• More
Menu Search

自動分類

レコードマネジメント業界のリーダーが、レコードマネジメントの担当者のために開発した、透明性と正当性を備えた自動分類

企業の情報ガバナンス担当者は、健全な情報ガバナンス・プログラムの主要な成果の 1 つは、構造化されていないコンテンツを正当に破棄できるようになることであると認識しています。問題なことに、彼らは実際、積極的に業務上または法的に価値がなくなったコンテンツを破棄している組織は、ほとんどないということも知っています。

では、なぜ破棄せずにいるのでしょうか。これは単に、組織の情報ガバナンス戦略の一環としてレコードマネジメントに対する健全なアプローチを定着させるには、多くの困難を伴うことになるためです。

爆発的な量のコンテンツがあるため、「一時的」、すなわちビジネスに関連しないコンテンツと業務記録を正確に区別することが難しくなっていることから、ストレージ費用がかさみ、IT 関連の予算が圧縮されることにつながっています。レガシーシステムまたは合併買収活動におけるコンテンツの統合化の必要性はその一例です。

分類のパラドックス: 核心的な課題

分類ポリシーや保存スケジュール、さらに一定のプログラムに従ったレコードマネジメント計画などを策定し、実施責任を負う記録管理者などにとって、従来の手作業による分類手法に関する問題は、分類のパラドックスと呼ばれます。

問題の核心は、コンテンツを保存すべき理由および保存期間や破棄可能な時期を決定するためには、コンテンツを分類して把握する必要があるところです。 情報の保持と破棄を管理することによって、訴訟のリスクを下げるとともに、情報開示とストレージのコストを下げ、組織の規制遵守を確実にすることができるようになります。 

逆説的なことに、エンドユーザーが最もしたくないこと (最もできないこと) が分類なのです。 一時的なコンテンツからレコードを分けるプロセスを、ユーザーは面倒かつ複雑で非生産的なことと見なしています。さらに、モバイルデバイスとソーシャルメディアのアプリケーションの登場によって、コンテンツのオーサリング市場が事実上分断されてしまい、エンドユーザーのアプリケーションに一貫した分類ツールを組み込むことができなくなっています。

当然のことながら、分類が実行されなければ、規制機関または監査人が組織に対し、レコードと保存管理プログラムを正当化するための報告の提出を求めた場合には、深刻な事態に陥るということになります。

ユーザーの懸念以外にも、記録管理者も手作業による人的なアプローチに頼るポリシーの執行には苦慮しています。分類をユーザーに任せておくと、しばしば正確性と一貫性が不適切になるとともに、生産性の低下という観点からコストも高くなる結果、業務および法的なリスクが高まり、さらに拡張能力という点で、レコードマネジメントのプログラム全体が急速に持続不可能なものとなる可能性が発生します。

解決策: 正当性と透明性を備えたレコードマネジメントプログラムの自動分類機能

それでは、解決策は何でしょうか。組織はどうしたらこの分類のパラドックスによってもたらされる課題を克服できるのでしょうか。何が必要かは明らかです。電子的な業務記録や一時的な記録をポリシーが定めるように自動的に識別、分類、検索、そして最終的にはアーカイブおよび破棄する機能を備えたソリューションということになります。その答えが、OpenText Auto-Classificationです。

OpenText Auto-Classification は、コンテンツ分類のための業界最先端のレコードマネジメント機能と先進的な意味解析機能を結合させた次世代型ソリューションです。これによって、ビジネスユーザーが手作業でレコードを識別して必要とされる分類を行う必要がなくなります。エンドユーザーを分類の苦労から解放することによって、記録管理者は、分類の一貫性を向上させ、優れたルールとポリシーを実施することができます。

そして、さらに重要なことには、OpenText Auto-Classification を使用することによって、記録管理者が、統計的に関連性の高いサンプリングと品質管理に基づいて、分類を正当化するアプローチを容易に証明できるようになります。その結果、規制違反やeディスカバリーによる制裁のリスクを最小限に抑えることができます。

OpenText Auto-Classification は、これまで極めて費用がかかり解決が困難だった問題に対して、双方のメリットを取り入れたソリューションを提供します。

つまり、OpenText Auto-Classification は、一方で電子メールやソーシャルメディアといったますます増えつつあるロータッチのコンテンツをビジネスユーザーが整理分類する必要を取り除いて、煩わしさのないソリューションを提供しながら、他方でより広範囲な情報ガバナンス戦略の一環として正当性が高く完全な透明性を備えたレコードマネジメントプログラムを確立する機能を記録管理者および組織全体に提供します。

メリット

健全な情報ガバナンス・プログラムにおいて、一貫性があり体系的なコンポーネントの一部として、レコードマネジメントの分類を適用することによって、以下を実現します。

削減

  • 訴訟リスク
  • ストレージのコスト
  • eディスカバリーのコスト

改善

  • コンプライアンス
  • セキュリティ
  • 対応性
  • ユーザーの生産性と満足度

解決

  • 使われていないコンテンツや電子メール、ソーシャルメディアのコンテンツといった大量で、ロータッチのコンテンツを分類管理する際の根本的な問題点
  • 正当性と透明性に関する記録管理者とコンプライアンス担当者の懸念

機能

自動化された分類: 既存のレコードマネジメントの分類に基づき、OpenText Content Server において、コンテンツの分類を自動化

高度な手法: マシンラーニング、規則、コンテンツ分析を結合させたアプローチに基づく分類プロセス

柔軟な分類: キーワードやメタデータを利用した分類規則を定義できる機能

ポリシー主導の設定: 簡単な「ステップバイステップ方式」のチューニングガイドを使用して、分類プロセスを設定および最適化する機能

高度な最適化ツール: レポートを利用することによって、分類結果を検査し、正確性に関する潜在的な問題を発見し、提供される「最適化」のためのヒントを利用して問題を修正

高度な信頼性と正確性の保証: 分類プロセスの質を評価するために、完全なメトリックを使用する自動化されたサンプリングとベンチマーク

品質保証のワークベンチ: 必要に応じて分類結果の質を手動で評価するために自動的に分類された文書を検討、コード化する統計的に関連性の高いサンプルに関する詳細レポート