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SELECT Positive Person FROM AIDB

SELECT Positive Person FROM AIDB

Winning entry of the Oracleai Championship.
The presentation was held on November 26, 2025.

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Takayuki Nishio

November 26, 2025
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  1. 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。
  2. 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?
  3. 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 %
  4. 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
  5. 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