ご相談例
Case
コストを削減したい
現在、人間が文章を読んだり書いたりすることでサービスを実現しているお客様からご相談を頂くケースです。
一般に、人間による作業は計算機で処理する場合に比べてコストがかかります。特に、文章の読み書きが必要となる業務は「手を動かす作業」というよりも「頭を使う作業」となることから、人件費も高額になりがちです。
このような作業の一部または全部を計算機に任せることでサービスにかかるコストの削減をめざしたい、しかしそれによってサービスの品質が低下することは避けたいというご要望です。
ILUは、人間しかできなかった高度な自然言語処理を計算機で実現することにより、このご要望に応えてまいりました。
人を有効活用したい
現在、人間が文章を読んだり書いたりすることでサービスを実現しているお客様からご相談を頂くケースです。
文章の読み書きが必要となる業務を、その「価値」にかかわらずすべて人間が担当することは、事業効率の面や作業者のモチベーション維持の面で問題となる場合があります。定型的で煩雑な作業は計算機に任せ、人間は人間にしかできない創造的で価値の高い業務に専念できるようにしたいとのご要望です。
ILUは、人間しかできなかった高度な自然言語処理を計算機で実現することにより、このご要望に応えてまいりました。
速報性を実現したい
現在、人間が文章を読んだり書いたりすることでサービスを実現しているお客様からご相談を頂くケースです。
人間が読み書きする速度には限界があります。特に固有名詞や数値などの正確性が要求される業務ではどうしても時間がかかってしまいます。
このため、速報性が必要となるレポートを人間が作成することは難しい場合があります。
そこで、人間に代わって計算機が文章を読み解き、自動的にアウトプットを生成することにより速報性を実現したいとのご要望です。
ILUは、人間しかできなかった高度な自然言語処理を計算機で実現することにより、このご要望に応えてまいりました。
大量のデータを処理したい
現在、人間が文章を読んだり書いたりすることでサービスを実現しているお客様からご相談を頂くケースです。
近年、流通する文章の量は加速度的に増大しています。そのような大量の文章の内容を統計的に処理することにより新たな知見を得る試み(ビッグデータ解析)も広く行われるようになってきました。
一方で、人間が大量の文章に目を通し、重要な情報を選別してその内容を分類整理することは難しい場合があります。
そこで、人間に代わって計算機が文章を読み解くことにより、処理できる文章の量を拡大したいとのご要望です。
ILUは、人間しかできなかった高度な自然言語処理を計算機で実現することにより、このご要望に応えてまいりました。
判断のばらつきをなくしたい
現在、人間が文章を読んだり書いたりすることでサービスを実現しているお客様からご相談を頂くケースです。
人間の作業においては、どうしても判断のばらつきが生じます。複数の人間が作業に関与している場合だけでなく、一人の人間が作業する場合であっても、時間の推移によって判断基準が変わってしまうことがしばしばおこります。
例えば文章の分類結果を長期間DB管理するような場合、この判断のばらつきは精度上の大きな問題となります。
そこで、人間に代わって計算機が文章を読み解くことにより、判断のばらつきをなくしたいとのご要望です。
ILUは、人間しかできなかった高度な自然言語処理を計算機で実現することにより、このご要望に応えてまいりました。
今までにないシステムを作りたい
現状の自然言語処理の精度・機能に満足していないお客様からご相談を頂くケースです。
ILUの技術を使って今までにない自然言語処理システムを実現したいとのご要望です。
例えば「このようなシステムが実現できれば大きな利益が見込めるが、その方法がわからない」「長年自社で研究を続けて来たが、どうしても問題が解決できない」といったご相談です。
今までにILUが担当した開発事例の多くは、このような「前例がないシステム」です。
このような案件では、ILUはお客様との共同プロジェクトを立ち上げ、上流工程から協力して問題の解決にあたります。
専用開発事例
サービスの性能を強化したい
現状の自然言語処理の精度・機能に満足していないお客様からご相談を頂くケースです。
どのようなサービスであれ実用化にあたっては非常に高い精度と十分な機能が求められます。
ILUの技術を使ってこのようなハードルを乗り越えたいとのご要望です。
今までにILUが担当した開発事例では、その精度と機能に対してお客様から非常に高い評価を頂いております。
機械学習の性能を強化したい
現状の自然言語処理の精度・機能に満足していないお客様からご相談を頂くケースです。
現在、多くの問題に対して機械学習あるいは深層学習のアプローチが採用されています。
しかし、特に自然言語処理の分野においては機械学習の限界に直面することがしばしばおこります。
例えば判断の誤りが発生した場合、どのような訓練データをとれだけ使って再学習させればそれが修正できるのか、修正できたことをどのように検証するのかといった点は課題とされています。このような問題を、ILUの技術を使って解決したいとのご要望です。
ILUは、機械学習システムと知識駆動システムを組み合わせた独自のハイブリッド学習により、機械学習の弱点を補完し、他にない精度と機能を実現します。