自然言語処理
プラットフォーム 言葉から世界を俯瞰し、未来を予測する自然言語処理プラットフォーム

自然言語処理
プラットフォーム

キーウォーカーのAI技術とクラウドにおける仮想化技術によって構築された、自然言語処理のデータ分析プラットフォームです。
テキスト情報から意味理解をおこない、経営戦略の高度な意思決定を実現します。

教師データ作成から学習モデル生成、分析実行・可視化まで 教師データの作成から学習モデル生成、分析の実行、可視化まで一連のタスクを実装しています。

BERT等の最新言語モデルを採用

Googleが開発したBERTと呼ばれる自然言語処理の分析モデルやそのBERTの派生形であるXLNetやALBERT、同じくTransformerベースのPEGASUS等、目的にあわせたモデルを適用しています。

CloudTPUを用いた高速演算処理の実装

BERTのプログラムはクラウド上のKubernetesという仮想化エンジンから実行します。
学習を行うLearnerと推論を行うAnalyzerがあり、Analyzerでは解析対象ごとにPodが起動します。
PodごとにCloud TPUを起動して計算を高速化します。必要な時に必要なだけリソースを割り当て(スケジューリング)されるため、低予算での演算処理が可能になります。

ソリューション

固有表現抽出

ドキュメント内の特徴語を意味カテゴリごとに抽出します。場所、人名、組織、製品やサービス、イベント、企業の強みや弱み、様々な表現を抽出します。

タグによる文章分類

ドキュメント内に表現されている様々な意味属性を認識し、タグ付けをおこないます。

自動要約

ドキュメントを自動要約します。

質問回答

ユーザーの質問に対して、対話形式で回答します。

活用事例

コールセンター及びカスタマーサポート業務の自動化

問い合わせ内容の自動分類及び回答候補のアドバイス

過去の類似回答の自動検出

サイト上での顧客質問に自動で回答

  • 問い合わせの分類
  • 質問回答

製品・サービスレビュー分析

製品やサービスのレビューやアンケート結果に対して感情分析(Sentiment Analysis)をおこなう

  • 分類
  • 固有表現抽出

SDGs / ESG分析

SDGs活動及びESGのスコアリング

投資レポートの自動生成

具体的な製品名や活動名の抽出

  • 分類
  • 固有表現抽出

組織内リスク要因の自動検出

リスク箇所の自動検出

リスクリポート作成

  • 分類
  • 自動要約
  • 固有表現抽出

需要予測

海外SNSや海外経済ニュースからグローバル需要予測調査

  • 分類
  • 固有表現抽出
  • 関係性抽出
  • 自動要約

特許データや技術文書を検索

特許のクリアランス調査(AI検索)

技術用語のクラスタリング、自動要約

  • 分類
  • 固有表現抽出
  • 自動要約

自然言語処理プラットフォームのシステム構成図

※ 横にスクロールできます
自然言語処理のシステム構成図

Webクローラーで培った技術を応用し、同時に多数のpod/cloud TPUを立ち上げて解析

K8Sで多数のpodを立ち上げ
オートスケール可能
プリエンプティブルクラスタを利用
利用コストが安い
Cloud TPUを利用
GPUを上回る高速演算が可能

複雑なワークフローも、ノーコードですっきり簡単に。

ノーコードの自然言語処理プラットフォームです。

従来たくさんの時間とさまざまな人的リソースを要した自然言語処理の作業も、簡単にワンストップで行えます。
情報収集から分析結果の可視化まで、まとめてお任せください。

世界を俯瞰し、未来を予測する

当社のミッションは、「世界を俯瞰し、未来を予測する」です。
私たちが世界と言ったときの世界とは、主としてデータを通してみた世界のことになります。
今世の中に存在するデータの9割は過去2年に生み出されたものだと言われています。
有史以来、人類の数千年の時間の中で生み出された全データのほとんどがこの2年以内に生み出されたものだと言うことです。現代の私たちは、超高速粒子の「タキオン」のように、際限ないスピードで広がっていくデータの中に存在しています。

世の中には様々なデータがあります。
音声データ、画像・動画データ、IoT等から収集されるセンサーデータ、そしてテキストデータ。
自然言語処理がターゲットとしているのが、ニュース記事やSNS、組織内にある様々な文書である、テキストデータです。
それらのテキストデータを自然言語処理エンジンが意味を理解させ、非構造化データから構造化データへと変換していきます。
非構造化データが構造化データに変換されたことによって、データから未来におこることも予測することが可能になります。

これが実現したときに、人間のデータへの接し方が一変し、データを取り巻く生態系が変わるはずです。

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