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次世代の言語処理AI
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✓文書処理時間80%削減
✓検索精度95%以上
✓180社以上の導入実績
文書処理でこんな悩みはありませんか？
過去の資料を探すのに時間がかかる
契約書のレビューに膨大な時間を費やしている
お客様の問い合わせ内容を手作業で分類している
社内ナレッジが属人化している
大量の文書から必要な情報を抽出できない
↓
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
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
📊
文書比較・要約・分析
- 契約書の差分チェック
- 長文の自動要約
- 感情・意図の分析
💬
資格試験学習支援AIチャットボット
- 個別最適化された学習支援
- 24時間質問対応
- 弱点分析と対策提案
最先端技術と実装力の融合
採用技術
BERT
(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- •文脈を双方向から理解
- •高精度な固有表現抽出
- •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
独自の強み
1
日本語特有の表現に対応
2
業界特化型の学習モデル
3
API連携による既存システム統合
数値で実証された導入効果
業務効率の劇的な改善
📈
情報検索
検索時間:
15分 → 30秒
(97%削減)
検索精度:
60% → 95%
(35ポイント向上)
📑
文書処理
契約書レビュー:
2時間 → 15分
(87%削減)
要約作成:
30分 → 即時生成
🎧
カスタマーサポート
問い合わせ分類:
手動 → 自動
(100%自動化)
回答時間:
翌日 → 即時
(24時間短縮)
コスト削減効果（年間）
大手製造業
3,600万円
金融機関
2,400万円
IT企業
1,800万円
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
導入企業の成功事例
【事例1】東証プライム上場 製造業
課題: 技術文書が10万件以上散在し、検索に時間がかかる
導入内容: セマンティック検索システムの構築
成果:
✅検索時間を97%削減
✅技術継承の効率化を実現
✅年間3,600万円のコスト削減
「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」
【事例2】大手金融機関
課題: 契約書レビューに膨大な時間
導入内容: AI契約書分析システム
成果:
✅レビュー時間を85%削減
✅リスク条項の見落としゼロ
✅法務部門の残業80%削減
「コンプライアンスチェックの精度が飛躍的に向上しました」
【事例3】ITサービス企業
課題: カスタマーサポートの属人化
導入内容: AI問い合わせ分析システム
成果:
✅一次回答の自動化率70%
✅顧客満足度20ポイント向上
✅オペレーター教育期間を半減
スモールスタートから始める導入プロセス
01
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
02
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
03
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
04
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
よくある質問
Q: 日本語特有の表現にも対応できますか？
A: 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
Q: 既存の検索システムと併用できますか？
A: 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
Q: セキュリティは大丈夫ですか？
A: 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
Q: どのくらいのデータ量から効果が出ますか？
A: 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
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自然言語処理AI導入を検討される方向けに、
技術解説や導入事例をまとめた資料をご用意しています。
ご用意している資料
NLP技術解説ホワイトペーパー
最新のNLP技術を分かりやすく解説
業務別活用ガイド
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