メタデータ、対話ボットや文書分類用AIのための正解データ作成を支援する「ヴィジュアル類似検索」を提供

■背景
　従来、Justsystemsのコンセプトベースや、コマツソフトのVext Search、そして、メタデータ社の『AIポジショニングマップ』など、機械学習によらないながら、単語の超多次元ベクトル空間を活用して、テキスト間の類似度を高精度にランキングして棒グラフ表示するソフトが提供され、一定の支持を集めていました。中でも、アンケート自由回答や営業日報、SNS上のビッグデータなどから、競合ポジショニングマップを自動生成できるメタデータ社の『AIポジショニングマップ Mr.DATA』は、多種の属性による多彩な絞り込みなどの能力を備え、意味カテゴリによる全自動分類や、単語ランキング、係り受けランキングと併用することで、新しいトレンドや仮説を素早く大量に発見し定量評価することができます。また最近は、その場で考えついた分類内容に似た記事を網羅し、対話ボットや社内Q&Aシステム用の正解データを効率よく高精度に開発する目的(AI for AI)で、活用され始めています。

■「ヴィジュアル類似検索」の概要
　このような最近の応用用途に活用した際に顕在化した問題点の１つが、類似の根拠がわかりにくいことです。同程度の類似度であっても、まったく異なるキーワード語群の重なりで類似していることが視覚的にわかりにくく、特に機械学習のための記事分類で思考の負担が重くのしかかっていました。そこで、今回、『AIポジショニングマップ Mr.DATA』をバージョンアップする際に、類似キーワード語群に、単語ごとに異なる色を付けることで、この問題を解決しました。具体的には、対照文（レファレンス）との対比で自動計算されたキーワードの重要度で高ランクに位置する数10語のうち、データベース上の記事（本文）に含まれているものを画面に色分け表示しています。

■デモ、展示のご案内　※ご取材の機会のご提供
　2018年4月4日から6日まで東京ビッグサイト東3Hで開催の第２回AI Expoブース1-24にて、「ヴィジュアル類似検索」を搭載した『AIポジショニングマップ Mr.DATA』を展示します。提供中の分析ツール群、「意味による全自動分類」、「7段階の高精度ネガポジ判定による競合ポジショニングマップ」、「5W1H自動抽出による日本地図ヒートマップ」などとともに、マーケティングや、機械学習型テキスト分類AI向けの正解データ作りの様子をデモンストレーションいたします。
　また、アプリ機能を裏で支える人工知能API群 ――「意味カテゴリAPI 」、「高精度ネガポジAPI」、「5W1H抽出API」、「意味分類API」など――も紹介。これらのAPIが単独でも、あるいはいくつか組み合わせて、別種AIのための正解データ（トレーニングデータ）の生成に使えることを示します。