Erpと自然言語処理

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ERPと自然言語処理
2017年6月22日
ワークス徳島人工知能NLP研究所　内田佳孝

自己紹介：内田佳孝
大学・大学院：～2004.3
● 音声言語処理、対話システムの研究
ソフトフェア会社：2004.4～2016.6
● 形態素解析、かな漢字変換、情報検索、情報抽出
テキストマイニング、レコメンドシステムなどの研究開発
ワークスアプリケーションズ：2016.7～
● 人工知能型ERP「HUE」の自然言語処理技術の研究開発
● ワークス徳島人工知能ＮＬＰ研究所所長（2016.11~）

ワークス徳島人工知能NLP研究所
新しい働き方を提案するHUE新機能の研究開発
HUEのAI機能の品質向上のための研究開発
新しい働き方を提案するHUE新機能の研究開発
2017年2月にオープンした自然言語処理技術に特化した研究所
働き方に技術でブレークスルーを起こす

ERPとは

ERPとは
MarketMarket
ヒト
顧客
経営
資金モノ

MarketMarket
ヒト
顧客
経営
資金モノ
EC Series
SCM Series
在庫管理
原価管理
発注・入荷
売上管理
得意先管理 WEB-EDI
採用管理
Recruiting
応募者管理内定者管理
採用計画発令連携
人事・申請・情報公開
HR Core
個人情報発令
組織申請
給与
Payroll
給与・賞与退職金
社会保険・税福利厚生
タレントマネジメント
Talent Management
評価育成
配置後継者管理
勤怠
Attendance Management
勤務予定・実績勤怠申請
36協定休暇管理
検索
Dicing Search
統合ファイル検索
コミュニケーション
Enterprise Collaboration
タイムライン
HUEメール
メッセンジャー
TV会議
資金
Treasury
資金計画借入金・貸付金
CMS 有価証券
経費
Expense
経費申請承認
OCR スケジューラ連携
債務管理
Accounts
Payable支払
支払手形
債権管理
Accounts
Receivable請求・消込
受取手形
財務会計・管理会計
Financials & Strategy
単体決算予算管理
連結決算管理会計
一般購買管理
Purchase
見積発注
EDI 在庫（貯蔵品）
固定資産管理
Asset
リース備品棚卸
減損会計建設仮勘定
サイト構築
顧客管理
通販・コールセンター
受注・発送
分析
プロモーション
オムニチャネル
店舗管理
ポイント管理
HR Series Original
AC Series

ERPとは
MarketMarket
ヒト
顧客
経営
資金モノ
● 経営資源を最適化するための統合業務パッケージ
● 身近なところでいうと給与システムや勤怠管理システム
● 複雑な業務フローに対応
● 非常に使いづらいシステム

ERPとは
http://www.worksap.co.jp/movie-enterprise-system/

HUE（High Usability Enterprise）
2014年12月に発表した
世界初の人工知能型ERP
AIの活用
High Userbility
0.1秒の応答速度
High Speed
1200社超の
業務ノウハウ
Forcus on Business

HUE（High Usability Enterprise）
HUEの人工知能＝インプットレス
業務ノウハウ、膨大なログデータ、人工知能技術の活用により、
業務のあらゆる局面の入力作業を効率化、無駄なルーティン
ワークを一掃、クリエイティブな仕事に注力できる環境を提供
コンシューマITのあたりまえをエンタープライズITに

課題とアプローチ

紹介内容
● Enterprise Search
● データ入力業務の効率化
他にも課題は多数ありますが本日は上記2点を紹介します

Enterprise Search

HUEのEnterprise Search
● Try & Errorを高速に繰り返せる
● 多様なデータソースを横断して検索できる
● 業務にFocusし、欲しい情報に素早くたどり着ける

HUEにおける全文検索アセット（資産）サーチ

HUEにおける全文検索サプライヤーサーチ

タレントサーチ

グローバルサーチ（横断検索）

● 業務ごとにチューニングされた様々な検索が必要
● 領収書・請求書、出張精算、メール、スケジュール、共有
ドライブ、スプレッドシート、etc...

