企業内には、電子ドキュメントや関連データ、設計図面など、構造化されていないデータが膨大に蓄積されています。関連する複数のドキュメントを特定することはとても難しく、従来は専門家の知識や過去の経験に依存していました。たとえば、製造業のお客様では、法律が改定された場合、どの商品のどの仕様に影響するのか、関連するデータを参照するなど、かなり手間のかかる作業を実施しています。それは、担当者ごとの知識や経験に依存しており、かつ、作業時間や業務品質のバラツキが発生していることが課題になっています。
当社独自のデータリンキング*1技術は、複数の文書中の語句の関連性を、独自の自然言語処理技術で抽出し、関連する語句同士を紐付けることが可能です。そして、それらの関係性に基づいて語句同士を紐付けた結果に対して、オントロジー*2として体系化します。そして、オントロジーとして表現される関係性に基づき、関連する文書を素早く特定することができます。
- *1 複数の文書間の語句と語句との意味的な関係性を紐付けること。
- *2 知識をさまざまな概念間の関係として体系付けて表現し、コンピュータでも処理可能としたもの。
当社内の事例では、製造物に対し法律で定められた申請書の作成業務で、関連図面と部品データの整合性確認作業を自動化、熟練者の作業時間を80%削減。関連する文書を素早く特定できることで法改正への対応をドラスティックに改善します。従来は専門職の知識や経験に依存していた情報の関係性の発見を誰でも実施でき、業務の効率化とリスク低減につながります。