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ディープラーニングを活用した、設計文書、特許文書、論文等の類似性判定や類似文書の検索(ベトナムオフショアで開発する人工知能システム) | 人工知能

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ディープラーニングを活用した文書の類似性判定や、類似文書検索  (NALヒューマンリソース株式会社 グエン・トアン・アン)

ベトナムオフショア開発における、人工知能システムの開発状況についてご紹介します。今回は、ディープラーニングを活用した文書の類似性判定や、類似文書検索を中心にお話しします。

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セミナー全体の評価と、参加者からのコメント

参加者によるこのセミナーの評価は、
3.4 でした!(5点満点中)
セミナー名 ディープラーニングを活用した、設計文書、特許文書、論文等の類似性判定や類似文書の検索(ベトナムオフショアで開発する人工知能システム)
講演企業 NALヒューマンリソース株式会社
開催日 2017年08月03日
企業に対してITを提供する企業(ベンダー、SIerなど) 40代 男性 の参加者
・クローリングスクレイピングと組み合わせた実運用の話題があればなお良かったです。 ・ディープラーニングのアルゴリズムについてもっと知ることができれば良かったです。 ・実務に利用する上で困難な部分や問題となる部分について知りたいと思いました。
企業に対してITを提供する企業(ベンダー、SIerなど) 50代 男性 の参加者
日本語対応の意味解析が可能になれば特許させて頂きます
企業に対してITを提供する企業(ベンダー、SIerなど) 40代 男性 の参加者
コメントなし
その他の業種 40代 男性 の参加者
勉強になりました
その他の業種 40代 男性 の参加者
具体的なライブラリー名など知りたかった
消費者に対してITを提供する企業(Webサービス、ゲームなど) 30代 男性 の参加者
生の声を聞けてよかったです
不動産業 40代 男性 の参加者
コメントなし

ベトナムオフショアで開発する、
人口知能システム
∼人工知能を活用した論文などの類似判定・検索∼
Founder
NGUYEN TUAN ANH
anh@nal.vn
NGUYEN TUAN ANH

1983年にベトナムで生まれ、
2002年∼現在まで日本在住。
• 静岡県立大学経営情報学部卒業。
• 日本IT企業にてシステム開発・インフラ管理・プ
ロジェクトマネージメント業務を経てマネージャ
として開発部隊を統括。
• その後、スタートアップ企業にヘッドハンチング
され、新規事業立ち上げメンバーに参画。
• 2013年にNALベトナムを共同設立。
• 2015年~NAL JAPAN 代表取締役。
NAL GROUPについて
ベトナムの成長IT企業
160人
東京・ハノイ・ダナン・フエ
ベトナムオフショア開発
これまで
メンバー:150
売上:2.7倍
ベトナムIT企業トップ50
メンバー:70
売上:2.7倍
ダナン拠点設立
日本法人設立
メンバー:40
売上:7000倍
4人でスタート
2016年ベトナムIT企業トップ50社 表彰式
2017/2/16
6月26日にフエでAI専門の会社を設立
• ベトナム中部の都市フエでAI専門の会社を設立
• 同時にフエ工業大学と共同で「Innovation HUB for Technology」を設立
主な取引先
(※順不同)
• 株式会社 インターネットイニシアティブ
• 株式会社 エス・エム・エス
• 株式会社 アリスマティック
• 株式会社 テクノプロジェクト
• 株式会社 システナ
• 株式会社 ホロン
• 株式会社 東和コンピュータマネジメント
• 株式会社 パイプドビッツ
• 株式会社 アクトス
• 株式会社 日本コンピュータシステム
• 株式会社 ソフテムコム
ベトナムオフショアで開発する、人工知能システム
ベトナムで徐々に盛り上がっています
• 各大学、企業でAIテーマの研究開発や技術取得の動きが増加
• AI開発可能なオフショア企業が増加
• AI活用のサービスもベトナム国内で展開
• ベトナム国内でAI Contest, Talkshow, Roboconが開催されるなど
AI人材獲得の動き
• AI人材獲得に各企業が競争。AI人材は給料が高い
• AI研究開発拠点がベトナムで設立されるなど
IBM Watsonの教育プログラムがベトナムで展開
ベトナム会社が開発可能なAIの範囲
• 画像認識、顔認識
• 自然言語処理
• OCR
• チャットボット
• セキュリティ関連(Webログ解析、異常検知など)
• KPI予測(電力使用量など)
• 自動運転
• ソーシャルリスニング
など
2017年10月にベトナムで自動運転車を試運転
NALでも

2016年1月∼AIチームを構築し、大学機関とパートナー企業と
連携しながらAIの技術取得、研究開発を行なってきました。

2017年6月にベトナム中部の都市フェでAI専門の研究開発拠点
を設立

開発実績:OCR、チャットボット、電気使用量予測、画像解析(顔
認識)、文書の検索・類似判定
事例1)弊社AIチームが作成した顔認識
事例2)チャットボット
事例2)チャットボット
事例2)Line@対応チャットボットシステム
事例3)電気使用量・料金のシミュレーション

過去電気使用量から自宅の今月の電気使用量を予測
生活パターン、シーズン、天気予報データも考量
事例4)論文等の類似性判定
論文等の類似性判定

新規の文書をシステムにインプットしたときに、
下記の判別ができるAIシステム:
・関連する過去DB、カテゴリーを絞る
・類似の文書、箇所を抽出する
・類似の文書、箇所を判定する
・データを保存し、将来の分析に活かせる
システムの特徴
• 類似度(何%なのか)が分かる
• 大量の文章の取り扱いが可能
• 高速に検索・判定可能
システム構成図
データベース構築
• インプット: ワード、pdfなどの文章ファイル
• 文章の正規化
• 文書の特徴的な情報抽出(文章の構造、タイトルなど)
• キーワードを認識・抽出、ポイントでランク付け
(特徴情報のキーワードと本文のキーワードの2種類)


カテゴリー分類
正規化した情報を保存
サンプル:資料ファイルの一部
類似判定
• 判定したい文章の正規化
• 類似カテゴリー判定
• 文章の特徴データやキーワードを関連のカテゴリー・文章と比較
• 類似度を計算
結果
• 検索の最適化を実現
• 類似度を判定出来る
システム構築について
• ビッグデータ活用(DB構築、データ最適化)
• AI活用部分:キーワード認識、カテゴリーの分類、特徴データ分析
• 比較方法:カテゴリー類似、キーワード類似とポイントランク、特
徴データ比較
今後の課題
• 日本語の対応
• カテゴリーの全自動振り分け
• 自然言語処理を強化し、文章の意味を理解した上の
分析・判定を目指す
ビデオによるデモ
ありがとうございました。
お問合せはanh@nal.vnまで
2017/2/16

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