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自動車、バイク等
Arithmer株式会社
営業企画本部 北村 潤一郎
研究開発本部 鈴木 良尚
梅本 晴弥
自社情報資産を“そのまま”AIチャットボットに
~チャットボットで問い合わせの件数や時間を大幅削減!
自社情報資産を短時間で取込、社員教育や・ノウハウ継承に~
2021年7月20日
①会社紹介
②AIについて
③自然言語処理について
④AI技術と活用事例
⑤ArithmerBot(チャットボット)製品紹介
⑥質疑応答
目次
会社紹介
会社概要
4
【会社名】 Arithmer株式会社 【代表取締役社長兼CEO】 大田 佳宏
【創 業】 2016年9月1日 【社員数】 85名(2021年4月)
【資本金(資本準備金含む)】 23億7,815万6,000円
【本社所在地】
〒106-6040 東京都港区六本木一丁目6-1 泉ガーデンタワー 40F
【サテライトオフィス】
東京大学オフィス、徳島オフィス、名古屋オフィス
【事業内容】
OCRや画像解析、動画解析、自然言語処理、3Dモデル自動生成、スマートロボットなど、
AIを活用したソリューションサービスの研究・開発を行い、B2Bビジネスを展開
【社名の由来】
Arithmerという社名は、算術、数学という意味のArithmeticからつくった造語です。科学技術の基礎には
数学があります。私たちは高度数学を応用して、まだ見ぬ新しいAI・IT技術を創造してゆきます。
AIについて
5
6/27
自己紹介
【名前】 鈴木 良尚
【出身】 栃木県
【略歴】
富士フイルムにて医療画像診断システム、レポート作成システム担当
Arithmerにてチャットボット開発、AI-OCR開発(補正処理)、クイズに答えて似顔絵作
成ロボット、アンケート解析、文章類似度判定、GoogleCloud構築、企業様向け外部講師、
グローバルコミュニケーション開発推進協議会等、広範囲を担当。
6
1. この写真に映っているのは犬?猫?
2. 機械学習(深層学習)
3. 機械学習のプロセス
4. 機械学習の種類
5. 迷惑メール判定
7
目次
【問題】この写真に映っているのは犬?猫?
8
この写真に映っているのは犬?猫?
この写真は犬で
こっちは猫なのよ
私たちは犬や猫がどういうものなのかを経験的に学習している
【特徴をつかむ】
鼻が前に出てたり
耳が大きいと犬っぽいぞ
9
機械学習(深層学習)
犬
猫
猫
犬
人間が学習する過程をコンピュータに真似させる手法
10
先生の代わりに
データから学ぶ
犬
猫
入力(説明変数) 出力(目的変数)
モデル
a=1
b=1
c=1
:
パラメータ
犬
犬
0.8
1.3
1.4 猫
0.65
1.51
1.3
犬
0.3
1.25
1.74
猫
0.24
1.38
2.1
犬
0.19
1.43
2.32
猫 犬 猫 犬
推論 (実用)
学習
教師データ(訓練データ)
a=0.19
b=1.43
c=2.32
:
パラメータ
例えば、犬猫画像判別機を作りたい。
機械学習のプロセス
11
12
機械学習の種類
教師あり学習
• 分類
• 回帰
教師なし学習
• クラスタリング
• 次元削減 など
強化学習
• 戦略決定 など
最も実用的な学習方法(教師データから学習)
迷惑メール判定(機械学習のプロセス)
通常 迷惑メール 通常 迷惑メール
犬
通常
or
迷惑メール
入力(説明変数) 出力(目的変数)
モデル
w₁=0.19
w₂=1.43
w₃=2.32
:
パラメータ
推論 (実用)
学習
w=0.19
w=1.43
w=2.32
:
パラメータ
教師データ
(迷惑メール判定)
メール
通常
or
迷惑メール
13
14
迷惑メール判定(教師データの具体例)
14
通常
迷惑メール 突然ですが、
あなたに以前お借りしていた2000万円をお返
ししたく、連絡差し上げました。
以下のURLからご入金口座を教えて頂けませ
んか?
