情報オーバーロード（情報過多）とは？引き起こされる問題点について解説

情報処理能力を上回る多量の情報によって、情報をうまく処理できず、理解の精度が下がったり、意思決定の質が下がったりすることを情報オーバーロードという。昨今の情報テクノロジーの急激な進展、またそれらを取り巻く社会環境の変化によって、研究開発部門においても、製品を生み出すために研究領域以外の膨大な量の情報も取得し、分析する必要性が増している。

この記事では情報オーバーロードの概要、引き起こされる問題点、そして解決のためのアイデアについて解説する。情報収集一辺倒にならず、有限な時間を有効に使って情報を活用するための一助としてほしい。

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　情報オーバーロードとは

情報オーバーロードとは、バートラム・グロスによって1964年に初めて世に出た言葉であるが、1970年にアルビン・トフラーの著書『未来への衝撃』によって一般的によく知られるようになった。

情報オーバーロードは情報過多や情報疲労とも呼ばれる。膨大な情報によって必要な情報が埋もれてしまい、解決できたはずの課題が理解できなくなったり、意思決定したりすることが困難になることを指す。古来から脳の処理能力は変わっていないのに、現代人は常に新しい情報を得ることが求められ、情報があふれかえる中で溺れてしまっている状態である。

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　情報オーバーロードは今に始まった事ではなく、深刻化の恐れもある

前述の通り、情報オーバーロードは約60年も前から危惧されている。しかし扱う情報量も人類の歴史が長くなればなるほど増え、20世紀後半からのコンピュータやインターネットの発展・普及に伴って情報量の増加が加速したことで、問題はさらに深刻化してきたといえる。かつての紙ベースによる情報の行き来は今やインターネットベースとなり、5Gなどのテクノロジーの発展と共に情報量の増大は顕著であり、それはデータ流通量の増加にも見て取れる。米国のIT大手のシスコによると、世界のデータ流通量は2017年に毎月1,217億ギガバイト（＝122エクサバイト、DVD304億枚相当）にも登り、これは1984年の毎月17ギガバイトから比較していかに増加しているかがわかるだろう。

また、データ流通量は2008年頃を境にして一気に増加し、同時に国境を越えて流通する「越境データ」の流通量も徐々に増えてきている。これは企業活動のグローバル化が進んだことや、国外へのサービスの提供が一般的になってきたことが理由として挙げられる。ビジネス目的、非ビジネス目的に関わらず、これらのデータ流通量は今後もますます増加するとの予測が立てられている。

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　急拡大した研究開発部門の収集対象となる情報領域

情報過多となりがちな現代のビジネスパーソンの中でも、特にミッションの変化により従来をはるかに越える情報量が必要となっているのが研究開発部門である。不確実性が高まるビジネス環境となり、顧客価値の変化、市場競争の激化など、製造業もこれまでと同様の価値を提供するだけでは勝ち残れない時代となっている。つまり、研究開発段階から事業や顧客価値を意識しなければ、利益を生み出していくことが難しくなっているのだ。自身の研究領域だけではなく、市場ニーズや社会状況を理解した上で技術とどう結びつけるかを考えなければならない。そのためには、さらに領域を越える広範囲の情報収集が必要となり、どうすれば良いのか途方にくれている方もいるだろう。

事業貢献を主眼に置いた研究開発については、以下の記事を参考にしてほしい。

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　情報オーバーロードが引き起こす問題とは

情報オーバーロードが引き起こす問題とはどのようなものであろうか。

　必要な情報に辿り着けない

研究開発部門において、知るべき情報の範囲や分野が増えたことに加えて、必要な情報自体が広い情報社会の中に分散しているため、必要な情報を取りこぼす確率がとても高くなっている。技術情報に加えて市場を理解するための3CやPEST、また技術の新しい用途開発を知るために国内外の事例などといった情報を収集することが求められている。丁寧に情報収集しようとすれば多大な時間がかかってしまい、非効率的な取り組みになってしまう恐れがある。

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　課題（現状置かれている状況）の理解が困難になる

知るべき情報をうまくピックアップできないことによって、自社及び研究開発対象を取り巻く実際の状況について正しく把握することができなくなってしまう。現状理解がうまくいかないため、今後のリスクやチャンスに気付くのが遅れる、最悪は気付くことができないこともある。

