図研プリサイトは、技術者が遂行中の業務で参考にするべき情報を人工知能(AI)で推定し、企業内外の文書データから選んで技術者に提示するシステム「AI実装フルオート型ナレッジ活用ソリューション『Knowledge Explorer』」を2018年10月1日に発売した。さまざまな文書について、それぞれのキーワードをAIによって自動で抜き出すのが特徴。企業におけるキーワードの利用頻度やキーワード同士の関連性をグラフィカルに表示する機能も加えた。

 2018年6月に開発意向を発表した際(関連記事)、このキーワードに関するグラフィック表示機能は2番目以降のバージョンで盛り込むとしていたが、前倒しして当初のバージョンから利用可能にする(図1)。例えば特定キーワードに対して関連性の高いキーワードを示すツリー表示や、キーワードを円の集まりで表して利用頻度の多さや特定キーワードとの関連性の強さに応じて円を大きくするバブル表示などが可能。「技術者にヒントを提供できる手段になるのでは」(同社)という。

ネットワーク表示。特定のキーワードと関連の強いキーワードを表示。線の太さが関連性の強さを表す。
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エッジバンドリング表示。特定のキーワードを中心に放射状に表示する。
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バブル表示。キーワードの出現頻度、特定キーワードとの関連の強さで円の大きさを決める。
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ワードクラウド表示。キーワードの出現頻度、特定キーワードとの関連の強さ文字の大きさを決める。
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図1 キーワードの分析結果をグラフィックス表示する機能

 Knowledge Explorerでは、技術者が業務上で作成に携わっている文書に含まれるキーワードを抽出・分析し、関連性の高いキーワードを多く含む既存文書を参照すべきものとして選び、提示する(図2)。同じキーワードを含まなくても関連性の高い文書を見落とさないようにした。ここで中核となる技術が文書からのキーワード自動抽出であり、ギリア(本社東京)の深層学習技術を適用して数百万点の文書データで学習を済ませたモデルをシステムに組み込んだ。学習に使った文書は必ずしも技術文書ではないが、「キーワード抽出の妥当性を評価して、十分なレベルであると判断している」(図研プリサイト)。

図2 作成中の文書に関連の深いキーワードを自動提示
左が作成中の文書で、右はシステムが提示したキーワード。
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