日本語における自然言語解析とその応用〜COTOHA VA & API〜

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日本語における自然言語解析とその応用
〜COTOHA VA & API〜
NTTコミュニケーションズ株式会社
アプリケーション＆コンテンツサービス部
AI推進室
Team MASAMASA (石井方邦 / 浜田正裕)

 名前：石井方邦（MASAkuni Ishii）
 所属：NTTコミュニケーションズ
 担当：COTOHAパートナーセールス/イノベーション
 趣味：音楽聴く/ライブ行く
 ２大学生時代勉強したくなかったこと：DB、機械学習
 経歴
・学生時代：セキュリティの研究に従事
・NTT研究所入社：セキュリティ＆BigDataチームに配属
OJTしてるときにチームが分割/なぜかBigDataチームへ
Twitterのデータをひたすら収集
オンライン機械学習エンジン「Jubatus」
・NTTコミュニケーションズへ異動：
なぜか海外製品を利用したオーダーシステムを開発
その後、”COTOHA”の販売チームに。。。
自己紹介
1
気づいたらAIやってました

 名前: 浜田正裕（MASAhiro Hamada)
 所属: NTTコミュニケーションズ
 担当: COTOHA API開発
 趣味: ソーイング・自転車・読書・レザークラフト・
車中泊旅行・カラオケ
 よく使う言語: Ruby, Bash
 経歴:
2006年電気通信大学卒。
チャットボット+質問応答が研究テーマ。
2006年NTTアドバンステクノロジ社入社。
入社後10年程度、
NTTレゾナントの検索システム関連開発に従事。
2016年 NTTコミュニケーションズ社に出向。
COTOHA開発に従事
自己紹介
2
気づいたらAIやってました

【参考】NTTコミュニケーションズについて
日本電信電話株式会社（持株会社）
・営業収益: 1兆2,830億円・営業利益: 1,325億円
グローバルに高品質な
ICTサービスを提供
<拠点の展開状況>
など
・約21,550名
[内訳] 国内 : 約11,900名海外 : 約 9,650名
*1 2017年3月末時点 *2 データセンター拠点数は計画を含む
・41の国や地域の112都市で事業拠点展開
・196の国や地域でグローバルネットワークサービスを提供
・世界最大級のグローバルTier1 IPバックボーン
・全世界に140以上のデータセンターを展開*2
<2016年度の事業状況>
<従業員数>

COTOHAサービス
4
短期間で導入が可能な、ユーザーの自
己解決を支援するAIサービス
自然な日本語を高い精度で理解し、
必要な情報を自ら聞き出すといった
“人間らしい対話”ができるAI
AIによる超高精度の自動翻訳を実現す
る、企業向け翻訳ソリューション
NTTグループの40年以上にわたる研究
成果である日本語辞書・自然言語処理
を活用したAPIプラットフォーム

これだれかわかりますか？
5

7
NTTコミュニケーションズLINE公式アカウントに「COTOHA」を搭載

会話から欲しい商品をリコメンド
会話により、購入前の不安を解消

コリスのほうがかわいい。。。
10

11
なぜ、チャットボット等の
コミュニケーション系AI
にイマイチ感があるのか？

「会話」を理解する
なぜ、コミュニケーション系AIにイマイチ感があるのか
「画像・映像」を理解する
「状態」を理解する
＊自動運転など

「人ができることできないのか」
と感じる

と感じる
「人ではできないな」
と感じる

Hololens
X
COTOHA
X
IoT

 NTTコミュニケーションズのEnterprise Cloud上でのSaaS型サービスです。
 接続するインターフェースやデータベースについては、お客さまのご要件に応じてソ
リューションをご提供します。
COTOHAの利用イメージ(全体像)
17
質問
お客さま
API
自然言語解析
モジュール
チ
ャ
ッ
ト
シ
ス
テ
ム
辞書群
会話フロー設定
モジュール
FAQ設定
モジュール
エスカレーション
半自動学習
回答
オペレーター
社内システム
/DB
外
部
接
続
モ
ジ
ュ
ー
ル
コンテンツ群
チャット
ロボット
音声認識・合成
WEB Site
翻訳エンジン
Enterprise
Cloud インターネット
天候ニュース交通情報金融情報位置情報

COTOHAサービス
18
短期間で導入が可能な、ユーザーの自
己解決を支援するAIサービス
自然な日本語を高い精度で理解し、
必要な情報を自ら聞き出すといった
“人間らしい対話”ができるAI
AIによる超高精度の自動翻訳を実現す
る、企業向け翻訳ソリューション
NTTグループの40年以上にわたる研究
成果である日本語辞書・自然言語処理
を活用したAPIプラットフォーム

AIを脳で表してみる
19
19
会話脳
予測脳
・・・
記
憶
領
域
知
識
領
域
分析脳
言語脳

AIを脳で表してみる
20
20
言語脳
会話脳
予測脳
・・・
記
憶
領
域
知
識
領
域
分析脳
ここ

意味を利用した日本語解析とは？
21

22
サラダは食べるけど妹は食べません！

23
昨日、銀座でサラダと焼き肉を食べた。
昨日、銀座で妹と焼き肉を食べた。
私
サラダ
焼肉
食べる
私
妹
焼肉食べる
＋
＋
サラダは食べるけど妹は食べません！

