社内に蓄積された膨大な数の情報の中から、社員が必要とするものを迅速に検索するためには、情報をあらかじめ分類しておくことが不可欠といえよう。だが、そのためには少なからずコスト負担が求められ、これにまつわるルールを明確化しにくかったことが、企業の情報活用を阻む要因となっていた。オートノミー（旧ベリティ）で代表取締役兼セールスディレクタを務める前波和幸氏は、この課題を解決するうえでの同社のEIPプラットフォーム「IDOL（Intelligence Data Operating Layer）」の有用性を強調する。
オートノミー株式会社ナレッジマネジメントを推進するために数年前に企業で導入が相次いだEIP（Enterprise Information Portal）システム。だが、システムを導入したにもかかわらず、情報活用の推進に手をこまねいている企業は少なくない。9月に開催されたエンタープライズサーチカンファレンスの同社セッション冒頭で、オートノミー（旧ベリティ）の代表取締役兼セールスディレクタを務める前波和幸氏は、企業の情報活用に向けた取り組みが進みにくい要因として、従来のEIPシステムにおける検索性の低さを指摘した。
言うまでもなく、企業内には膨大な情報がシステムごとにさまざまな形式で分散管理されている。そのような環境下、社員が必要な情報を入手しやすい環境を整えるためには、情報にメタ情報を付加するなどの作業を通じて、情報をあらかじめ分類しておくことが求められる。また、情報を一度分類したとしても、業務の過程で情報に変更が加わる都度、情報を改めて分類し直す作業が必要となる。
「では、情報の分類作業にまつわる手間やコストを誰が負担すべきなのか。現状、その点を明確にルール化できている企業は非常に少ない。それゆえ、企業において情報の分類作業がなかなか進んでいないのが実情だ」（前波氏）
英国に本社を構えるオートノミーは1996年の設立以来、情報分類にまつわる課題解決に向けた研究活動を推進してきた。そして、その成果といえるのが、キーワードによる情報の検索技術と情報の分類作業の自動化技術に、情報の文面からその要旨を把握する情報推論技術を組み合わせた同社独自の検索プラットフォーム「IDOL（Intelligence Data Operating Layer）」だ。
IDOLの最大の特徴は、文面を読み取り、その要点を把握したり、利用者のこれまでの検索履歴から、個々の利用者が必要としているであろう情報を予測したりといった作業を担う“推論エンジン”を備えている点にある。
前波氏によると、例えば住宅ローンにまつわる情報がデータベース内にある場合には、推論エンジンによってその文面が解析され、自動化技術によってその要旨がインデックス・データベース内に格納される。一方でプロファイリング・データベース内には社員のこれまでの検索履歴を基に、社員が必要とする情報の傾向が分析／蓄積されており、社員が情報を検索する際にはインデックスとプロファイリングの双方のデータを組み合わせることで、社員ごとにもっとも必要とされる情報を提供できるようになるという。
「IDOLでは住宅ローン情報の主題が金利なのか、それとも特定の金融機関の取り組みなのかといったことを判別してインデックスが作成される。これにより、情報の分類作業を自動化でき、情報活用の高度化を実現できるのだ」（前波氏）
IDOLにはさまざま情報を扱えるようコネクターが事前に用意されており、音声や映像、他社のWebサイトを含め、300種類以上の情報を検索対象に設定することが可能。さらに、情報の要約作成やカテゴリ化、検索のためのあらゆる機能が1つのプラットフォーム上に集約されているため、スケーラビリティも非常に高い。事実、数十億ものドキュメントが管理されている大規模システムに、IDOLが導入されたケースも少なくない。
「キーワードと情報分類の自動化、さらに情報の意味を組み合わせた検索技術や、スケーラビリティの高さ、あらゆるデータに対応できる能力は、他社との大きな差別化ポイントと言える。さらに、さまざまな側面から検索作業を行うための機能を備えているのもIDOLのメリットだ」（前波氏）
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