社内資料から学習データなしでチャットボットを生成できる「新AIモデル」がPoC利用受付を開始

Sōsekiは登録された文書を読解し、問い合わせに対して蓄積された知を活用して返答することができるAIモデル。問い合わせに用いられたキーワードが一致しない場合も適切に該当箇所を抽出することができる。Sōsekiは世界最先端のモデル。自然言語処理における5つのベンチマークで最高精度を達成している： Open Entity (entity typing), TACRED (relation classification), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), and SQuAD 1.1 (extractive question answering).

また、2020年12月に開催されたEfficient Open-Domain Question Answering CompetitionにおいてはSystems under 6GB trackにてFacebook社についでランキング2位となったという。

Sōsekiの回答精度は、高い意味抽出能力によるもの。これは言語モデルが獲得している言語知識に加え、Wikipediaなどに蓄積されている世界知識も獲得できるディープラーニングモデルによって実現したとのことだ。

Sōsekiは増え続ける社内文書を検索しやすくし、生産向上に寄与するツールとして開発された。使用にあたって、まずSōsekiが検索対象とする文書を登録する。Sōsekiは登録文書を読解し、問い合わせに最も適切な該当箇所を検索することができるようになる。
・Sōsekiは事前学習済みモデルのため、教師データを準備する必要がない。
・SōsekiはSDKとして提供され、あらゆるシステムと連携することができる。
・オプションとして提供される文書検索WEBアプリを利用することで、すぐに利用を開始することができる。
Sōsekiは既に小売りでのマニュアル検索支援、水道設備会社での技術文書検索、IT企業での社内文書検索の利便性を高めるツールとして提供しているとのことだ。