　意思決定精度の低下

情報が整理できていないため、意思決定するための理由付けが弱くなり、精度が下がる。自社及び研究開発対象を取り巻く実際の状況（トレンドや市場動向、顧客ニーズなど）を正しく理解できないまま意思決定を行い、製品の事業化などを進めることになってしまう。この結果、事業成功確率が大幅に低下する。

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　集めた情報を意思決定に繋げることの難しさ

情報オーバーロードの問題は、情報自体が多すぎるということだけではなく、集めた情報をうまく抽出できていない、分類や分析ができずうまく活用できないという点にもあるといえる。集めた情報が適切に分類されて、漏れなく関係者に共有できていなければ、組織としての合意形成や意思決定も難しくなる。

特に合意形成においては、以下について留意する必要がある。

・収集した情報について、構造的な分析ができているか
情報同士の関連性、因果関係などを明確にせず、収集したままとなっていると自分だけでなく関係者の理解を深めることも難しくなる。

・前提や背景を共有できているか
なぜこの領域のテーマを進めているのかなどの背景などの経緯が共有されていなければ、企画の目的や目標の認識にずれが生じ、企画への評価がバラけてしまう。

・思考プロセスがチーム内で合わせられているか
前提や背景が共有できていても考える視点やプロセスなどの暗黙的評価視点がわからなければ、手順や基準が見えず正しく理解できないため企画に納得感が感じられなくなる。

・チーム／自社／顧客の方向性について理解できているか
関係者がどのような指向でどのようなものを望むのかという傾向の理解ができていなければ、相手の考えを推測することが難しくなる。

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　人力で解決することの限界

昨今の情報化社会における情報量の総体的な増加もさることながら、社会環境の複雑化により、必要な情報も増加していることから、人力のみで情報を集め分析を行い課題解決することには限界がある。

さまざまな領域から集めた情報を有機的に繋ぎ合わせて、取り組む課題について多くの視点や切り口で再度組み立て直すということは簡単にできることではない。情報を探す、集めることに時間を取られ、集めた情報を分析して活用するところまで手が回らないという方も多いのではないだろうか。

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　情報オーバーロードの解決の手立てはAI

人力での情報収集に限界が訪れるなか、情報オーバーロードをうまくコントロールするためにはテクノロジーを活用することもひとつの手である。ストックマークが提供するAIの自然言語処理技術を活用したサービスは、多様な情報が必要となる研究開発部門の方々を支援している有益なサービスだ。

　Anews

国内外約35,000サイトをもとに、網羅的な情報収集と組織内への情報拡散が可能なサービスである。

・情報収集時間を効率化
必要な情報や興味度の高い情報をAIが勧めてくれることによって、効率的に情報収集することができ、有限な知的活動時間の創出を支援する。また、検索結果一覧の記事や技術文献を生成AIが自動的に要約する機能により、知りたい情報が書いてある記事や事例、技術文献をスムーズに発見することが可能だ。

・多角的な視点を形成
自力での収集では見逃す可能性の高い関連情報を社内情報を含めて取得。無意識的なバイアスや情報の偏りを払拭することができ、外部情報と内部情報をつなぎ合わせた多角的な視点の形成を支援してくれる。

・英語記事の情報を探しやすく
英語で掲載された記事も収集可能。タイトルを翻訳してレコメンドされるため、英語が苦手な人であってもタイトルから読むべき記事かどうかを判断できる。

・意思決定・合意形成の基盤構築に貢献
マーク、コメント、読み逃しダイジェストなど、組織内での認識の共有ができる機能が充実しており、意思決定や合意形成の基盤づくりに活かせる。

研究開発での活用のイメージはこちらの記事をご覧いただきたい。

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　まとめ

情報オーバーロードは現代のビジネスパーソン、特に情報の重要性がますます増している研究開発部門の方にとっては、与えられたミッションを実現するために、今すぐ取り組むべき課題のひとつである。情報オーバーロードの問題が未解決のままでは利益の出せる製品開発や、新しい事業を生み出す難易度が高まるからだ。時間やできることが有限である以上、人力での解決方法だけではなく、進歩するAIなどのテクノロジーをうまく取り入れ活用してみてはいかがだろうか。