https://~~~
ABC株式会社 佐藤様
平素より大変お世話になっております。
○○です。
先ほどお電話した件で~~
【特徴をつかむ】
・署名の有無
・URLへの誘導
・いきなりお金の返金依頼
自然言語処理について
自動車、バイク等
AI自然言語処理
2 0 2 1 / 7 / 2 0
N L P t e a m : H a r u y a U m e m o t o
17
梅本 晴弥 (Umemoto Haruya)
キャリア
2018, 青山学院大学(情報テクノロジー学科)卒業 学士(工学)
2020, 青山学院大学大学院(知能情報コース)卒業 修士(工学)
2020, Arithmer 株式会社(NLPチーム)
専門分野:強化学習,機械学習,自然言語処理(対話システム, 大規模事前学習モデル)
受賞歴
2020 - 人工知能学会研究会優秀賞
2020 - 薦田先端学術賞
2020 - 学業成績最優秀賞
2020 - 修士論文発表優秀賞
2017 - データ解析ハッカソン2017準優勝
(SIG-DOCMAS主催)
担当案件等
◼ 自己学習を促す教育用動画レコメンドAI
(https://arithmer.co.jp/210405)
◼ SPI等に基づいた能力予測システム
◼ 就活生の傾向把握のためのES分析
◼ 人間のフィードバックに基づいた対話シス
テム研究開発
自己紹介
18
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例の紹介
19
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例の紹介
20
自然言語処理とは何か?
人間がコミュニケーションなどに用いている言葉を
コンピュータでする処理を自然言語処理と呼ぶ
言語データ 処理媒体 成果物
人間が情報を伝達・保存するための代表的な手段の
1つである自然言語を扱う分野
21
AIが対象とする代表的なデータ
以下のYouTubeの動画にはどの様なデータが含まれていますか?
画像/動画
音声
数値データ
自然言語データ
22
代表的なデータの種類と応用例
画像/動画
• 顔認識
• 物体検出,トラッキング
• 異常検知
音声
• 合成音声
• 音声認識
• ノイズ抑制
数値データ
• 数値予測
• ビックデータ処理
• エッジデータ処理
自然言語
• 情報検索
• 機械翻訳
• 対話システム
23
自然言語処理技術の分野・技術
感情分析 文章校正 文章生成 音声認識
情報検索 文書分類 機械翻訳 質問応答
構文解析 意味解析 形態素解析 文脈解析
自然言語処理が扱う分野は幅広く,専用に発展した技術も多い
24
自然言語処理技術の応用の具体例
機械翻訳
情報検索
応用が出来れば人々に大きく貢献できる可能性が高い
25
自然言語処理をする動機と課題
• 👍人間の多くの活動に自然言語が含まれている
家族との会話,テレビの視聴(音声),インターネットでの検索
• 👍応用先が幅広い
人間が自然言語処理でしている作業の多くは潜在的に置き換えられる可能性がある
• 👍データ量の多さ
人間の各種行動において逐次蓄積された大量の言語データを活用することができる
• 😥自然言語特有のあいまい性
同音異義語,類義語が多様に存在し,それが文章として組み合わされる
• 😥自然言語は直接AIで扱うことができない
自然言語は数値データではないので,AIで扱うために工夫が必要になる
26
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例
27
自然言語処理はなぜ難しい?
AIは数値しか扱うことができない
画像 行列 AI AI
変換
音声
数値データ AI
AI
何かの処理?
文字
画像/動画 音声
数値データ 自然言語
28
自然言語はあいまい
同音異義語
このマウスは賢い
頭の良いネズミ?
性能の良いPCマウス?
言い換え
本の売り方 本の売却,書籍の販売方法,本を売る方法,…
文脈で意味が変わる
悪くない~
悪くない…けど(悪い)
思ったより悪くないね(良い)
29
自然言語をそのまま扱うとどうなる?
