Vol.71 ナレッジマネージメントのすすめ ～その1～
コールセンターの在宅勤務率に関してはまだ正確なデータがまとまっていませんが、概ね欧米各国では70％を超えているのに対して、日本はまだ30％未満のようです。また今後も在宅勤務を継続するかの意向に関しても欧米各国が70％を超えるのに対して、日本では10％未満という結果もあるようです。このことから日本におけるコールセンターの在宅勤務体制は、あくまでも今回のコロナショックに対する一過性の対応と考えている企業・経営者が多く、本格的に在宅勤務体制へのシフトを考えている割合が少ないというのが現状のようです。
そのような中、今回のコロナショックに対して一時的にでも部分的にでも在宅勤務を実施したコールセンターの管理者の声として多く聞かれたのが「FAQの重要性の再認識」という言葉です。当たり前ですが、在宅勤務で受電やメール・チャット対応する上で欠かせないのがFAQです。日頃は多くの人が集うセンター内で勤務していているので、FAQを検索して自ら回答する以外に手挙げや直接SV・リーダーに質問に行くことで解決している問い合せも、在宅勤務になると自己解決でなんとかしないといけない割合が格段に増していきます。
最近のコールセンターにおいては、FAQの活用に関しては2極化しているように感じます。AI技術を駆使し音声認識による自動検索など優れたITシステムを活用して高度にFAQを活用しているコールセンターもあれば、未だにエクセルシートにQ&A形式を羅列してランダムにFAQの数だけが増えて全体管理がされていないFAQを使っているコールセンターなど。
そもそも、ナレッジマネージメントとは冒頭の図にあるように「暗黙知な情報を形式知に変換して個人のノウハウを共有し組織として活用して業務効率化を行う」事と言われます。ナレッジマネージメントツールとしてはFAQのみならず、ファイル共有・マイニング/検索・グループウエア・eラーニング・SNSなどがありますが、やはり「FAQシステム」はその代表格になります。
DIKWモデルとは？
ナレッジマネージメントを語る上で知っておきたいフレームワーク「DIKWモデル・DIKWピラミッド」があります。それぞれData、Information、Knowledge、Wisdomの頭文字を取ったものとして定義されています。PCはデータ（Data）の蓄積・集計・分析を行うことはできますが、データを基に判断を行うことはできません。データは何らかの基準で整理して意味づけしたもので4W(Who,What,Where,When)の答えとなりうる情報（Information）が必要です。そして判断を行うのは人であり、その人の判断力・洞察力・発想力が必要です。
しかしその判断を下すための材料が揃っていなければ判断に支障を来します。
この判断の手助けとなるのが知識（Knowledge）です。「知識」と「情報」を元に検討・判断を行い、今後の価値判断や意図を明示する「知恵（Wisdom）」を生成できます。
ここでの重要なポイントは「知識から知恵を創造する事です！」
よく「知恵を出せ！」とか「知恵を絞れ！」とか言われますが、単なる「データ」を「情報」⇒「知識」に変換して最終的に「知恵」として活用できるかどうかがこのDIKWピラミッドの肝の部分になります。
ビジネスの世界でも知識豊富な方は沢山いますが、そこから「知恵の創造」ができない人が沢山います。こういう人はニッチな知識ならご意見番として重宝しますが、そこまでです。
肝心なのは、知識を使って創造する。つまり「知恵を絞って考える力」です。
ちょっと今回は概念的な話になりましたが、コールセンター内でFAQを効果的に活用する上で今回のナレッジマネージメントの概念は重要です。FAQは闇雲に数だけ増やせば効果的という事でもありません、またDIKWピラミッドで説明したように知識だけの集合体でも効果的ではありません。
次回以降は、具体的にナレッジマネージメントを進めて効果的なFAQ作りをしていくプロセスについて説明したいと思います。
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2020年06月22日 10:31
