自然言語の分野では、かな漢字変換といった身近な機能をはじめ、重要表現抽出、感情推定、自動要約、質問応答など、様々な用途にAIが用いられています。 近年は、大量のテキストにおける単語・表現の並びを双方向に事前学習したAIにより、文脈を考慮した分析が主要なアプローチとなっています。また、当社では、企業内文書における表記ゆれや専門用語を考慮した分析のサポートも行っています。
Open AI提供のGPT(※)は、汎用人工知能の実現を目指した研究として注目を集めており、多くの企業がAI構築を試行したり、APIを活用したソリューションを開発したりなど、生成AIの活用の取り組みが広がっています。
一方、自社の課題解決のためには、汎用人工知能を目指して開発されたGPTを自社に特化させていく必要があります。当社では、お客さまの課題解決に最適な、プロンプト設計、データ収集およびGPT構築を実現する、GPT™活用支援サービスを提供しております。
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※ GPTは、米OpenAI OpCo, LLCの商標です。
営業担当など、日々入手できる様々な情報リソースから、顧客の取引先まで見据え、最適な提案を実現するには多くの労力が伴います。また、文書に記録された営業情報などを分析し、重要成功要因を探る際、担当者の間での表記ゆれなどにより、分析が上手く進められないケースもあります。
当社では、大量のテキストにおける文脈情報を学習したAIにより、表記ゆれに関わらず重要キーワードを抽出したり、共に出現しやすい表現を可視化したりすることが可能です。この技術を活用して、企業情報から企業間の取引関係を抽出したり、社内ドキュメントから成功要因やインシデントの原因を可視化したりすることができます。
従来から、接客において顧客の感情を把握することは重要でしたが、マーケティングにSNSや口コミ情報を利用することがごく身近なものとなるなど、これまで以上に一層細かい感情推定が重要となってきています。
当社では、ポジティブ・ネガティブといった情報だけでなく、緊張している、落ち着いているなどを表すだけでなく覚醒度の情報も付した大量のテキスト情報を使い、文章のテーマも考慮した感情推定技術を開発しました。
さらに、この技術を活用して、文章の印象にあわせたBGMを自動生成・選曲するツール「Text2Music®」を開発しています(※)。文章の印象を解析し、感情の値を自動作曲に用いることで、文章の雰囲気にあわせたBGMを流すといった使い方が可能です。
※コンテンツ生成システム、コンテンツ生成方法及びコンテンツ生成プログラム(特開2021-136011)
Text2Music®は、みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の登録商標です。
テレワークが大きく進展したことも相まって、ヘルプデスクへのチャットボット導入や社内FAQサイトの構築などが拡大しています。しかし、問合せ履歴の分析や分類によるFAQの抽出作業は非常に煩雑なため、これらの拡大を阻む一因となっています。
当社では、表記ゆれや専門用語を考慮し、類似した問合せ履歴を自動でグルーピングするとともに、それぞれのグループにおける典型的な問い合わせ例を抽出する技術(※)を開発しました。この技術の活用により、これにより、FAQ作成の大幅な効率化を実現するとともに、目視では漏らしてしまうおそれのあるキーワードも抽出し、FAQを作成することが可能です。
※特許出願中
当社のチャットボットは、過去の問合せ履歴を学習した質問回答エンジンを持つのが特徴で、履歴にある専門用語を自動抽出し、内部で専門用語辞書として保持しています。
もし過去にない質問が生じた場合は、オペレータと連携し、マニュアルで回答するとともに、このチャット履歴を追加学習することで、将来的に自動応答が可能となります。また、利用者からのフィードバックにより、エンジンの回答精度を高める工夫も取り入れています。
文章要約には、文章を構成する各文の重要度をスコアリングし、重要度の高い文を抽出する方法と、文章に書かれていない単語も使いながら要約文を生成する方法の2つのアプローチがあります。後者の生成型のアプローチは、単語の並びが非常に不自然になってしまうという問題がありますが、当社では、大量のテキスト情報における単語の並びを双方向に学習させたり、抽出タイプの要約方法と組み合わせたりすることで、より自然な要約を実現する技術を開発しています。この技術を活用することで、研究論文やレポートなどの要約や、コールセンタへの照会の要旨を提供することができます。
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