AIにより文書解析の教師データ作成をスムーズに

FRONTEOは教師データの作成のためのモデル選定に人工知能を用いることで、高精度の教師データの短期間での作成に成功たと発表しました。

Edge POINT!

  • AI教師データ作成の負荷軽減
  • 元データのクラスタを可視化
  • 教師データの選定をしやすく

AI教師データのモデル作成に人工知能を使用

FRONTEOは人工知能「KIBIT(キビット)」を搭載したAIソリューションにおいて、顧客データ解析の教師データ作成に向けたモデル選定に人工知能「Concept Encoder(商標:conceptencoder:コンセプトエンコーダー)」を用いることによって高精度の教師データの短期間での作成に成功したとリリースしました。

本件により、教師データのモデル作成にかかる作業負荷の軽減と作業効率・精度の向上が達成され、なおかつ、AIがデータを客観的かつ網羅的に解析することで、顧客自身が気づけてなかったデータクラスタの提示や、クラスタリング精度の標準化などの効果が確認されたとのことです。

人工知能「KIBIT」の運用では、教師データが必要となります。適切な解析を行うために一定量のデータが不可欠であり、むやみに大量のデータをAIに学習させてしまうと必要な識別が難しく、かつ、解析精度が落ちるとされてます。
また、大量のデータから学習用データを選定する手間も大きいとされており、Concept Encoderが強みとする大量の自由記述によるテキストデータをベクトル化し視覚的に提示することで、元データにどのようなクラスタが含まれているかの把握と学習に適したデータのスムーズな選定が期待できます。

本手法によりFRONTEOは、営業日報、学術論文、エントリーシートなど多様な種類の文書の解析において成果を上げられるとし、今後も自社開発の複数AIエンジンをはじめとした技術を有機的に組み合わせ、顧客の企業価値向上に貢献するサービス提供に努めるとのことです。

リリース:PR TIMES

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