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旅行関連の2サービスを2008年の10大セマンティック・ウェブ・サービスから

2009/01/26 07:50
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プロフィール

野村 直之

『人工知能が変える仕事の未来』https://goo.gl/9N7cJE ・書籍帯の紹介文より: 「…ここ数年、毎日のように、人工知能についてのインパクトのあるニュースがいくつも流れる中、人工知能の産業応用について一貫して考えつづけた結論をまとめたものです。その背景には、筆者が1985年以来、職業的にAI、自然言語処理の研究開発に従事し、1993年から1994年にマサチューセッツ工科大学人工知能研究所の客員研究員(Visiting Scientist)として、ノーム・チョムスキー(自然科学としての言語学を創始)、マービン・ミンスキー(人工知能の父)、ジョージ・A・ミラー(認知心理学の開祖、ワードネット[WordNet]プロジェクトを創始)他の薫陶を受けながら脳内の言語知識のモデルを研究した経験、その成果を踏まえて、類似検索の体感精度を改善したり、高精度な文章要約システムを開発したりした経験があります。  …AIの産業応用や、AIが浸透した社会における人間の役割、教育のあり方などに興味、関心をもっておられる方に、必ずや、お役立ていただくことができると思います。  (「はじめに」より)」
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まずは業務連絡風に。前回の記事の後半にビジネスモデル学会第10回KM研究会(2/4於池袋)のご案内をしました。1つ嬉しいニュースです。基調講演の1人、山崎秀夫さん(普段は取材して本書く人)を取材して書いた「みんなの知識がビジネスになる」の著者の1人、OK Wave兼元社長のご好意で、この本を3部、献本いただけることになりました。当日、最も活発に議論に加わられた参加者で、まだこの書籍をお持ちでない人に差し上げたいと思います。奮ってご参加ください。

さて、先週23日に、西新橋のナレッジワークスさん にて月例のXML Consortium Web2.0部会を開催。

14名のメンバーが集まって、エンタープライズ2.0、中でもソーシャル、セマンティックの技術やビジネスについて広く深く論じることが出来ました。ナレッジワークスさんとIBMさんがエンタープライズ・サーチを活用し人)たソリューション提供に尽力されていることから、下記のような資料が「セマンティック」関連として紹介されました:

・IBMのEnterprise2.0, セマンティック的サービス事例:
「エンタープライズサーチ」〜OmniFind Enterprise Edition 
http://download.boulder.ibm.com/ibmdl/pub/software/dw/jp/events/tn22-kawase.pdf
「エンタープライズ・マッシュアップ」
http://download.boulder.ibm.com/ibmdl/pub/software/dw/jp/events/tn23-moritani.pdf
「企業内に浸透しはじめたSNS、Enterprise2.0はこうなる」
http://www.xmlconsortium.org/seminar08/080624/data/080624-03.pdf
(3番目はXMLコンソーシアム会員専用)

 

セマンティック技術については、理事企業のNTTソフトさんの関わった取り組みも大変興味深かったです:

・次世代Web情報流通エンジンを用いた人材マッチングシステムiMAGE http://www.ntt.co.jp/journal/0804/files/jn200804062.pdf

私の方からは、多彩なセマンティック技術とその基盤、共通規格を開発し、広く公開しようとしている情報大航海プロジェクトにおける個々の取り組みを紹介しました:

http://www.igvpj.jp/index/pdf/08project_pamphlet_J.pdf

 

TripIt! は5W1Hを元に旅程を最適化、提案してくれるサービス

  TripItは一言で言えばユーザの旅行計画を管理するアプリケーション。便利さの肝は、英語圏の主な旅行素材の予約確認メール(航空券、レンタカー、宿、鉄道、など部分的にでも) plans@tripit.comに着信を転送するだけで、「良きにはからった」旅行プランを作り、管理してくれるところにあります。

 tripit1メール転送 →  tripit itenary旅程をまとめる tripit3

  米国内で何か実際に手配して購入しないと本当の感触はつかめないかな、と思いつつ、当面出張の予定もないので、それはしばらく延期させていただくとして、感想を少し書きます。

 「難しいところを回避して人海戦術でできるタスクに限定して、アプリ全体の完成をうまいこと前倒しにできたようだな」という感想であります。 つまり、数百種の一定の書式の予約確認メールのテンプレートを全部用意することで、そこから、5W1Hのパラメータを正確に(おそらく98%はいくでしょう)抽出。そこから計算し、割り出せる、旅程全体の最適化や制約条件の自動適用、管理あたりで頑張ったようだ、というものです。

 ハンズオンで支援している非常に賢く、経験のあるVCさんが命がけで新しいアイディアを出すのに付き合ったようだな、という憶測も妥当に思えます。 

  弊社メタデータ株式会社の5W1H抽出エンジンMextractr の応用としても中盤工程以降は全く同じことを考えていました。先を越されて残念、というよりは、

・新市場開拓を先行して頑張ってくれてありがとう!

・中流・下流工程の要求精度(旅程の最適化や変更の精度)を、市場での実験でぜひ確かめて欲しい。

・特定のEmailレイアウトに限定したことがビジネスのネックにならないか、確かめて欲しい。

 

  その上で、汎用の5W1H抽出エンジンとUIでどこまで上流を代替できるか、別の入り口、アイディアを出しつつ、旅程作り・修正(とても大変!)の自動化率向上に貢献してまいる次第です。 

 

UpTake はWhat,Whereを入力すると訪問先を提案してくれるサービス

 updat   

 

 上図のように、入り口は、旅行全体のWhatとWhere、すなわち、旅行のテーマ、目的と、おおまかな場所(米国内ですが)を指定するフォームとなっています。旅程の中の個々のパーツ(飛行機とか)は、細かい位置の指定をFrom, Toで書いたり、移動時間とかの制約を入れたりする必要がありますが、ここでは、まずはざっくりとしたターゲットの場所を指定させるというコンセプトのようです。

 ここでWhatとされているのは、Whyすなわち、旅行目的、旅行コンセプトに近いと思います。個々の旅程のitemごとのwhatならば、 「***博物館見学」とかの, ToDo itemになることでしょう。

 

uptake2

  1つ残念なのは、上図のように、 golf watching と入れたら、腕時計ショップの案内が上位にならんだこと。ゴルフ場の案内もありましたが、ツアー観戦という理解など、単語間の意味の関連性はまったくとらえてくれなかったようです。現在進行形のingを切り落とすなど、英語形態素解析はかけていますが、格構造のような意味構造は拾えていない、、いや、単純に、単語表記を正規化してAND条件をとることもしていない、と想像されます。

  よくある素材検索の集約(マッシュアップ)サービスに、5W1Hの一部の構造を導入して利便性を高めようとした、という感じでしょうか。

 機械が自動処理すべきはずの事実情報。5W1Hに凝縮された事実情報を活用して、マッシュアップやリンク自動生成による付加価値増大に正面から取り組んでいるサービスはとても大切。今後も鋭意ご紹介してまいりたいと思います。

 

※このエントリは CNET Japan ブロガーにより投稿されたものです。朝日インタラクティブ および CNET Japan 編集部の見解・意向を示すものではありません。
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