適用例|活文 知的情報マイニング|活文|日立ソリューションズ

自然言語処理AI(Google社のBERTなど)で高精度に、大量のテキストを解析・分析し、自動でテキスト分類。 重要度判定、含意判定。AI活用し、品質向上や生産性向上、DX推進めざすなら [活文 知的情報マイニング]

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活文 知的情報マイニング
適用例
適用例

  • 市場品質情報の重要度判定
  • ソフトウェアのバグ原因を分類
  • 輸出管理の該非判定

品質保証部門における市場品質情報の重要度判定

日々市場からフィードバックされる膨大な製品に関する品質情報の重要度判定を支援。品質改善に向けた取り組みを加速させます。

品質保証部門における市場品質情報の重要度の図

課題

  • ●品質情報が膨大で担当者の負担が大きい
  • ●担当者のスキルによって判定結果にバラつきが発生

解決

  • ●判定業務を省力化し、工数を大幅に削減
  • ●判定品質の平準化を実現
  • ●教師データの更新により運用しながら判定精度を向上

ソフトウェア開発におけるバグ原因の分類

ソフトウェア開発において、大量のバグ票の文章から原因をコードごとに分類。問題の早期発見を支援します。

ソフトウェア開発におけるバグ原因の分類の図

課題

  • ●担当者のスキルによって原因コードの分類結果にバラつきが発生
  • ●バグ票が大量のため分類に時間がかかる
  • ●バグ票が大量のためチェックに抜け漏れがある

解決

  • ●AIにより分類精度の均一化を実現
  • ●品質の分析業務の工数を大幅に削減
  • ●課題の早期発見により製品の品質が向上

輸出管理における製品の該非判定

輸出管理における「貨物または技術の名称」などの文章から製品の該非判定を支援。熟練者に頼らず効率的な判定作業を実現。

市場品質情報の重要度判定の図

課題

  • ●該非判定の件数が多く、時間がかかる
  • ●該非判定のノウハウを持つ人財が限られている

解決

  • ●判定業務にAIを適用することで工数を削減し、業務時間を短縮
  • ●担当者のスキルに関わらす判定品質は一定

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