AHRC は、AI と機械学習を使用して SharePoint に完全に自動化された EDRMS を実装します

2021 年 10 月 8 日公開

概要

オーストラリア人権委員会 (委員会) は、オーストラリアの国家人権機関であり、人権を促進および保護する司法長官のポートフォリオの独立法定組織です。小さな機関ですが、AHRC は新しいテクノロジーを戦略的に早期に採用することで定評があります。近年、AHRC は、Microsoft Office 365 および Azure への移行により、政府のリーダーとなっています。 

オーストラリア国立公文書館 (NAA) によると、委員会は現在、オーストラリア政府の記録管理の思想的リーダーです。 RecordPoint との企業パートナーシップを通じて、委員会は、RecordPoint Records365 を使用して SharePoint に電子文書および記録管理システム (EDRMS) を実装し、RecordPoint の AI および機械学習テクノロジを利用して、スタッフの入力を必要とせずに記録を分類しました。 

チャレンジ

この新しい EDRMS ソリューションが導入される前は、2019 年 2 月から運用が開始されていましたが、委員会は重複の海に溺れ、入れ子になったフォルダーに絡まり、失われたドキュメントに当惑していました。資金不足やその他の課題により、委員会は実行可能な EDRMS ソリューションを実装できませんでした。 

Ron McLay (最高情報責任者) と Ryan McConville (情報マネージャー) が率いる委員会は、選択肢を調査するために、財務省の調査を従来の EDRMS の欠点に組み込みました。特に、この報告書は、公務員が手作業で行うのではなく、記録管理を自動化する必要があることを示唆しています。このレポートに触発されて、委員会は人工知能 (AI) と機械学習を使用して、完全に自動化された EDRMS の実装に着手しました。これが、RADICAL – Record And Document Innovation & Capture – 人工学習の基礎を形成します。 

AI を使用した EDRMS の実装は、効果的な EDRMS を実行する際に直面する主要な問題に対処します。 AI は、記録分類の量、精度、および一貫性を高めながら、人的ミスの範囲を縮小します。シンプルなユーザー インターフェイスはユーザーの利用率を高め、スタッフからは負担ではなく便利なツールと見なされています。 

委員会は、RecordPoint と SharePoint のカスタマイズとアドオンを避け、代わりに構成に焦点を合わせました。政府機関が経験した一般的な問題は、既存または時代遅れのビジネス プロセスに合わせてサード パーティのアドインをカスタマイズして使用することです。その結果、多くの場合、システムが使いづらく、非効率的で信頼性が低く、アップグレードが困難になり、それに応じてユーザーの利用率が低下していました。 

RecordPoint と SharePoint のネイティブ機能を利用して、ビジネス プロセスを改善します。委員会は、Records365 の強力な検索機能によってサポートされている、レコードを簡単に閲覧するためのシンプルなナビゲーションも組み込みました。 RADICAL ソリューションは 2019 年 2 月から稼働しており、現在、組織全体への展開に向けて準備中です。 

ストラテジー

委員会のアプローチは、DTA が推奨する「カスタマイズよりも構成」であり、人間中心の設計に重点を置いていました。スタッフは、現在のニーズと問題点について広範に相談されました。可能な限り、ネイティブの Records365 と SharePoint の機能が維持され、エンド ユーザーのトレーニングや面倒な変更管理の必要性が制限されました。 

RADICAL を計画する際の主な目標は、スタッフから記録管理の決定を取り除き、コア業務に集中できるようにすることでした。 RADICAL は、「透明な記録管理」を提供し、不正確または一貫性のない分類の可能性を制限する必要がありました。 

従来、分類プロセスは記録担当者によって手作業で行われてきました。分類の手動要素は時間がかかる可能性があり、不正確につながる可能性があり、スタッフを混乱させる可能性があります.レコードの分類を自動化する以前の方法論は、メタデータと保存された場所に基づいてレコードを分類するルール ツリーを使用します。ただし、ルール ツリーは、経験豊富な記録担当者が構築および維持する必要があり、エンド ユーザーが正確なメタデータを適用して特定の場所に保存する必要があります。 

このプロセスで AI を活用すると、最小限のルール ツリーと機械学習モデルを組み合わせることで、これらの問題の多くを解決できます。レコードをルールで分類できない場合、機械学習モデルはその内容に基づいてレコードを分類します。このシステムにより、複雑なルール ツリーを維持する必要がなくなり、メタデータやレコードの場所に依存する必要がなくなります。 

