暗黙知を形式知化せずにそのまま活用、AI搭載ナレッジ共有サービスが示す価値：製造ITニュース

図研プリサイトは、同社が展開するナレッジ共有ソリューション「Knowledge Explorer（ナレッジエクスプローラー）」にAI機能を搭載し、2018年10月に市場投入する。

[三島一孝，MONOist]

　図研プリサイトは、同社が展開するナレッジ共有ソリューション「Knowledge Explorer（ナレッジエクスプローラー）」にAI（人工知能）機能を搭載し、2018年10月に市場投入する。

　Knowledge Explorerは熟練設計者が製品設計時に過去の製品情報やトラブル情報などを参照するノウハウをシステム化したもの。Word、Excel、PowerPointなどのMicrosoft Office文書、PDF文書、HTMLなどの複数の情報源を参照し、必要とする設計者に、必要なタイミングで、必要となる情報をプッシュ型で通知する。熟練技術者の「どんな情報を、どういうところから参照して作業を進めているか」というノウハウをそのまま利用可能とし、経験の浅い社員でも熟練技術者と同等の作業効率を達成できるようにすることが狙いだ。

情報収集における課題（クリックで拡大）出典：図研プリサイト

　2014年の発売後、設計者の技能承継などの観点から一定の評価を受けてきた。従来、文書における「重要語句の抽出」は、全てルールベースの統計処理で行ってきた。ただ「このやり方では重要語句の抽出について、客観性の担保ができなかった。また、新しい文書を登録するたびにルールの設定を無限に行う必要があり、運用面で問題を抱えていた」と図研プリサイト 開発部 コグニティブテクノロジー開発課 課長の外村亮輔氏は課題について語る。

　さらに「文書の読み取りを行う際に、PDFファイルの改行部分などでうまく読み取れていない部分も多く、これらがノイズとなって必要なドキュメントを表示できないケースもあった。うまく設定できているところは高精度で求める結果が出るが、そうでない場合は、レコメンドの精度が不足する面があった」と外村氏は語る。

AIで「重要語句の抽出」と「単語連結」

　そこでこれらの課題を解決するために取り組んだのがAIの活用である。AI技術は2017年11月に設立されたAIベンチャーであるギリアから提供を受け、この「重要語句の抽出」における判定にAIを適用。さらにその前段階の処理である「単語の抜き出し」や「連結処理」においてもAIを適用する。

　ギリアは任意の文書のコンテキスト（意味）分析や重要語の抽出などの自然言語処理技術を持つ。図研プリサイトで以前から行ってきた設計や製造などの専門文書などの知見を組み合わせることで、新たな価値を創出する狙いである。

　仕組みとしては、まずは文章中の文字情報を抽出し、品詞ベースで分解。その後、AIを活用して意味ベースで単語を連結する。例えば「省電力」などは「省」「電」「力」などに分解できるが、意味を考えれば「省電力」で1つのかたまりと捉えた方がよい。このように意味のかたまりで単語を組み合わせる作業を行う。

　そして、意味のかたまりの集合体ができたところで、AIを活用し「重要語句」を抽出。この「重要語句」と適合する文書を関連レコメンド文書として表示するという流れだ。文書を重要語句のベクトルで捉えており、その適合度でレコメンド文書のマッチングを示す。外村氏は「従来あった単語連結誤りを4分の1以上低減することに成功した」と述べる。

重要語句抽出と関連度設定の流れ（クリックで拡大）出典：図研プリサイト

　製品として提供するAI搭載ナレッジエクスプローラーは学習済みAIを搭載しているために、ユーザーは新たに学習データをそろえたり、学習させたりする必要がないという点も特徴だ。インストール後すぐに重要語句抽出AIを利用可能である。

　図研プリサイト 代表取締役社長の上野泰生氏は「暗黙知としての非構造化情報を形式知化する負担を考えると、形式知化そのものが現場レベルでは現実的ではないといえる。その中で誰でも意識せずに使えるようにするには、暗黙知を暗黙知のままで活用できるような仕組みが必要だ。ナレッジエクスプローラーは一部ではあるが、それを実現する」と考えを述べている。

　AI搭載ナレッジエクスプローラーのターゲットは製造業の研究開発部門、設計部門、生産部門、品質保証部門などで、価格は定価660万円。2018年度（2019年3月期）内に50本の販売を目指すとしている。