AI Natural Language Processing
膨大な文書から、本当に必要な
情報を瞬時に。
BERTとGPTで実現する次世代の言語処理AI
契約書分析、文書要約、AI検索まで
あらゆるテキスト処理を自動化
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ PROBLEMS ー
文書処理でこんな悩みはありませんか？
1つでも当てはまる方へ — 最新のNLP技術で、文書処理を革新します
過去の資料を探すのに時間がかかる
必要な文書が見つからず、検索に多くの時間を費やしている
契約書のレビューに膨大な時間を費やしている
契約書の確認作業が手作業で、チェック漏れのリスクも
お客様の問い合わせ内容を手作業で分類している
問い合わせの仕分けに人手がかかり、対応が遅れがち
社内ナレッジが属人化している
個人に蓄積されたノウハウが組織で共有されていない
大量の文書から必要な情報を抽出できない
膨大なドキュメントから必要な情報を見つけ出すのが困難
－ SERVICE LINEUP ー
3つのNLPソリューションで業務を変革
サービスラインナップ
エンタープライズAI検索・レコメンド
意味を理解する高度な検索、類似文書の自動推薦、多言語横断検索を実現します。
－ TECHNOLOGY ー
先進的な技術と実装力の融合
採用技術
BERT
文脈を双方向から理解、精度を検証した固有表現抽出、日本語に最適化したモデル
Transformer/GPTアーキテクチャ
長文の関係性を把握、自然な文章生成、マルチタスク対応
Elasticsearch統合
高速全文検索、スケーラブルな設計、リアルタイム更新
日本語特有の表現に対応
敬語・慣用句・業界用語など日本語ならではの表現を正確に理解
業界特化型の学習モデル
業種ごとの専門用語や文脈に最適化した学習モデルを構築
API連携による既存システム統合
既存の業務システムとAPI連携し、スムーズに機能を統合
－ RESULTS ー
数値で実証された導入効果
情報検索
検索時間を15分から30秒に短縮（改善削減）。検索精度は改善傾向（35ポイント向上）。
文書処理
契約書レビューを2時間から15分に短縮（改善削減）。要約作成は30分から即時生成に。
カスタマーサポート
問い合わせ分類を手動から自動化（継続自動化）。回答時間は翌日から即時に短縮（24時間短縮）。
－ USE CASES ー
あらゆる部門で活用可能
法務部門
契約書の類似条項チェック、リスク条項の自動検出、過去案件の検索
カスタマーサポート
FAQ自動応答、問い合わせ内容の要約、エスカレーション判定
営業部門
提案書の類似案件検索、見積もり作成支援、顧客ニーズ分析
人事部門
応募書類のスクリーニング、従業員アンケート分析、社内規程の検索
研究開発部門
技術文献の検索、特許調査支援、研究レポート要約
－ CASE STUDIES ー
導入企業の成功事例
東証プライム上場 製造業
技術文書が10万件以上散在し、検索に時間がかかる
セマンティック検索システムの構築
RESULTS
改善
検索時間削減
実現
技術継承の効率化
要件次第
コスト構造削減
若手エンジニアでもベテランの知見にアクセスできるようになりました。
— ご担当者様
－ PROCESS ー
スモールスタートから始める導入プロセス
Phase 1: 要件定義
2週間
無料アセスメントで最適な方向性を確立。課題のヒアリング、データ評価、目標設定を行います。
Phase 2: PoC実施
1ヶ月
一部部門で効果を検証。プロトタイプ開発、精度検証、効果測定を実施します。
Phase 3: システム構築
2-3ヶ月
段階的に全社展開。本番環境構築、学習モデル最適化、既存システム連携を行います。
Phase 4: 運用開始
継続
継続的な改善とサポート。段階的展開、ユーザートレーニング、継続的改善を実施します。
－ FAQ ー
よくある質問
はい、日本語に特化した学習モデルを使用しており、敬語や慣用句も正確に理解します。
API連携により、既存システムを活かしながら機能拡張が可能です。
オンプレミス版の提供も可能で、データは暗号化して処理します。
数千件の文書から効果を実感いただけます。データ量が多いほど精度は向上します。
SEE ALSO
用途が明確なら Tier A 商品へ