例:検索エンジン
調べたいことを検索 “入力された単語”が
含まれる記事を表示
表示される記事が少ない/
良い検索結果が得られない
問題点
1. 数値として扱えないので,その単語が入っているかどうかでしか検索できない
2. 類似単語が含まれる(検索単語が含まれていない)良質な記事が検索に引っかからない
30
NLPにおけるAIモデルの発展
事前学習モデル
• GPT-1,2,3
• BERT
• M2M100
• T5
Attention改良
Full Fonnection
• Bug of Words
• 分かち書き
• 共起ベクトル
以前 2011年 ~ 2017年 ~ 現在
統計的自然言語処理
🔥Transformer爆誕🔥
分散表現獲得手法
• Word2vec
• Glove
• Fasttext
RNN系
CNN
* RNNやLSTM,CNNのモデル提案はもっと以前
• Refomer
• Longformer
• Big Bird
• Peformer
31
分散表現モデル:word2vec [Mikorov+13]
単語のベクトルを学習する教師なし学習モデル
学習用データ
(文章ならなんでも可)
1. 学習フェーズ
word2vecで学習
2. word2vecを用いて単語をベクトルに変換
単語 word2vecで変換
Queen
ベクトル
[0.2, 0.5, … ,-0.1, 0.8]
32
word2vecで学習されたベクトルの性能を示す有名な例
king – man + woman = queen
1. 単語間で演算をすることが可能に(裏でword2vecを通してベクトル化をする)
2. word2vecで得られるベクトルは人間が単語に対する持つ印象と一致する
王様(king)から男性(man)を引いて女性(woman)を加えると女王(queen)になる
最初に単語のベクトルを学習させ,それを様々なタスクに
応用する流れがスタンダードに
33
単語分散表現学習を利用した自然言語処理フロー
単語分散表現の学習
学習用データ
(文章ならなんでも可) word2vecで学習
AIで扱えない言語を“人間の感覚と一致するベクトル”へ変換する
感情分析 文書分類 機械翻訳 質問応答
各種タスクのAIモデルの入力にword2vecのベクトルを利用
34
NLPにおけるAIモデルの発展
事前学習モデル
• GPT-1,2,3
• BERT
• M2M100
• T5
Attention改良
Full Fonnection
• Bug of Words
• 分かち書き
• 共起ベクトル
以前 2011年 ~ 2017年 ~ 現在
統計的自然言語処理
🔥Transformer爆誕🔥
分散表現獲得手法
• Word2vec
• Glove
• Fasttext
RNN系
CNN
* RNNやLSTM,CNNのモデル提案はもっと以前
• Refomer
• Longformer
• Big Bird
• Peformer
35
Transformer構造の登場[Vaswani+2017]
Transformer構造
2017年にGoogleから発表されたAIモデルの新しい構造
1. グラフィックボード(GPU)を最大限に活用できる
2. 従来よりも効率良く学習でき,高い性能を持つ
3. 自然言語処理の長い依存関係も考慮できる
自然言語処理のスタンダードが変化
36
事前学習を利用した自然言語処理フロー
事前学習
大量の学習用データ Transformerモデルで学習
感情分析 文書分類
機械翻訳 質問応答
ファインチューニング
事前学習済みTransformer
モデルで学習
自然言語処理タスク
37
Transformer構造と事前学習による発展
• 効率・性能良く学習できるTransformer構造によって
膨大なテキストデータを学習させることが可能に
• 近年の言語モデルでは,事前学習を行い汎用的な言語モデルを作成し,
その事前学習済みモデルを活用する
• ファインチューニングで学習済みモデルを個別タスクへ適応させる構造は
学習効率/モデル性能を大幅に向上させた
• 近年は大規模なモデルを扱うことが増えてきたため,より扱う方に
高度で幅広い専門知識が必要になってきている
38
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例
39
GPT-2[Radford+2018]
2018年に大規模な言語モデルGPT-2が発表
[1] GIGAZINEより: https://gigazine.net/news/20191106-gpt-2-final-model-release/
