社内Wikiの貢献を「検索ログ×AI」で可視化する:不公平感をなくすナレッジ評価の新常識
ナレッジ共有が定着しない原因は「評価の不公平感」にあります。投稿数やPVではない、検索体験と解決率に基づいたAIスコアリングの設計手法を、AI専門家のジェイデン・木村が解説。組織の埋もれた貢献を可視化します。
「社内Wikiの検索・活用ログからAIが算出するナレッジ貢献度スコア」とは、社内Wikiにおけるコンテンツの検索回数や活用状況(閲覧時間、関連コンテンツへの遷移など)といったログデータをAIが分析し、各従業員のナレッジへの貢献度を客観的に数値化する指標です。従来の投稿数や閲覧数といった表面的な指標では捉えきれなかった「真に役立つナレッジ」の創出や改善を評価することで、親トピックである「ナレッジ共有の評価制度」における不公平感を解消し、組織全体のナレッジ活用促進とDX推進に貢献します。
「社内Wikiの検索・活用ログからAIが算出するナレッジ貢献度スコア」とは、社内Wikiにおけるコンテンツの検索回数や活用状況(閲覧時間、関連コンテンツへの遷移など)といったログデータをAIが分析し、各従業員のナレッジへの貢献度を客観的に数値化する指標です。従来の投稿数や閲覧数といった表面的な指標では捉えきれなかった「真に役立つナレッジ」の創出や改善を評価することで、親トピックである「ナレッジ共有の評価制度」における不公平感を解消し、組織全体のナレッジ活用促進とDX推進に貢献します。