NLP 技術の汎用ページでは広くカバーしますが、用途が絞れている場合は以下の特化 Tier A 商品が最短です。
契約書・法務文書レビュー
日本法特化、リスク条項検出・レビュー時間短縮
社内ナレッジ検索・RAG
運用学習サイクルで継続改善、大量文書 AI 管理の実装経験
業界横断の書類突合・検証
意味的突合で業界典型ケースに対応
汎用 NLP（本ページ）
上記に該当しないユースケース
－ DIFFERENTIATION ー
GXO の独自強み
NLP は特に「業界用語・社内呼称の継続学習」で差がつく。汎用 LLM では再現できない貴社特化精度
運用学習サイクル（継続改善）
質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・プロンプト・評価データセットを運用で継続的に蓄積する仕組み。検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化の精度に育てます。蓄積データは貴社環境内で管理、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模書類 × AI の実装経験
研究・物流・監査の各領域で、大量文書の AI 管理・業務フロー設計を実装した経験。ミッションクリティカルな環境での運用設計ノウハウを保有
「速く作る × 正しく作る」分業
Claude Code / Codex で速く作り、PMO + シニアエンジニアで正しく作る。納期 段階的 圧縮と品質を両立
経済安全保障配慮の AI 選定
米系クラウド + 国産/欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系は原則不採用。機微データを扱う上場準備企業にも対応
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini を LLM API 抽象化で切替可能に。AI 進化が早くても貴社の投資は無駄にならない
国内開発体制 + 認定 IT 導入支援事業者
機微な書類・顧客データを国内拠点で処理。デジタル化・AI 導入補助金の認定事業者として申請〜実装まで伴走
－ COMPETITIVE MOAT ー
GXO の7 つの堀
日本法・業界用語・社内表現を運用学習サイクルで継続蓄積。他社切替時は蓄積した運用ナレッジを失い、再構築に相応の期間と工数が必要
運用学習サイクルによる貴社特化
質問ログ・正誤フィードバック・プロンプト・ナレッジグラフを運用で継続蓄積し、貴社固有の業務語彙と判断パターンを反映した精度に育てる運用基盤。蓄積データは貴社環境内で管理され、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模ミッションクリティカル領域の実装経験
研究開発・物流・金融・監査などミッションクリティカル領域での大規模 AI システム実装経験。他社ではリスクを取りにくい機微案件への対応力
CRO Copilot 的な継続改善ループ
単発納品でなく「月次レビュー → 改善提案 → 再実装」を標準化。他社は納品で終わり、GXO は 30 日サイクルで進化
横断提案力（AI + DX + セキュリティ + 法務 + 営業）
他社は 1-2 領域のみ。GXO は 5+ 領域を一社内で完結、乗り換え = 5 社の個別契約 + 統合管理の煩雑化
認定 IT 導入支援事業者 補助金込み 費用対効果
補助金で 30-改善 実質投資軽減、認定事業者としての申請支援込み。他社で同等スペック = 補助金なしで自腹
経済安全保障グレードの対応力
上場準備 + 監査対応 + 政府系調達の 3 要件同時クリアできる中堅ベンダーはほぼゼロ。機微データ案件で他社は選択肢から外れる
藤吉直の CRO 壁打ち（経営層直接伴走）
月次で代表直々に経営層と壁打ち。他社の営業担当・SE 対応とは別次元の意思決定速度と提案質
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お客様の実データで効果を体験。実際の文書での検索精度確認、要約・分析機能の体験、導入効果シミュレーション、カスタマイズ提案を実施します。無料・オンライン対応可能。営業担当ではなく、技術者が直接ご説明します。