TechnologyAIと様々な先端技術を用いて、お客さまの課題に対応いたします。

自然言語

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。

文脈情報を考慮した重要表現抽出

文脈情報を考慮した重要表現抽出

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や、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。

文章のテーマや覚醒度を考慮した感情推定

文章のテーマや覚醒度を考慮した感情推定

マーケティングでは、SNSや口コミ情報から自社の評判を分析したり、接客場面では、会話相手の人の感情を把握して応対したりするなど、近年より一層細かく感情を推定することが重要となってきています。
当社では、ポジティブ・ネガティブだけでなく覚醒度(緊張している、落ち着いているなど)の情報も付された大量のテキスト情報を使って、文章のテーマも考慮して感情を推定する技術を開発しました。さらに、この技術を活用して、当社では、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。※特許出願済

問合せ履歴の分析・FAQ自動抽出

問合せ履歴の分析・FAQ自動抽出

近年、テレワークの推進に伴い、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進んでいます。しかし、これまでの問合せ履歴を分析・分類してFAQを抽出する作業が非常に煩雑となっています。
当社では、表記ゆれや専門用語も考慮して、類似した問合せ履歴を自動でグルーピングし、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。(※)これにより、FAQ作成に係る体力削減、目検では漏らしてしまうおそれのあるFAQを抽出することが可能です。※特許出願中

業界特化型チャットボット

業界特化型チャットボット

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す。問合せ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することができます。
過去にない問合せが来ると、オペレータへ転送、オペレータのチャット履歴を追加学習することで、回答することができるようになります。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ていくことが可能です。

自動要約・生成技術の研究

自動要約・生成技術の研究

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したが、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、研究論文やシンクタンクレポートなどの要約や、コールセンタなどへの問合せの要旨を提供することができます。

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