40
GPT-3[Brown+2020]
2020年により大規模なモデルであるGPT-3が発表
GPT-2
学習用データ(40GB) モデル(パラメータ数:15億)
GPT-3
学習用データ(45TB) モデル(パラメータ数:1750億)
41
GPT-3[Brown+2020]の出力例1
入力されたタイトル,サブタイトルから,記事の内容を自動生成
42
GPT-3[Brown+2020]の出力例2
入力された文法的に間違った英文から正しい英文を生成
言語モデルは応用の幅が広い
43
Dall・E[Ramesh+2021]
入力文に応じた画像を生成するGPT-3と同じ構造のモデル
• パラメータ数は1200億
• 画像とその説明文が記載されたデータセット
で学習
• 従来の画像生成よりも圧倒的に品質の高い
画像を生成することが可能に
44
Dall・E[Ramesh+2021]の生成例
AI技術と活用事例
自然言語で書かれた文章は、多数の言い回しや関係ない文章も存在
AIが同じ内容であることを判断して、結果を出力している。
テキスト分類
SNSのテキストデータ収集・解析
(災害時の鉄道の運行再開時刻を予測)
今後 とも 、 この よう な 目 に 見える 取組 を 一つ 一つ 積み上げ て いく こと により 、
日米地位協定 の ある べき 姿 を 不断 に 追求 し て まいり ます 。今後 とも 、 抑止力 を 維
持 し ながら 、 沖縄 の 皆様 の 心 に 寄り添い 、 基地 負担 の 軽減 に 一つ 一つ 結果 を 出
し て まいり ます 。消費税率 引上げ に当たって は 、 前回 の # % 引上げ の 経験 を 生か
し 、 あらゆる 施策 を 総動員 し 、 経済 に 影響 を 及ぼさ ない よう 全力 で 対応 し て ま
いり ます 。毎月 勤労 統計 について 不適切 な 調査 が 行わ れ 、 雇用保険 、 労災保険 と
いった セーフティー ネット へ の 信頼 を 損なう 事態 を 招い た こと について 、 国民 の
皆様 に おわび 申し上げ ます 。昨年 末 、 TPP が 発効 し まし た 。 来月 に は 、 欧州 と
の 経済 連携 協定 も 発効 し ます 。今 、 国際社会 の パワー バランス は 大きく 変化 し つ
つ あり 、 我が国 を 取り巻く 安全保障 環境 は 、 格段 に 速い スピード で 厳し さ と 不確
実性 を 増し て い ます 。こうした 取組 を通じて 再発防止 に 全力 を 尽くす こと で 、 政
治 の 責任 を しっかり と 果たし て まいり ます 。
テキスト自動生成
安倍元首相のように国会答弁するモデル
新人の気象予報士と同じくらいの出来栄え
・全国気象台から天気の情報
(気圧、天気、気温など)
気圧 天気 気温
・テキスト(xml,csv)をインプット
新聞朝刊概況
テキスト自動生成
49
教育×ICT×AIで生まれる次世代の学習システム
感想記入フェーズ
授業を受講
授業の感想を入力
AI推薦フェーズ
AIによる感想の解析
感想に基づく動画推薦
推薦動画の視聴
自己学習フェーズ
◼ 動画に対する振り返り
◼ 動画の知識の定着や
興味の拡張
教育動画レコメンドAI
①感想を入力 ②感想に沿った動画を提案
授業を受けた子供たちの感想を基に動画を提案
子供たちの学習をサポート
教育動画レコメンドAI
YouTube内の動画
AIが感想文を理解して、その内容に合わせてレコメンド。
また、生徒がその動画に対して評価をすることでAIが学習し提案精度が向上。
就活性のSPIデータから内定確度を予測
人事の採用プロセスを効率化
SPIデータ分析(応募者の能力予測)
学習データに存在しない新しい回答を生成
QA作成の手間を簡略化、クリエイティブな回答も可能
アイディアジェネレータ
文書データから自動で質問文を生成
FAQ作成を効率化
質問文の自動生成【研究中】
入力サンプル
ビヨンセ・ジゼル・ノウルズ・カーター(BeyoncéGiselleKnowles-Carter、1981年9月4日-)
は、アメリカ合衆国の歌手、作曲家、レコードプロデューサー、女優。テキサス州ヒュース
トンで生まれ育った彼女は子供の頃、さまざまな歌とダンスのコンテストで出演し、1990年
代後半にR&BガールグループDestiny'sChildのメインシンガーとして有名になりました。
GPT-2-extra-large
1. 『Destiny'sChild』はどこの国で生まれたのか?
