　自動的タグ付けでよくあるのが、「登場頻度の高い単語から順に設定する」というもの。しかし、大量の資料から絞り込んで目的の資料を探す場合、出現頻度順でタグを提示しても効率が悪い。10万件の資料から8万件にヒットする高頻度のキーワードで絞り込むよりは、一度で10分の1の1万件まで絞り込めた方が効率的だ。

　Click Naviでは、多様な文字の中から、目的の資料を最短で絞り込めるような単語の集合を発見してタグとして提示する仕掛けを持っている。絞り込みでは、「他のタグの範囲と最も重複が少なく、かつ一定のボリュームでグルーピングできる単語を見つける」というアプローチをとる。「1つの選択でどこまで絞り込むか」を優先するならば、この方法が効率が良い。例えば、1クリックごとに10分の1に絞り込めるキーワードを用意できれば、100万件から10件までの絞り込みはわずか5クリックで済む計算だ。

　文書の作成者などのプロパティ情報もインデックスされるため、更新日での探索はもちろんのこと、「特定の人物が作成した特定のファイル形式の資料」も探索できる。さらに、初期設定したタグの他、利用者が任意に特定のタグを付けていくこともできるため、「多くの利用者が有効だと評価した資料」といった絞り込みも可能だ。

自動生成されるタグの例（左：自動生成タグ、右：ファイルプロパティによるタグ）ファイルプロパティ情報から更新日時やファイル形式別などを基にした絞り込みも可能（出典：住友電工情報システム）

ノウハウ伝承、現場業務の生産性向上にも寄与

　タグ自体は自動で生成されるので、ユーザーはクリックするだけで済む。このため、キーボード操作が難しい工場や屋外などの現場で扱いやすく、検索スキルに依存せずに目的の資料を誰でも確認できるようになるという。

　社内の「資料発掘」はデータ探索のノウハウや経験に依存しやすく、経験が浅い人材へのノウハウ継承が難しい点が問題になりやすいが、このツールであればデータ探索までのパス（タグ分類）が最適化されているので、こうしたノウハウによる知識の分断が起こりにくい利点がある。

　住友電工情報システムでは、自社内でのQuickSolutionおよびClick Navi運用を例に、利用者自身による資料への評価を、QuickSolutionが生成するインデックスデータの付加情報として積み重ねていくことで、利用者全員が有用な資料のありかを探索しやすい環境を作り出すことができるとしている。

　Click Naviを利用するに当たっては、タグ付け前の「カテゴリー分け」を事前に手動で設定する必要があるが、これについても今後はAIなどで自動最適化できるように開発を進めているという。