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ワークス徳島人工知能NLP研究所の取り組み 2020年2月2日 ワークス徳島人工知能NLP研究所 内田佳孝 confidential © 2020 Works Applications Co.,
Ltd. 1 1 WAP NLP Tech Talk #2 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 2 自己紹介
ワークス徳島人工知能NLP研究所 内田 佳孝(うちだ よしたか) 経歴: 阿南高専(徳島) → 九州工業大学(福岡) → ジャストシステム(徳島→東京) → 2016年7月 ワークス(東京)→ 2017年2月 ワークス徳島(徳島) これまで関わったこと: • 対話システムの研究開発(在学中) • 形態素解析、かな漢字変換、情報検索、情報抽出 テキストマイニング、Chatbot、OCR、etc... • 基礎研究から応用研究(実用化)まで -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 3 本日の内容
• ワークスアプリケーションズの紹介 • ワークス徳島人工知能NLP研究所の紹介 • 研究所の取り組む課題、その楽しさと苦労の紹介 -
商号 :株式会社ワークスアプリケーションズ 設立 :1996年7月 代表者 :井上 直樹 (代表取締役最高経営責任者 ) 秦
修 (代表取締役最高執行責任者 ) 従業員数 :2,353 名(連結) ※2020年9月末時点 本社所在地 :東京都千代田区麹町 2-5-1 半蔵門 PREX South 2F 事業内容 :大手企業向けERPパッケージソフト「HUE」の 開発・販売・サポート 国内事業所 :東京(本社)、大阪、名古屋、 ワークス徳島人工知能NLP研究所 海外開発拠点:上海、シンガポール、インド・チェンナイ 会社概要 overview -
新事業としてSaaS事業にも進出 HUE Works Suite コラボレーション型 表計算Webサービス 「Enterprise Spreadsheet」 プロジェクト管理Webサービス(予定) HUE
Works Suite DX Solutions 電子帳簿保存法対応の証憑電子データ管理 ツール「EBM」 国内最大規模の言語資源を搭載した高精度な 自動応答ツール「Chatbot(仮称)」(予定) 画像処理と自然言語処理による文字読取り ・電子テキスト化ツール「AI-OCR(仮称)」(予定) -
Chatbot(仮称) AI-OCR(仮称) 様々な業務を想定した Chatbotの研究開発を行ってい ます。特に問い合わせ業務を代行する FAQ botの進化 にむけた研究開発を行っています。 画像やPDFデータの帳票をアップロードするだけで 文書中から必要な項目を抽出し、入力欄に自動補完を
行う技術の高精度化を目指し研究開発を行っていま す。 企業内データを活用した生産性向上 企業内に蓄積される多様なデータの有効活用を目指 し、研究開発を行っています。例えばスケジューラーの ログ分析からの会議効率化、施設の有効活用のサ ジェストなど、働き方の提案を目指し研究開発を進めて います。 NLP基盤技術 様々なAI機能を高精度化するために、日本語 NLPの 基盤技術の研究開発を行っています。成果の一部は OSSとして商用利用可能なライセンスで無償公開して います。国内最大規模の日本語言語資源を複数公開 しており多くの企業・研究機関で活用されています。 11 -
新事業としてSaaS事業にも進出 HUE Works Suite コラボレーション型 表計算Webサービス 「Enterprise Spreadsheet」 プロジェクト管理Webサービス(予定) HUE
Works Suite DX Solutions 電子帳簿保存法対応の電子証憑管理サービ ス電子データ管理ツール「EBM」 国内最大規模の言語資源を搭載した高精度な 自動応答ツール「Chatbot(仮称)」(予定) 画像処理と自然言語処理による文字読取り ・電子テキスト化ツール「AI-OCR(仮称)」(予定) 研究のみでなく、開発・運用・サポートも担当 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 12 OSS活動に関してはWAP Tech
Talk #1の資料をご覧ください SpeakerDeckにて公開中です! 『Sudachi辞書の作り方』 https://speakerdeck.com/waptech/sudachici-shu-falsetukurifang 『実用的な日本語単語ベクトル実現について』 https://speakerdeck.com/waptech/chive-shi-yong-de-nari-ben-yu-dan-yu-bekutorus hi-xian-nimukete-20201208 SpeakerDeck ワークスアプリケーションズ 検索 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 14 研究所の取り組む課題、その楽しさと苦労
※ 本日は技術的な解決方法ではなく、どのような課題解消を目指して 研究開発をおこなっているのかを中心に紹介します。 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 15 研究所の取り組む課題、その楽しさと苦労の紹介
国内最大規模の言語資源を搭載した高精度 な自動応答ツール「Chatbot(仮称)」 画像処理と自然言語処理による文字読み取り ・電子テキスト化ツール「 AI-OCR(仮称)」 企業の生産性向上に直接貢献できる! お客様の課題を直接知ることができる。 お客様の業務フロー・要望を理解し、 パッケージ化していく必要がある。 想定していなかった課題が次々発生。。 楽しさ・やりがい 苦労・悩み -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 16 Chatbot(仮称)
利用者 HUE Chatbotへ 自動 回答 質問 問い合わせメール マニュアル 熟練担当者の ノウハウ、etc... FAQ(Q&A集) 利用者の想定質問を事前にセットした FAQから自動で回答を提供 ・一問一答 ・シナリオ形式 ・複数候補提示 ・画像での回答 ・外部API呼び出し ・あいまいな表現の吸収 ・聞き返しによる意図明確化 最適解を出すための 複数のアプローチ -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 17 Chatbot(仮称)
