NLP_Bot_DeepLearning

R&D部は「顧客デジタルトランスフォーメーション推進への貢献」を目的とした顧客との共同研究も行っています。従来型産業のIT活用による高度化支援、およびそのPoCに参画することで、主体的実践を通した知見蓄積を進め、更に得られた知見を社内へとフィードバックし他部門と協調することで、既存ソリューションの進化や新ビジネスへの展開に繋げています。
様々な技術領域を対象としていますが、今回はそれらの中から「自然言語分析」「ボット」「Deep Learning」の3つについてご紹介します。

自然言語分析

自然言語分析はスペルチェックやIME、検索エンジン等の形で古くから私たちの生活に根差しています。企業においては、構文解析による自由記述文の構造化や統計処理などが行われ、業務の自動化や顧客の声の可視化、マーケティング効率化・意思決定の補助等に生かされてきました。また近年では、ビッグデータ活用の潮流と機械学習/Deep Learning技術の高度化により、自然言語分析も急激な拡大と発展を遂げています。
R&D部では、自然言語分析による社内ドキュメントやシステム内テキストデータの有効活用について、その可能性を追求してきました。その一環として、社内文書からドキュメント・製品・人物等のファジィ検索を実現するデータ分析ソリューション(*1)を開発しました。また、閲覧ページを基にして、テキスト検索結果をユーザごとにパーソナライズ&クラスタリングする技術の研究開発も行っています。最近ではテキスト自動分類による業務の半自動化や要約文の自動生成などに取り組んでおり、さらなる価値創造を目指しています。

(*1) MKI 製品・サービス データ分析ソリューション~Graph Engine活用サービス~

Bot(ボット)

業務の効率化や生産性向上、顧客満足度向上を実現する手段としてボットが注目されています。ボットは人が操作して行っていた処理を自動的に実行する仕組み・技術です。主にパーソナルアシスタントとしての活用が見込まれており、R&D部においても関連技術の調査・検証に取り組んでいます。
2017年7月には米国Seattleで、Amazon社が提供する音声認識サービス「Alexa」の技術調査およびプロトタイプ開発・検証を実施しました(*2)。
タッチ操作・音声操作が可能なデバイスの普及、AIやIoTといったボットを支える技術の進歩、API Economyによるオープンな開発環境により、ボットの活用シーンはますます広がりつつあります。今後も継続してボットの可能性を探っていきます。

(*2) MKIコラム Amazon Alexa技術調査・検証 in Seattle

Deep Learning

R&D部ではAI技術であるDeep Learningにも取り組んでおり、CNN(Convolutional Neural Network)を用いた画像中の物体認識を行っています。人が画像中の物体領域について正解を教えると、それをAIが学習して正解に似た領域を答えてくれる(推論してくれる)というものです。従来に比べ精度が格段に高くなるという報告もあり、注目されている技術です。
ただし正解は人間にしか分からないので、教師データとしてまずは人が正解のデータを大量に用意する必要があります。何枚もの画像について正解を付けていくのは、人手もかかり大変な作業です。こうして用意した正解データを使い、AIがどのように学習していくかを確かめながら検証を進めています。AIにとっての良い先生となれるよう、細かな調整を行いながら試行錯誤しています。