NTTグループの40年以上にわたる研究成果である日本語辞書・自然言語機能、および
COTOHAサービスの提供を通じて独自開発した機能をベースとした「テキスト・
言語解析」「対話」「音声認識」向けAPIサービスです。
COTOHA APIの概要
24
日本語テキストを扱う
様々なビジネスシーン
に活用可能
NTTグループの40年以上
にわたる研究成果である
日本語辞書・自然言語処理を
活用したAPI
辞書および
APIカスタマイズで
さらに精度向上
が可能 COTOHA API
テキスト
アナリティクス翻訳
A
あ
接客応対マーケティングヘルプデスク
…
API設定
カスタマイズ
お客さま個別辞書
NTT業界用語辞書
NTT基本語辞書
テキスト
言語解析
対話音声

COTOHA APIの活用シーン
RPAの前処理で表記揺れを検知・訂正することでRPAの適用範囲拡大
RPA導入による業務効率化を行ったが、
処理するファイル(メール等)にノイズ
が多く、Robotが業務処理を行えない。
…
COTOHA APIで表記揺れ等のノイズを
除去することでRobotが業務処理可能
に。RPA適用範囲拡大により導入効果
を更に向上。
表記揺れ正規化
2
活用が難しい非構造ビッグデータのマーケティング活用
ビッグデータをマーケティング等に活
用したいが、非構造データの解析が難
しく、価値ある資産が活かされること
なく塩漬けになっている。
COTOHA APIを用いて非構造データの
解析/ユーザー属性の抽出を行うことで、
ビッグデータ活用したマーケティング
が可能に。
1
ユーザー属性、
キーワード抽出
…

COTOHA APIの活用シーン
音声認識の精度改善による、応対システム導入効果向上
音声入力をUIとして後続の
VA/Chatbotへ連携するRobot中心の応
対システムを導入したが、認識精度が
低く、コスト削減効果が得られない。
COTOHA APIで音声特有の認識誤りを
検知・訂正することで、精度向上が可
能。人へのエスカレ率の低減等により、
コスト削減効果が増大。
3
ゼロベースでは対応が難しい日本語対応をAdd-onで実現
既存のVA製品の多言語化を進める際に、
習得/解析難易度が高い日本語は構築
に莫大な工数がかかる。
COTOHA APIではお客様のVA製品に、
必要な機能だけをAdd-onする形で日
本語化対応が可能。
4
ええと・・・、プリン
を4個ください …
ええとプリンをよんこう
ください
ええと・・・、プリン
を4個ください
プリンを4個ください
言い淀み除去・
誤り検知・訂正
How long does it
take to get there?
30min.
そこに着くまでどれくらい？？？？
How long does it
take to get there?
30min.
そこに着くまでどれくらい？ 30分です
構文解析・
翻訳

COTOHA APIの強み「①日本語辞書」「②意味属性利用」「③日本語文脈理解」
により、日本語文章を正しく詳細に理解できるため、実現不可能だった活用ケー
スにリーチできます。
COTOHA APIの強み
27
現状例
フレッツ光定額プラン…いや
２段階定額プランを申し込
みたい。
否定語
修正語
すみません、わかりません。
年代:不明
職業:不明
居住地:不明
VA利用者
VA対話ログ
年代:20-30代
職業:医療関係
居住地:田町
VA利用者
不良品の
クーリング
オフをした
いです
mail テーマ
返品依頼
後続業務
？
HEXが故障した。
すみません、
よくわかりません。
HEXが故障した。
熱交換器の
故障問合せですね。
COTOHA APIの強み
①世界最大級の
日本語辞書
(随時拡充中)
②単語を約3000種の
意味属性に分類
③日本語文章の文脈理解
将来活用例
私 / は / 昨日 / 、 / 彼 / が / 書く/ い / た / 小説 / を / 本屋 / で / 買う / い / ました
動作主格述語時間格場所格対象格
動作主格述語対象格
フレッツ光定額プラン…いや
２段階定額プランを申し込
みたい。
否定語
修正語
２段階定額プランですね。
テーマ
返品問合せ
不良品の
クーリング
オフをした
いです
mail テーマ
返品依頼
後続業務
テーマ
返品問合せ
返品
対応

COTOHA API活用事例

自然言語3カテゴリ23種類のAPIを順次公開予定です。
提供API(言語・テキスト解析API)
言語・テキスト解析APIs
固有表現抽出人名や地名などの固有表現を抽出します。 2018/1Q予定2
構文解析
日本語テキストの構造と意味を解析します。※
・形態素解析：文章を単語ごとに分割し、品詞タイプを出力
・表記ゆれ正規化：表記ゆれや崩れ語を正規化し出力
・意味解析：係り受けを解析し、文節間の意味関係を出力
2018/1Q予定1
キーワード抽出人名や地名、組織など、文章の主要なキーワードを抽出します。 2018/1Q予定7
照応解析
「あれ」「これ」「次」「他」等の指示語・省略語を検知し、
内容を明記した文章を出力します。
2018/1Q予定
(BETA版)
4

提供API(対話API)
対話APIs
文タイプ判定叙述文、命令文、質問文等の文タイプを出力します。 2018/1Q予定3
類似度判定文章間の類似度を算出し、出力します。 2018/1Q予定7 A B
ユーザ属性推定文章からユーザの年代、職業等の属性を推定します。
2018/1Q予定
(BETA版)
4

提供API(音声認識API)
音声認識APIs
言い淀み除去ユーザからの音声入力時に含まれる言い淀みを除去します。 2018/3Q予定1
誤り箇所検知
音声認識処理後のテキストに対して、認識ミスの恐れがある単
語を検知・抽出します。
2018/3Q予定2
!
誤り箇所訂正
音声認識処理後のテキストに対して、認識ミスの恐れがある単
語を検知し、修正候補を提示します。
2018/3Q予定3
✔

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