RADICAL プロジェクト チームは、RecordPoint の AI 開発者と協力して、AFDA Express および委員会の機関固有の記録処理権限に対して記録を分類できる統計モデルを作成しました。 

統計モデルは、手動で分類された一連のレコードを取得し、自然言語処理技術を適用してドキュメントの内容をベクトルに正規化することによって開発されます。次に、モデルはアルゴリズムを使用してトレーニングされます。 

最初のトレーニング期間の後、RADICAL 統計モデルは 80% の精度で個々のレコードを分類できます。委員会は、この精度が時間の経過とともに向上すると予想しています。 RADICAL はまた、記録が編集されるたびに再分類し、分類が常に最新であることを保証します。 

機械学習モデルは最初はルール ツリーと連携して機能しますが、モデルの精度が向上するにつれて、ルールは徐々に削除され、委員会は企業記録の管理を機械学習のみに依存することになります。 

実装フェーズには以下が含まれます。 

  • 既存のシステムと記録保持の詳細な分析の実行 
  • 新しい情報ガバナンスの枠組みと政府機関固有の記録処分権限の開発 
  • 記録移行戦略の策定と実施 
  • RecordPoint AI 開発者との広範なコラボレーションとテスト 
  • Records365 が管理する SharePoint プラットフォームの開発とテスト 
  • 専門の変更管理ファシリテーターと協力する 
  • エンド ユーザーのトレーニングと、稼働開始時の継続的なサポートの提供 
  • 合意されたセキュリティ モデルの実装 
  • ビジネスルールを含むシステムと機械学習アルゴリズムの使用について、機関全体の承認を得る 
  • 機械学習アルゴリズムのトレーニング 
  • システムの実装と展開 

結果

ほとんどのオーストラリア政府機関が同じ記録管理要件を共有しているため、委員会は、RecordPoint によって提供され、RADICAL によって使用される機械学習モデルは「真のゲームチェンジャー」であり、他の機関が同等の「効率、生産性、およびコスト削減。委員会は、自らを記録管理における AI の使用に関する政府の先駆者と見なしており、オーストラリア政府の記録管理の現在のソート リーダーとしての経験を共有できることを楽しみにしています。 

RADICAL は、欧州委員会に次のような複数の具体的な利益をもたらします。 

  • 正確で一貫性のある準拠した自動記録管理 
  • DC2020に準拠 
  • 重複を減らすドキュメントのバージョン管理 
  • コラボレーションと共有の強化 
  • 情報公開 (FOI) 要求の合理化された処理 
  • 上級管理職向けの Power BI レポート 
  • スタッフが記録管理に費やす時間を削減 
  • 効果的かつ効率的な記録の検索と取得 
  • リアルタイムのビデオ文字起こし 
  • 自動画像カタログ 

RADICAL は、委員会とその利害関係者に次のようなプラスの影響を与えてきました。 

  • 「透明な記録管理」の目的を達成する 
  • 人的ミスの範囲を縮小することにより、情報管理慣行の正確性とコンプライアンスを向上させる 
  • 検索と取得の改善により、FOI 要求への対応に関連する時間とコストを削減する 
  • 物理ストレージのコストを徐々に削減し、現在、年間平均 $17,000AUD 
  • デジタル ストレージ コストの削減 
  • 共有ドキュメント ライブラリを通じて欧州委員会のビジネス ユニット間のコラボレーションを強化し、個人のプライバシーや機密情報を保護するためだけに記録へのアクセスを制限する「デフォルトで開く」情報アクセス ポリシーを確立する 
  • 電子ワークフロー、ドキュメントのバージョン管理、メタデータの自動タグ付けによるビジネス プロセスの改善 
  • 定期的に計画された記録廃棄により、潜在的なデータ侵害の影響を最小限に抑える 

委員会による最初の見積もりでは、RADICAL を使用しているスタッフの生産性が少なくとも 5% 向上したことが示唆されています。さらに、アルゴリズムによるキャプチャと分類の精度は向上しており、推定では「すでに手動分類の精度を上回っています」とのことです。 

最後に、欧州委員会は、技術的に高度なソリューションを大幅なコストをかけずに実装できることを示しています。 「従来の EDRMS は、委員会に RADICAL の 3 倍または 4 倍の費用がかかったと見積もっています。」