このような課題をもって、谷川氏と何人かのメンバーで属人化された情報を利活用できるソリューション調査を開始した。

「情報の属人化を解消するためには、データベースを構築し、それを運用していくなど、非常に手間と労力のかかる取り組みが必要不可欠だと考えていました。そんな中、当時の上司から紹介されたのが、Knowledge Explorerでした。実際に動かして見せてもらい、何万ものドキュメントの中から自分が必要とするものを引き出せることがとても魅力的に感じました。」（谷川氏）

「社内には日本語のドキュメントが多いので、日本語ドキュメントに特化した機能を多く持っていることも決め手の一つでした。日本語の検索ツールではKnowledge Explorerが一番だろうという結論に至りました。あと、アクセス権を適切に設定できることもポイントでした。このようなシステムを導入する際はセキュリティ関係が課題になってきますが、Knowledge Explorerの場合はセキュリティがしっかりしているという点でも、安心して導入できました。」

現在は約30名のメンバーがKnowledge Explorerを利用している。「ドキュメントの在り処を人に聞きに行くことが減り、埋もれていた情報が手に入りやすくなりました。また、課題を解決したのはもちろんですが、ドキュメントを探すという負荷がなくなったことによって、メンバーがより気づきを得ることや、知見を広げることに注力できるようになりました」と谷川氏は笑顔で言う。

とはいえ、最初の一年は苦労もあった。Knowledge Explorerは2016年にリリースされ、2018年に精度向上のためにAIが実装され、今の形となった。本田技術研究所は、AI実装の前後を知るユーザーのうちの一社である。

「導入したばかりの頃はAIが実装される前で、検索キーワードに対して正しくアシストされるように予測キーワードのメンテナンスをするなど、管理面での苦労がありました。AIが実装されてからは、不要なキーワードが出て来なくなり、管理の手間が減りました。すごく進化したと思います。加えて『構造』というキーワードで検索した際に『ストラクチャー』などの関連したキーワードでも検索がかかるのが、とてもありがたいです。」

Knowledge Explorerは、指定したデータベースの中から、ユーザーにとって有益な情報を提示する。データベースに蓄えられた情報が良質であるほど、有益で実用性の高い情報が得られることになる。これを踏まえて、谷川氏は次のように語る。

「誤ったデータが提示され、それを参考にして間違った方法で作業してしまうことを防ぐためにも、データベースに良質な情報を蓄えるための工夫が必要です。一人ひとりが『良い情報をみんなに共有する』という意識を持ってKnowledge Explorerを使ってくれれば、自ずとそういった情報がデータベースに蓄えられるという副次的効果も期待できると感じます。」

2年前に同社に導入されたKnowledge Explorerは徐々に利用メンバーを拡げている。さらに展開を加速し、『良い情報をみんなに共有する』範囲を拡げるためにも、ユーザーに今以上に価値を感じてもらえるよう、Knowledge Explorerも日々進化を続けなければいけない。

「グループ内にとどまらず、グループの垣根を超えて活用していけるよう、Knowledge Explorerの魅力を広めていきたいです。そのためにも、Knowledge Explorerの更なる進化に期待しています。」（谷川氏）

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