2. 『Destiny'sChild』はいつ発売されたの?
3. 『Destiny'sChild』はどこの国で活躍したのか?
自動車、バイク等
ArithmerBot(チャットボット)製品紹介
Confidential
1,AIチャットボットとは
2,ArithmerBotの特徴
3,導入と利用のポイント
4, 導入事例
5, まとめ
6, ArithmerBotの価格と導入スケジュール
目 次
55
1,AIチャットボットとは
1,AIチャットボットとは 人対ボット(AI)の質疑応答のツールです
人物A ボット
(AIもしくは自動返答プログラムもしくは両方)
チャットボット
57
チャット
人物A
人物B
SNSもチャットの一種
58
チャットボット
質問 回答
お金が出ない 再度同じ操作をして
ください。
お金が詰まった コールセンターに
連絡してください
お札が詰まった コールセンターに
連絡してください
大量のQAが必要
1,AIチャットボットとは チャットボットとの違い
AIチャットボット
ArithmerBot
質問 回答
お金が出ない 再度同じ操作をして
ください。
お金が詰まった コールセンターに
連絡してください
お札が詰まった コールセンターに
連絡してください
自然言語処理技術により
QAの削減などが可能
既存のマニュアルを用いる
ことでQAレスの
チャットボット実装を実現
質問 マニュアルより検索
お金が出ない 再度同じ操作をしてくださ
い。
お金が詰まった コールセンターに連絡して
ください
お札が詰まった コールセンターに連絡して
ください
QAリスト
QA
2,ArithmerBotの特徴
60
業務マニュアル
QAリスト
ログDB
AIエンジン
マニュアルDB
※お客様作業
※お客様作業
データ取込から運用フローの概念図
マニュアル・QA
インポート
ログに基づく
QA追加
学習データ ログ管理画面
QA管理画面
ログデータ
参照
AIチャットボット
User Interface
ユーザ利用によるフィードバック
FAQ情報更新
2,ArithmerBotの特徴 マニュアル方式
QA
2,ArithmerBotの特徴 既存マニュアルを利用できます
・社内にあるWord,Excel,PowerPoint,PDFの社内規約、マニュアル、取扱説明書、業務日報、
トラブルシューティングの各種ファイル等を一括で取込むことができます。
・ファイル取込時にArithmerBot検索エンジンが効率よく回答候補を検索できるようデータベースに保存されます。
変換取込
61
ArithmerBot_独自形式
※特許取得
ArithmerBot_DB
2,ArithmerBotの特徴 独自XMLでデータベースから回答候補を検索しています
62
・質問文に対する回答候補をデータベースから高速に複数見つけ出します。
ArithmerBot検索エンジン
ArithmerBot_DB
質問文
アウトプット
質問文から検索キーワードを
抽出します。
独自XML形式
へ変換
ライブラリ構
築
言葉の揺らぎ
と
スコアリング
ビッグデータ
の
抽出
質問分類
モデル構築
質問文理解の
アルゴリズム
ArithmerBot_NLPエンジン
2, ArithmerBotの特徴 検索結果の候補が探しやすいです
63
・複数表示される検索結果にはデータベースから特徴的な見出しを抽出表示し、検索者の選択を容易にします。
独自XML形式へ
変換
ライブラリ構築
言葉の揺らぎと
スコアリング
ビッグデータの
抽出
質問分類
モデル構築
質問文理解の
アルゴリズム
ArithmerBot_NLPエンジン
ArithmerBot検索エンジン
ArithmerBot_DB
質問文
検索結果表示
2,ArithmerBotの特徴 キーワード入力、回答候補表示選択、回答詳細表示を1画面で
64
①質問文を入力
②回答候補表示・選択
③回答詳細表示
・ファイルを探し当てるまでにエクスプローラーで深いディレクリーをクリックしたりアプリ起動、ファイルオープンの
ストレスがありません。
・一画面の中で①質問文を入力し②回答候補表示・選択と③回答詳細表示が行えます。
2,ArithmerBotの特徴 回答精度が上がります
65
・回答結果に評価をください。評価で回答精度が上がります。
“いいね”は評価が高く
なり次回から検索順位
が上がっていきます
“よくない”は評価が低
くなり次回から検索順
位が下がっていきます。
2, ArithmerBotの特徴 具体的な利用シーン
66
USB使えてた
USB使えな
くなった
何がおかしい?