補足：HUE独自機能
HUE Mail HUE Talk HUE Drive HUE Answer
Timeline HUE
Announcement
HUE
Scheduler
Enterprise
Spreadsheet
Projects
HUE Enterprise Collaboration

● 業務ごとのチューニングはプロダクト開発の役割
● チューニングを効率化するため（もしくは不要にするた
め）の仕組み・技術を開発するのが目標
ランキング、入力サジェスト、表記ゆれ・同義表現、etc

アプローチ
● 辞書を簡単に編集、反映できるフレームワークの研究開発
→ 高速、省メモリな辞書作成、再インデキシング負荷軽減
● 大規模なシステム辞書の開発（形態素解析、同義語）
→ このあと高岡から紹介
● 表記ゆれ・同義表現の自動抽出技術の研究開発

表記ゆれ・同義表現の自動抽出
● 社内でしか使われない用語、また業種ごとに使われ方が違
う語は共通辞書には入れらない
WAP
ワークスアプリケーションズ
ワイヤレスアプリケーションプロトコル
ワークス社内では
一般的にはこっち？

CEO
牧野さん/牧野正幸
最高経営責任者/ chief executive officer
ワークス社内では
通常の同義語

A社のCEO 牧野さん/牧野正幸
単純な単語と単語の関係のみでなく前後文脈の考慮も必要

● ユーザー環境にあるデータから自動構築が必要
● 適合率重視のタスク
● 言語現象を分類、現象ごとに異なるアプローチを模索中
● 単純な抽出タスクではない
● 様々な情報源、技術の組み合わせによるチャレンジ

様々なデータ入力業務の効率化

データ入力業務
● 請求書、領収書、レシートなどの電子化
● キーパンチャーを雇ったり、アウトソーシングしたり非常
にコストがかかる作業
● この効率化・入力支援機能をHUEは提供

背景

● 業務ごとにとりたい項目が異なる
→ 様々な業務の局面でこの機能を使えるようにするのが目標
→ 業務ごとにモデルを作成
→ 抽出項目を限定できるためやりやすい面もある

● 文書からの語句抽出ではない
→ レイアウト情報を文脈として活用
→ 前述の大規模辞書も併用

● 手書き・画像への対応
→ もう１つの研究チームで研究開発中

● ユーザー企業ごとに扱うフォーマットはばらばら
→ １企業が扱うフォーマットの種類はある程度は固定
→ 操作・修正ログを用いた自動学習（オンライン学習）
→ 初期状態の精度はいまいちでも使い込めば精度が向上する

ベースモデル（NER、レイアウト解析）
個別企業特化モデル
操作・修正ログを蓄積ログからOverfittingぎみに
学習、個別企業に最適化
入力データ

その他の研究テーマ

NLP要素技術の研究開発
依存構造解析
同義語抽出固有表現抽出
全文検索
形態素解析
文書分類
クラスタリング
トピック抽出
※成果の一部はOSSで公開

Chatbotの実用化
Scheduler bot
スケジュール調整の
効率化を実現
FAQ bot
問い合わせ対応の
効率化を実現
TalentSearch bot
効率的な人材検索を
実現
Under planning
業務効率化につながる様々なChatbotを研究開発中
業務フローを分析し、ローコストでの導入、
使えば使うほど進化する仕組みを実現する

新しい働き方を提案する機能の研究開発
HUE Mail HUE Talk HUE Drive HUE Answer
Timeline HUE
Announcement
HUE
Scheduler
Enterprise
Spreadsheet
Projects
HUE Enterprise Collaboration
業務機能とコミュニケーション機能を１つのパッケージとして扱う
HUEだからこそ実現できる新たな価値の研究開発

新しい働き方を提案する機能の研究開発
膨大な業務ログと各種コミュニケーションログを横断して分析
働き方の改善提案を行い意思決定の速度を加速させる
メンタルヘルスリスク、退職リスクの早期検出
隠れたハイパフォーマー人材の検出・分析、etc.

最後に

最後に
● ERPの進化のためにはNLP・機械学習技術が重要
● 現状の技術レベルでは歯が立たない課題も多数
● 全自動ではなく業務効率化にFocus
● 大量データに単に機械学習を使うだけではダメ
● 業務フローを分析したうえでの技術選択・適応

That's all thank you

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