AI エンジン「EISS」の特徴と実施例

Efficient and Intelligent Search by Script EISS の特徴と実施例

　　　 EISS の特徴と実施例 / はじめに – AI システムの作成から利用まで - 構造的検索の特徴 はじめに 構造的検索の特徴 　多くの情報が生成される現在、欲しい情報を素早く見つけ、活用していく技術が、益々重要になっています。 　文は「主体」「何時」「何処」「何故」「どの様に」「述部」等の文要素で構成されています。 EISS は入力され た 文を構文解析して文要素に識別し、文要素と文要素の関係に関しても記録しているので、情報を抽出する際には ● ある事柄の内容や詳細について確認したい。 、 この関係を利用することができます。 ● 調べたい項目に関する情報を纏めて抽出したい。 ● 単なる検索では結果が多すぎるので、文意を踏まえて絞り込みたい。 このような場合に Efficient and Intelligent Search by Script （略称： EISS （アイス）） はお役に立てる AI エンジ ンです。 EISS はテキスト情報を知識化し、質問に対する回答を検出したり、設定した命題と整合する文を抽出したりするこ とができます。知識化においては構文解析等により文意を分析していますので、単なるキーワード検索では難しい情 報の絞り込みが可能です。また、構造化した質問を発することにより、システィマティックに情報収集や分析を実施 単語や要素で検索 することも可能です。 AI システムの作成から利用まで 単語や要素 検索結果 ４件 …… テキスト 知識化 構造化した（分析後の） 要素と要素の関係………… 文や文章 ……………… 情報 検索………… EIISSTEXT 文（構造）で検索 参照 質問・検索 専門用語など 検索結果 １件 （各種 DB ） 回答・結果表示 図は文要素単体での検索と、文要素の構造的な関係を利用した検索について、比較したものです。文要素単体での検 索の場合は、文要素が含まれている文は全て、抽出の対象となります。一方、文要素の構造的な関係を利用した検 索で　は、構造上同一の文が抽出の対象となります。 このように文要素の関係を使用した構造的検索は多くの候補から目的の情報を絞り込むことができます。また、構 造的検索は質問文の命題と同じ構造を持った文を抽出するので、より目的に適った文を抽出することが期待できま 　文章（テキスト情報）を EISS に入力することにより、 EISS は構造化された知識を自動的に構築します。専門 す。 用語や同義語の追加等は必要に応じて実施することにします。（知識構築に関しては、テキスト情報を提示頂けれ ば、弊社にて実施することが可能です。） EISS は入力された文を逐次、構文分析して文要素を識別し、構造化された知識として記録していきます。 1 2

　　　 EISS の特徴と実施例 / 質問への回答をテキスト情報から検出 質問への回答をテキスト情報から検出 　複数の文からなる概念の集合から、普通の文に近い形で質問することにより特定のテーマあるいは５W1H に関す る　情報を選択して検出することができます。単なる単語検索とは違い、さらに厳選した内容での検索を行うため 実施例を示します。 、　　　効率よく目的の情報にたどり着くことができます。 　以下機能説明のための簡単なモデルに対する質疑応答の過程を示します。 …… ………… テキスト 知識化 ……………… 情報………… EIISSTEXT 照合 「誰と」との問いに対し「友人と」を抽出しています。 質問の種類や疑問詞の種類、文構造 質問 （格、述部等）を解析し、その結果に合わせた検索を実施 回答 「何処で」との問いに対しては該当する２つの文が抽出されますが、さらに「昨日」を質問に加えると、 （１）知識体系の記録（図中実線）： １つの文に特定されます。 入力された文の構文解析を行い、体系化した知識の集合として記録します。 また、「何を」したか聞いてみます。 （２）質問文との照合（図中点線）： 5W1H のいずれかの疑問詞を含む質問をすると、それに対応する語及び述部が含まれた文を記録され た 知識から抽出します。対象とする語の検索は助詞の格（格フレーム）も考慮した形で行われます。 検索結果の対象の語はハイライトで示されます。 3 4

　　　 EISS の特徴と実施例 / ドキュメント・文献調査の効率化 ドキュメント・文献調査の効率化 　 EISS はドキュメント調査・文献調査を効率化します。 次のようなサマリーがあったとし、「企業収益が高水準を保つ」の根拠や元となる情報を探す例を示します。 　主にドキュメント・文献は本文とサマリーで構成されます。知識化した本文とサマリーを用いることで、サマリ ーに記載の情報の詳細を本文から探し出すことが出来ます。 サマリー 分析＆知識化 本文入力 EIISS 知識化本文 サマリー記載の「企業収益が高水準を保つ」の真偽は 検索結果前後の文を含め「第１－１－８図」の ” 企業収益の動向” に記載がある事がわかる。 従来のドキュメント・文献調査は、 　 ① 文献のタイトル、サマリーやまとめの記述から当たりを付け、 　 ② 詳細な情報を得るため、”目次”や”サマリー”を手掛かりにキーワード検索などを実施し、 　 ③ 本文中の該当箇所に目を通して欲しい情報を得る。 このように情報を取得し調査します。一方で、 EISS に詳細を確認したい事項・事象などを入力するだけで調査が　 　　可能です。 EISS を用いることで、省力化・効率化することができます。 サマリーを参照し 確認事項を入力 検索 ※ 例には、令和元年度年次経済財政報告（ https://www5.cao.go.jp/keizai3/whitepaper.html）を使用しています。EIISS 　また、弊社の考えを示すものではありません。サマリー 結果 もし、従来通りキーワード検索によって調査した場合、「高水準」での検索、「保つ」での検索結果はそれぞれ、　　７件、０件となる（「保つ」という表現は本文中では使用されていないため「保つ」は０件）。 EISS では検索によって得られた結果は１件（今回の結果）である。 5 6 ドキュメント