USBが
見えない
正しくUSBに
装着してますか
PCのUSB
コネクタが故障
PCの修理
依頼
フォルダからドラ
イブが見えない
USBを一度抜き差し
し、ドライブを確認
してください
ArithmerBotが最も有効活用できる範囲
・業務パソコンでUSBメモリが見れなくなった事例
2,ArithmerBotの特徴 検索時の操作イメージ
67
①質問文を入れます
質問は
何ですか
USBが見えません
この中に答えは
ありますか
USB取扱説明書
挿入確認 アクセスランプ 他のポートで
USBメモリが正しくUSBポートに接続され
ているかを確認してください。
USBメモリーのアクセスランプは点灯して
いますか。
他のUSBポートに接続してアクセスランプ
が点灯するか
PC取扱説明書
接続されたUSB機器に電源が必要な
らばONになっていますか。
セキュリティソフトで接続の許可に
なっているかを
USBポートに埃が溜まっていません
か
USB機器 電源は入って
②回答候補が表示さ
れ妥当と思われる回
答候補をクリック
③詳細情報(マニュ
アルの内容)が表示
されます
セキュリティ
3, ArithmerBotの導入と利用のポイント
チャットボットの活用場面について
目的
実例
・社内問い合わせ工数の削減
・現場の負担軽減
・ナレッジの平準化
・社内マニュアル探しの簡易化
・問い合わせ対応の自動化
・人的リソースの確保
・問い合わせ工数の削減
・顧客満足度の向上
・応対品質の平準化
・問い合わせ対応の自動化
・顧客の自己解決支援
・ECサイトで購買の促進
社内の問合せ対応 顧客からの問合せ対応
3,ArithmerBot導入と利用のポイント AI利用を成功させる5つのポイント
70
①データベース(マニュアル)を整備し適時アップデートし続ける
②検索者はできる限り具体的で端的な質問にする
③検索結果に評価を入れる
④効果的な導入評価は導入前から検討が必要
⑤チャットボットの利用範囲を定める
口頭 通知書 教育
マニュアル
業務マニュアル 内部監査
マニュアル
内部評価
マニュアル
通達書 講習
マニュアル
規定集 内部検査
マニュアル
内部監査
マニュアル
指導
マニュアル
ナレッジ集
※資料種は例です。
ArithmerBotが最も有効活用できる範囲
4, ArithmerBotの導入事例
72
【導入背景】
在宅勤務で質疑応答が多くなったことや
部署内効率化を目指して導入
【開発期間】
約1カ月
【導入結果】
問合せ数半減で質問者と問合せを受ける側で
工数削減に成功
Arithmerbot 事例紹介
Arithmer自社利用 情報システム部門の社員問い合わせに利用
73
【導入背景】
銀行行員様からの内部問合せ
削減効果を図り導入
【開発期間】
約4カ月
【導入結果】 対象マニュアル数 800
問合せ件数減少
回答を得るまでの時間が大幅短縮
トータル問合せ処理工数がダウン
①質問事項を入力
Ex.「給与振込を行ったが、1件該当口座がなしで資金が返却された。
明日でないと来店ができないということであったが、資金はどこに保留すればいいか」
②チャットボットの回答
最適な回答候補を、スコア順で表示(カスタマイズ可)
地方銀行様 事務部向けチャットボット
Arithmerbot 事例紹介
5, ArithmerBotまとめ
75
ArithmerBotはシンプルな画面設計です
6, ArithmerBotの価格と導入スケジュール
標準的な導入スケジュール
標準スケジュールと標準価格
標準価格
初期導入費:250万円~
月 額 費: 25万円~
稼働環境:Arithmerクラウド
(GCP)
お問い合わせ先
Arithmer株式会社
営業企画本部 営業部
03-5579-6683(代表)
crm@arithmer.co.jp
最後に
ご視聴ありがとうございました

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