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（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（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
業務別のモデルケース
実在顧客の実績ではなく、発注前の確認事項を示すモデルケースです。成果は現状値と合意した指標で個別に検証します。
－ 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
－ DECISION CHECK ー
発注前に確認する6つの設計観点
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継続的に見直す仕組み。保存先、持ち出し、契約終了時の返却・削除条件は案件ごとに合意します
大量文書を扱う設計観点
文書種別、件数、機密区分、検索権限、正解データ、誤回答時の影響を確認し、AIと人の確認範囲を分けます
「速く作る × 正しく作る」分業
AI開発支援ツールを使う工程と、設計レビュー、コードレビュー、受入試験を人が担う工程を分けます
経済安全保障配慮の AI 選定
国籍だけで判断せず、データ所在、再学習、契約準拠法、再委託、供給停止時の移行性を案件ごとに確認
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini 等の切替が必要かを確認し、抽象化の費用とロックインリスクを比較します
開発場所 + 補助金活用前の要件整理
データの保存・処理場所と担当者のアクセス範囲を案件ごとに確認。補助制度を検討する場合も、申請前の業務要件・対象経費・実装範囲を整理
－ EXIT DESIGN ー
ロックインを避ける7つの確認項目
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
評価・更新サイクル
評価データ、正誤フィードバック、プロンプトを誰が更新し、変更前後をどう比較するか決めます
情報区分と影響度
扱う情報、処理件数、停止時の影響を確認し、必要なテスト、権限、監視、復旧条件を定義します
改善責任の明確化
納品後の評価、改善提案、再実装を誰がどの頻度で担うか、保守と追加開発を分けて合意します
領域横断の責任分界
AI、システム、セキュリティ、業務運用にまたがる論点を整理し、当社・顧客・外部専門家の担当を分けます
補助金活用前の費用対効果整理
制度活用を検討する場合も、対象経費・実装範囲・自己負担・導入後の運用費を申請前に整理
判断根拠を残すAI調達
情報区分、契約条件、データフロー、調達仕様を確認表にし、採用・制限・代替の理由を説明できる状態にする
責任者とエスカレーション
案件責任者、意思決定者、障害・遅延時の連絡先と判断期限を体制図に明記します
－ CONTACT ー
まずは無料デモでお試しください
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。