　　　 EISS の特徴と実施例 / システマティックな情報の収集や分析 システマティックな情報の収集や分析 　 EISS は個々の質問に対する回答や調査項目に関連する情報を抽出することができますが、グループ化した質問や 　　調査項目に対応することも可能です。 script の内容 テーマ１に関する質問は（質問１１、質問１２、質問１３・・・） テーマ２に関する質問は（質問２１、質問２２、質問２３・・・） 　　・・・ script 処理内容 テーマ T に関する質問は（質問 T １、質問 T ２、質問 T ３・・・）　（質問〇〇は質問文です。） 例えば、このような形に質問や調査項目を構造化して EISS を使用すると、非常に効率的かつ網羅的に 情報の収集や分析を実施することができます。 ( 省略 ) 景気 テーマ 1 … テーマ T 経済白書 文書 1 … 文書 N ( 省略 ) 何が重要か？ 景気 script script script 質問 1 ？ テーマ 1 script script script 質問 Q ？ script テーマ T script（質問の集合） （ script の集合） script 調査結果 …… ドキュメント ………… ・文献 知識化 ………………………… EIISSTEXT 検索・照合 構造化した質問に対するスクリプトが 関連する情報を体系的に収集 入力 出力 調査結果 　関心があるテーマに関する質問や調査項目を構造化してデータベース化すると、その後の作業を非常に効率的にscript 実施することがでます。例えば、文書１に対して作成した、質問群は文書２～文書 N に対しても適用することが可 能です。一度、関心のあるテーマに対し質問群を作成しておけば、色々な情報源に対しても適用し、情報を抽出する ことができます。質問群はユーザー側で自由に設定することができるので、貴社が関心あるテーマや調査項目を設 定することが可能です。そして、使用過程において、質問群の見直しや追加等により、改良を行うことができます。 つまり、使用すれば使用するほど情報収集能力を向上させていくことが可能です。 次のような名言があります。「良い質問をしなさい。そうすれば、その問題は、大きく解決に近づきます。」 EISS は、質問群により、情報源から欲しい情報を効率的に抽出する AI エンジンとして、貴社の問題解決にお役に 7 立てると考えます。 8 … …

　　　 EISS の特徴と実施例 / まとめ - オメガ・レゾンのビジョン まとめ 　多くの情報が生成される現在、欲しい情報を素早く見つけ、活用していく技術が、益々重要になっています。 ● ある事柄の内容や詳細について確認したい。 　現在、弊社は文章入力により知識を構築し、構築した知識を使って、自律的に適切な処理を ● 調べたい項目に関する情報を纏めて抽出したい。 行う概念の演算処理エンジン ( ILP ) を２０２１年リリースに向け開発を進めています。 ILP ● 単なる検索では結果が多すぎるので、文意を踏まえて絞り込みたい。 は文意を　解釈し、論理的に導出される命題を生成することができるので、論理的判断、評価 　　 や予測等に応用することができます。さらに、 EISS と ILP を総合的に発展させ、人間の思考 このような場合に、 EISS は、お役に立てる AI エンジンです。 遷移のような形で問題を処理する AI エンジン（ TPG ）の開発を進め、人間と協働できる人工 知能の実現に貢献したいと　考えています。 オメガ・レゾンは AI エンジンを提供するとともに、弊社 AI エンジンを組み込んだ製品や弊社が保有する特許の実 施権についても提供しています。２０２０年９月時点において、日本国内特許（１９件）、米国特許（１件）を保有 しています。是非、ご活用を御検討ください。 　　 総合システム（ TPG ）の開発と応用 オメガ・レゾンのビジョン ( TPG:Thinking Pattern Generator ) 　オメガ・レゾンは人間協働型の人工知能 ( TPG:Thinking Pattern Generator ) の開発を　　　 　　進めています。 人間と協働することができる人工知能の実現を目標に、高い透明性があり 、　　多目的に使用でき、学習により進化する AI エンジンの開発を進めています。今回、紹介 概念演算処理エンジン（ ILP ）の開発と進化 しました EISS は、その開発成果の一部になります。 ( ILP:Intelligent Language Processor ) EISS は構造的検索エンジンであり、従来の検索エンジンより、よりインテリジェントな検索が できると考えています。 TPG (Thinking Pattern Generator) 構造的検索エンジン（ EISS ）の開発と進化 ( EISS:Efficient and Intelligent Search by Script ) EIISS AI 基礎技術開発 IILP 2020 2023 19 0

　　　 EISS の特徴と実施例 発行日 2020 年 10 月 31 日 問い合わせ先 株式会社オメガ・レゾン 〒 231 – 0062 神奈川県 横浜市 中区桜木町 1-1-7 ヒューリックみなとみらい 10 階 TEL ： 045-228-5450 FAX ： 045-228-5499 https://omegaraison.co.jp ※ 本誌に掲載している内容は予告なしに変更する場合があります。※ 本誌の無断複製は、著作権の侵害となります