内に共有してから1年後の目標数値

• KGI:
  • 新入社員の初期研修期間の短縮：前年比20%減
• KPI:
  • 社内用語集の作成完了率：100%
  • 新入社員への用語集の利用率：80%以上

まとめ

今回は、「ファイル分析アシスタント」を活用することで、これまで手間がかかり諦めがちだった「社内用語集」の作成を、散在する資料から自動で、かつ網羅的に行う方法を解説しました。

AIによる用語の抽出と定義付けは、新人スタッフの業務習得を加速させるだけでなく、ベテランスタッフの持つ暗黙知を組織全体の共有資産に変えます。用語の標準化と知識共有を徹底することで、業務の属人化を防ぎ、ヒューマンエラーの低減に繋がる、強固な組織基盤を築きましょう。