SELECE ポジティブ社員 FROM OracleAIDatabase26ai

JPOUG#15で発表した内容になります。
Oracle CloudのAI関連サービスで面白いことが出来ないかと思い、チャレンジした結果を共有しました。

Transcript

1. SELECT ポジティブ社員 FROM OracleAIDatabase26ai OracleAI選手権 2026年 1月 22日 JPOUG Tech Talk Night#15 - Takayuki Nishio -
2. スピーカー紹介 | 西尾 孝之 認定資格 ・オラクル研修インストラクター ・ORACLE MASTER : Database Platinum 2019(一番のり) , 12c , 11c , 10g , 9i , 8i Cloud Infrastracture Professional 2021～2025 ・OCI Top Partner Engineer受賞 認定証 ・マッターホルン登頂…4478m ・モンブラン登頂………4810m ・キリマンジャロ登頂…..5895m 夢は Oracle Corporation にスポンサーになってもらって、エベレストに登ること
3. Oracle AI 選手権とは？ OracleAIでこんなことが出来るを パートナーが競い合う大会 開催の模様は メディアサイトに掲載されました。
4. SELECT ポジティブ社員 FROM OracleAIDatabase26ai OracleAI選手権 2026年 1月 22日 JOPUG Tech Night#15 - Takayuki Nishio -
5. AIでポジティブ社員を見つけ出す！ データインプットでのAI活用 1 2 3 センチメント (感情) 分析 あえてのAPEXでアプリケーション作成 ポイントとした技術的な要素 Document Understanding / OCI Speech OCI Language Oracle Autonomous AI Database 26ai + APEX
6. ② アウトプット ① データインプット Oracle Autonomous AI Database 26ai OCI Speech Document Understanding システム構成図 手書きデータの取込 音声データの取込 システムからの取込 AI-OCRによる予測変換 話者判別してテキスト化 ベクトル化 ・ データ加工 OCI Language センチメント分析 要約 翻訳 Oracle APEX 様々な種類のデータをAIを使い、 活用しやすいデータとして格納 DBデータをセンチメント分析した結果を表示。 ベクトル検索を使い類似社員も抽出する。
7. ①データインプットでのAI活用：OCR AI活用で精度の高いデータ取り込みが可能 spcaking speaking Dear ScoH Dear Scott 取り込み対象文書 AI-OCRによる変換例
8. それは私が回答します。DBの断片化が発生しておりました。 そのため、実際のデータ量より多くの領域を使用しております。 またSELECT文ではその多くの領域を対象にSELECTしていた ため、パフォーマンスが出ていなかったようです。 なるほど、解決策はあるのでしょうか。 はい、回答します。先日課題になった部分についてお客様に ヒアリングをしました。その結果、弊社のサービスを使った時に、 パフォーマンスがでていないという話でした。 その理由は何かわかりましたか。 ①データインプットでのAI活用：音声取込 ミーティングの音声録画から、話者判別してテキスト化 それでは会議を始めます。今日の議題は 〇〇です。△△さん、先日の課題はどうい う状況ですか？はい、回答します。先日 課題になった部分についてお客様にヒアリ ングをしました。その結果、弊社のサービス を使った時に、パフォーマンスがでていない という話でした。その理由は何かわかりまし たか。それは私が回答します。DBの断片 化が発生しておりました。そのため、実際の データ量より多くの領域を使用しておりま す。またSELECT文ではその多くの領域を 対象にSELECTしていたため、パフォーマン スが出ていなかったようです。なるほど、解 決策はあるのでしょうか。 3人のミーティング音声会議をテキスト化 話者分別してテキスト化 こう変わる それでは会議を始めます。今日の議題は〇〇です。 △△さん、先日の課題はどういう状況ですか？
9. ②センチメント分析 OCI Language で、テキストから感情を読み取る 美味しい ポジティブ 97 % 不味い ネガティブ 96 % ゆっくり休む ポジティブ 70 % 退職したい ネガティブ 49 % 元気 ナチュラル 50 % 不具合 ネガティブ 46 %
10. ②センチメント分析 ポジティブなことが書かれているのか？ネガティブなことか？ 全社員の週次報告データを対象にセンチメント分析を実施
11. デモ 感情タイムラインビュー
12. デモ ワードクラウド分析
13. 苦労したこと センチメント分析は現段階で日本語未対応 1．OCI Languageで翻訳してから、センチメント分析をした ちょっと大変 It's a little tough ネガティブ 60% 翻訳 センチメント分析 今のところ「日本語」をAWSのセンチメント分析機能にかけるマルチク ラウド対応のほうが翻訳誤差がでず精度が高い 2．OCI AI(Cohere)で自然な文法かつ、誇張した感情表現へ ちょっと大変 It's a little tough ネガティブ 90% 翻訳 センチメント分析 It's a pretty tough 感情強調
14. ツール作成（ベクトル検索） 予め登録したベクトル値を対象にベクトル検索を行うファンクションを作成
15. 週報チャット（生成AIエージェント使用） 生成AIエージェントを使用してベクトル検索＆回答
16. 活用の展望 AI-OCR 音声のテキスト化 話者判別 センチメント分析 活用した主なAI技術 その他の活用例 小売店のお客様の声センチメント分析システム ・お客様の声アンケートをAI-OCRで取り込み ・店舗ごとにセンチメント分析 ・どんな店舗がポジティブな声が多いか？ ネガティブな声が多いか？ ポジティブ発言ランキング ・話者判別で人の発言ごとにセンチメント分析 ・ポジティブな発言をするのは誰か？ ・ネガティブな発言ばかりするのは誰か？ ベクトル検索
17. Thank you ご清聴ありがとうございました