利用者 HUE Chatbotへ 自動 回答 質問 問い合わせメール マニュアル 熟練担当者の ノウハウ、etc... FAQ(Q&A集) 利用者の質問から事前にセットした FAQから自動で回答を提供 ・一問一答 ・シナリオ形式 ・複数候補提示 ・画像での回答 ・外部API呼び出し ・あいまいな表現の吸収 ・聞き返しによる意図明確化 最適解を出すための 複数のアプローチ 少量(多くて数百)のFAQデータから 効率的にかつ高精度なChatbotを構築する (想定していた)最も重要な研究テーマ 大規模な言語資源(Sudachi、chiVe、その他)+効 率的なドメイン適用技術の研究開発 これらの課題の研究開発も継続して進めているが、実 運用を通して難題が多数でてきた -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 19 社内テスト運用での実例(※精度数値はダミーです)
研究所メンバー Chatbot管理者 Chatbot利用者 過去の問い合わせを事前にもら い約90%の回答精度を確認 問い合わせが約45%減少した! 工数削減が実現できた!!! 何も回答してくれない。。 使い物にならない! -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 20 社内テスト運用での実例(※精度数値はダミーです)
研究所メンバー Chatbot管理者 Chatbot利用者 過去の問い合わせを事前にもら い約90%の回答精度を確認 問い合わせが約45%減少した! 工数削減が実現できた!!! 何も回答してくれない。。 使い物にならない! 90%から45%への精度低下の原因は? -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 21 想定精度(90%)から運用精度(45%)の原因は? ※実際は様々な要因があるのですが1例のみ紹介します
ホテル代 領収書 タクシー ※問い合わせは例です。実際の運用タスクとは異なります。 ショートクエリ(単語での質問)が 非常に多く何を聞きたいのか不明瞭 しかし無視できない頻度でこの減少 は出現、なんらかの対策は必要 FAQを解析し自動で聞き返しを 行う機能を実現 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 23 社内テスト運用での実例(※精度数値はダミーです)
研究所メンバー Chatbot管理者 Chatbot利用者 過去の問い合わせを事前にもら い約90%の回答精度を確認 問い合わせが約45%減少した! 工数削減が実現できた!!! 何も回答してくれない。。 使い物にならない! Chatbotへの評価の違いはどこにある? -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 24 Chatbotへの評価の違いの原因は? ※実際は様々な要因があるのですが1例のみ紹介します
ホテル代の上限は? Suicaで精算してい い? タクシーは使っていい の? 領収書の宛名は? ホテルの朝食はつけ ていいの? ※問い合わせは例です。実際の運用タスクとは異なります。 これまでなかった基本的な問い合わせ (FAQにのっていない)が多数。 Chatbotが回答できなくても窓口に問 い合わせるまでもない質問。 ただ、管理者は気づいていない。。 管理者が効率的に問い合わせ を確認、改善できる機能を実現 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 26 AI-OCR(仮称)
AI-OCR 画像で提出されるビジネス文書、特に帳票(領収書、請求書など)から業務システムへの入力に必 要な項目(会社名、金額、日付)などを抽出、システム入力の負荷を軽減する。 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 27 OCR(他社製) AI-OCR(仮称)研究開発の遷移
(NLP研究所なので)OCRは他社製を利用、 文脈はないが構造をもつ文書からの情報抽出の 研究開発に当初は注力 自社NLP技術 OCR(他社製) 自社技術(NLP+画像処理) 自社技術(NLP+画像処理+OCR) 現状: 独自の画像処理(一部 OCR含む)も研究開発 近い未来(進行中): OCRも含めたモデルの研究開発 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 28 現場のリアルなデータは状態が悪い、抽出したい場所が文字 ではないなど様々な要因がありOCRの精度がでない。
= お客様の期待に届かない。。 例えば(領収書の例だと):折り目がはいっている、印刷がかすれている、文字が薄い、 会社名がスタンプ、会社名がロゴなど。。 -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 29 実施した(または実施中)NLP+画像処理の研究開発
• 画像回転補正、クロッピング、スタンプ除去 • ロゴと会社名の関係を学習 • レイアウト類似判定 • 電話番号からの会社名検索 • 言語モデルを用いたOCRの誤り検出・訂正 • 数字専用OCR(手書き含む) • 画像からのテーブル抽出、構造認識 • レイアウト、位置情報をつかった情報抽出 • ユーザー操作ログの学習 • 自動生成データを用いたDNNによるOCR実現 • etc... -
confidential © 2020 Works Applications Co., Ltd. 30 まとめ
【当研究所のミッション】 日本企業の生産性向上、新しい働き方の実現 【楽しさ・やりがい 】 リアルな現場の課題を直接感じ、自分たちで解決に導ける 【苦労・悩み】 制限・制約のなかでの研究開発、技術選択の見極め、 短期的な解決、本質解決の両面から中長期での研究開発 -
自然言語処理リサーチャー 【勤務地】 ・徳島(フルリモート勤務) 【福利厚生】 ・ワークスミルククラブ ・全社会議 「WorksUpDate」 ・成長支援制度 ・確定拠出年金、確定給付年金制度( DB/DC)
・共済会(GLTD団体保険、総合福祉団体保険、傷病見舞金制度、等) など