本スライドは、弊社の鈴木により2021年3月25日のArithmer Seminarで使用されたものです。 弊社のNLPソリューションの基礎的な部分について、営業メンバー・非DBエンジニアに理解してもらう目的で作った資料になります。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.

1. 自動車、バイク等
NLPTechnologyIntroduction
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2. • はじめに（自然言語処理について全般のご説明）
• 事例紹介
目次

3. 画像に対してAIがボケた場合の面白さを測定した研究。
人間によるボケより面白くなく，画像説明文よりは面白い
https://arxiv.org/abs/1805.11850
はい。ここが私の陣地です。
これが私のスタンド？
ここには、
鳥取の埋蔵金があるんだ
はじめに
（ユニークな研究：AIによる大喜利）

4. 自然言語とは？
⇒普段、私たちが読み書きしている言葉のこと。
（英語、日本語、手話など）
自然言語でない言語って？
⇒コンピュータが扱う言語。人工言語。プログラミング言語。
（C、Pythonなど）
自然言語処理とは
⇒「自然言語」をコンピュータ上で扱う技術のこと。
はじめに

5. 自然言語処理でも色々な技術がある
（テキストを解析したり、音声を解析したり。。）
自然言語処理技術
はじめに

6. ・機械翻訳
・対話
2016年からアルゴリズム刷新
対応言語が100を超える
AIスピーカー
音声で予約、確認、命令など
が可能に
自然言語処理の応用
はじめに

7. 第1次AIブーム
1950年 2010年
1990年
1960年 1970年 1980年 2000年
第2次AIブーム 第3次AIブーム
ELIZA
臨床心理士を模したプログラム
第二次世界大戦以降
機械翻訳の登場
統計的手法を用いた
機械翻訳、対話など
はじめに
自然言語処理の歴史

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事前学習モデル
• GPT-1,2,3
• BERT
• M2M100
• T5
Attention改良
FullFonnection
• BugofWords
• 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誕生
分散表現獲得手法
• Word2vec
• Glove
• Fasttext
RNN系
CNN
• Refomer
• Longformer
• BigBird
• Peformer
自然言語処理におけるモデルの発展
はじめに

9. 事例紹介
・AIチャットボット（業務マニュアル）
・テキストマイニング
・教育動画レコメンド
・文章自動生成
・SPIデータ分析
・アイディアジェネレータ

10. 業務マニュアルをもとに回答を表示
問い合わせ対応にかかる時間を削減
AIチャットボット（業務マニュアル）
チャット画面 QA管理画面

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※EXCEL形式
AIチャットボット（業務マニュアル）
FAQがなしでもマニュアル取込をすることで運用可能。
運用中に随時FAQを追加することができる。

12. テキストデータから業務に必要な情報を抽出
テキストデータ
1:分類A
2:分類B
3:分類C
利用者へ
社内で保持している
テキストデータ
・SNSや口コミサイト
・アンケート分析・マーケティング調査
・Webサイトへの問い合わせ
・コールセンター・お客様相談窓口
・イベント会場・展示場での会話ログ
・社内日報・議事録・報告書
・トレンド予測
＜活用シーン＞
業務に適した分類 分類されたテキストを業務に利用
テキストマイニング

13. Twitter解析 つぶやきをリアルタイムに収集し、目的に合わせて必要な情報を抽出
例）災害時に運行停止した鉄道の再開時刻に関する情報を取得し、再開時刻を予測
今は余震も少し落ち着いたかな。ご飯食べてニュース
をみんなで見てる。銀座線が動き出したって。
今は余震も少し落ち着いたかな。ご飯食べてニュース
をみんなで見てる。銀座線が動き出したって。
ツイートを運行再開情報に分類した理由
テキストマイニング

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教育xICTxAI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

15. 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

16. 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。
大規模データを基に学習したモデルが文章を自動生成
安倍首相の国会答弁
文章自動生成

17. 新人の気象予報士と同じくらいの出来栄え
天気予報原稿自動生成（東京新聞朝刊概況）
・全国気象台から天気の情報
（気圧、天気、気温など）をインプット。
気圧 天気 気温
文章自動生成

18. 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）

19. 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

20. ArithmerAISystems

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