AI(人工知能)と検索

AI(人工知能)とQuickSolution

このページでは、AI(人工知能)とエンタープライズサーチ QuickSolutionの関係について説明します。

AI(人工知能)とは?

AI(Artificial Intelligence、人工知能)とは、コンピュータ上で人間と同様の知能を人工的に実現させようという試み、またそのための一連の基礎技術のことです。機械学習データをもとに、画像認識、音声認識、自然言語処理、予測・異常検知などへの活用が進んでおり、近年では生成AIのChatGPTが注目を集めています。ChatGPTとエンタープライズサーチ(検索システム)の違いについてはこちらもご覧ください。

働き方改革が推進される中、生産性を向上させ長時間労働を是正するマネジメントが求められており、AI導入の最大のメリットである『業務の効率化』は大きな魅力です。既に多くの企業や自治体がAI導入を始めています。

代表的なAIツールである検索システムには、多くのAI技術(統計的自然言語処理、機械学習、AI検索)が搭載されています。膨大な情報群から必要な情報をスピーディに探し出すことのできる検索システムは、組織内での効率的な知の共有・管理(ナレッジマネジメント)を実現します。

AIとQuickSolutionの関係

AIの中でも、機械が大量データから統計解析によりルールを自動生成することを「機械学習」と言います。

機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分類され、QuickSolutionは、統計的自然言語処理/教師なし機械学習をベースとした機能を搭載しています。大量の言語データを与えて、単語の出現傾向を自動的に獲得することができます。

教師あり学習
supervised learning
教師なし学習
unsupervised learning
強化学習
reinforcement learning
教師あり学習
教師なし学習
強化学習

※参考文献: 立命館大学 谷口忠大、11.1.1 機械学習の分類
URL: https://www.slideshare.net/tadahirotaniguchi0624/11-46861748

AIを用いたQuickSolutionの機能

AIを用いた機能:検索ランキング/あいまい検索(類似検索)

QuickSolutionはAIにより、自然文で入力された質問文がドキュメントと完全一致しなくても、目的のドキュメントを検索することができます。

あいまい検索(類似検索)の処理のステップ

AIを用いた機能:適合性フィードバック

検索結果に対するユーザの行動をAIが学習することで、入力した検索条件に対する検索結果の精度が継続的に向上します。 これによって、従来よりもユーザが望む検索結果が得られるようになります。

AIを用いた機能:シソーラスビルダ

インデックス生成済みの検索対象に対し、文の構文解析と統計処理を用いて自動的に関連語の候補を抽出することが可能です。

言い換え表記のペアを抽出

言い換え表記ペアを抽出する例

前後に出現する語の類似性から、文章中での使われ方が似ている語を抽出

文章中での使われ方が似ている語を抽出する例
豊橋技科大 梅村先生との共同研究成果をベースとして開発

抽出する関連語候補には同義語・類似語・対義語などがありますが、特に対義語については自動的に判定を行い、抽出結果にその判定情報を出力します。抽出結果の選別にご利用いただけます。

AIを用いた機能:固有表現抽出

インデックス内の全文テキストデータから、人名/企業等の固有名詞や、金額/日付の表現などを抽出できます。これにより、例えばファイルサーバ内に保管されているドキュメントから氏名/電話番号を抽出することによって、機密情報を含んでいるドキュメントを検出することが可能です。

また別の活用例としては、下図のように請求書のPDFデータから、日付・会社名・金額などを、単なる文字列としてではなく意味を持った情報として抽出することにより、抽出した情報をそのドキュメントのメタデータとして付与・管理することで、企業内データの活用をより一層促進するといった使い方も可能です。

固有表現抽出

今後のAI活用

QuickSolutionは、今後も企業内データ検索の分野においてAIを活用した技術開発に努めてまいります。

【新機能/製品強化の方針】

  • 文書要約
  • 質問応答:構文解析/意味解析(セマンティック検索
  • 画像検索:深層学習でキャプション付与
  • Click Navi 階層カテゴリ自動設定 など

QuickSolution(AI搭載)組込・連携製品

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