誰もが経験したことがあるはずです。その情報がどこかに存在することは分かっている。契約書の中か、規定書か、調査レポートか、あるいは半年前に誰かが共有したプレゼン資料かもしれません。課題は情報を増やすことではありません。必要な情報を素早く見つけ、的確に理解し、必要なときに活用できること、それが本当の課題です。

これが組織全体で起きているとしたら、どうなるでしょうか。

企業は長年にわたり、契約書、規定、レポート、調査資料、業務マニュアルなど多様なビジネス文書に知識を蓄積してきました。これらの文書には、組織の思考プロセス、業務の進め方、意思決定の根拠が凝縮されています。しかし、その多くは十分に活用されていないのが現状です。IDCの推計によると、組織が保有する非構造化コンテンツのうち価値分析に活用されているのはわずか半分にすぎません。

この影響は2つの形で現れています。日常業務においては、アドビの調査によると、従業員は必要な情報がすでに含まれている文書の読み取り、要約、再作成に週3日以上を費やしています。より重要なビジネスプロセスでは、チームが精査・比較する必要のある重要情報が、数百から数千に及ぶ契約書、請求書、レポートなどのファイルに散在していることがあります。

AIはこの状況を変える大きな機会をもたらす一方、新たなリスクも生じさせています。従業員は、質問に対して即座に答えが得られることを強く求めるようになっています。TELUS Digitalの調査では、法人従業員の57%が、回答を得るために機密性の高い社内情報を公開AIツールにコピー＆ペーストした経験があることが明らかになっています。

法人企業にとっての真の課題は、単にAIにより多くの情報へのアクセスを与えることではありません。情報が格納された文書をAIが正確に理解しながら、企業が依拠するコンテキスト、構造、情報源、そして管理の仕組みを確実に維持することが求められます。

そのために必要なのが、文書レイヤーです。

法人企業が文書レイヤーを必要とする理由

文書レイヤーは、ビジネス文書に含まれる情報の構造、コンテキスト、出所、情報源をAIが理解・保持できるようにします。文書レイヤーがなければ、AIには単なるテキストしか見えません。文書レイヤーがあれば、AIは意味を理解することができます。

契約書には、複数のページにわたって相互に関連し合う条項が含まれています。財務レポートでは、数字が説明文、表、脚注と密接に結びついています。

規定には、ルール全体の意味を変えてしまう例外が、たった一つ含まれていることもあります。

文書をプレーンテキストとして扱うAIは、情報に意味を与える関係性を見落とす可能性があります。文書レイヤーがあれば、AIは組織がすでに信頼している情報源との連携を維持しながら、文書内の情報を深く推論することができます。

信頼されるドキュメント生産性の新基準へ

アドビが30年以上にわたって築き上げてきた基盤があります。Acrobatは、企業が最重要なビジネスコンテンツを管理するプラットフォームとして定着しています。契約書、財務申告書、人事記録、規制関連の提出書類など、精度が不可欠なドキュメントを一元管理できます。セキュリティ、ガバナンス、検証を妥協させることなく、この基盤をAIの領域へと拡張できる機会が今、到来しています。

この進化は、日々のAcrobat活用にすでに現れています。信頼性の高いファイルに基づいたAIを活用することで、ドキュメントの内容を迅速に把握し、的確なアクションをとることができます。情報のレビュー、比較、要約から、Adobe Expressを使ったブランドに即した洗練されたビジネス成果物の作成まで、業務を幅広く効率化できます。

Acrobatは、ドキュメント内の情報への関わり方も進化させています。新機能により、情報量の多いファイルをインタラクティブなビジュアルレポートやサマリースライドに変換したり、個人向けpodcast、音声サマリー、読み上げ機能を通じて情報をより効率的に吸収したりすることができます。

詳細はこちらから確認できます。

こうした機能により、日常のドキュメント業務においてAIをより効果的に活用できます。しかし、その可能性は、1人が1つのドキュメントを理解・処理する範囲をはるかに超えています。組織がドキュメントコレクション全体に蓄積された知識を大規模に活用できる環境を実現します。

これがAcrobatの進化の次のステップです。信頼されるドキュメントの基準から、その上に構築されたインテリジェンスレイヤーへの転換を意味します。

Knowledge BaseとAnalyzerによるインテリジェンスの拡張

その可能性は、もはや1つのドキュメントの処理にとどまりません。

業務を支えるドキュメントコレクション全体を横断して分析し、その情報を従業員が活用できる知識や、ビジネスに活かせる構造化データへと変換できる——これが組織に開かれた可能性です。

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Acrobatの新機能であるKnowledge Baseは、ポリシー、プレイブック、製品情報、価格ガイダンス、リサーチなど、キュレーションされたドキュメントコレクションを、Slack、Microsoft Teams、Acrobat、その他の業務ツールからすぐに利用できる出典付きの回答へと変換します。

必要な情報を複数のファイルから探し回る代わりに、その知識全体に対して質問し、出典と紐付いた回答を得ることができます。アドビ社内では、このアプローチを6,000件以上のリサーチレポートに適用しました。最初の1か月でチームは1,000件以上の質問を行い、リサーチの活用率は前年比46%増加しました。Knowledge Baseの詳細を確認できます。

https://video.tv.adobe.com/v/3503132?hidetitle=true

Analyzerは、大量のドキュメントに分散した情報を構造化された検証可能なデータに変換するという、異なるニーズに対応します。数千の契約書や請求書を分析し、更新日、収益条項、義務、例外といった重要な情報を、手動レビューやカスタムモデルのトレーニングなしに特定することができます。これにより、ファイルに埋もれていた情報が、財務・調達・コンプライアンス、そしてそれらを支援するシステムに活用できるデータへと変わります。Analyzerの詳細はこちら。

これらの機能を組み合わせることで、企業におけるドキュメントの役割が根本から変わります。社内規定は、従業員が数秒で答えを確認できるものになります。研究資料の蓄積は、製品やお客様に関する意思決定に活用できる組織の知見となります。ベンダーとの契約書群は、誰も十分に目を通す時間のない山積みのファイルではなく、調達担当者が交渉の根拠にできる比較可能なデータへと変わります。先手を打つ組織は、業務スピードが上がるだけでなく、すでに持っている知識を活かして、より確かな意思決定を行うことができます。

AIが意思決定に果たす役割が大きくなるにつれ、信頼性の重要性も増します。リーダーは、回答の出どころ、その検証可能性、そして基となる情報がどのように管理されているかを把握する必要があります。Knowledge BaseとAnalyzerのインフラはAcrobat Signの基盤上に構築され、セキュリティおよびコンプライアンスコントロールを標準化するアドビのCommon Controls Framework (CCF)に基づいて運用されます。回答や抽出された情報はそれぞれのソースと紐づけられており、チームはアクションを起こす前に情報を検証することができます。

アドビがAcrobatで自社データからインサイトを引き出す方法はこちら。

ドキュメントインテリジェンスを実務に活かす。

テクノロジーリーダーへの指針は明確です。自社のドキュメントを戦略的アセットとして扱うことです。AIにおける次の競争優位は、新しいモデルやAIアシスタント機能の拡充だけからは生まれません。それは、企業がすでに信頼している情報を、ビジネスを前進させる意思決定、ワークフロー、そして人々とつなぐことで生まれます。

知識はすでにそこにあります。それを実践に活かす組織が、競争優位を手にするでしょう。

Adobe Acrobat Studioについての詳細はこちら。

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/acrobat