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たまにウソつく生成AIに「契約書管理」は無理？ 「40年の歴史」持つ言語解析AIが再評価されるワケ：万能ではないからこそ（1/5 ページ） 2022年末のChatGPTの登場以来、ビジネスの世界では生成AI技術の可能性に沸き立っている。多くの企業が競うように最新のAI技術を自社サービスに組み込み、イノベーションの波に乗ろうとしている。しかし、生成AIが万能かというとそんなことはない。 Sansanが2022年にリリースした契約書管理サービス「Contract One」は、最新の生成AI技術だけでなく、40年の歴史を持つルールベースの言語解析技術を中核に据えている。なぜSansanはこのような選択をしたのか。 契約書関連の業務をデジタル化する、いわゆるリーガルテック市場は活況だ。コロナ禍に急速に普及した電子契約を皮切りに、人間に代わりAIが契約書のレビューをサポートする契約書レビュー、締結し
未経験者でも言語解析を簡単に始められちゃう。そう、Cognitive Serviceならね。 - ecbeing labs（イーシービーイング・ラボ）
お久しぶりです。堀内です。 前回の記事からずいぶん期間が空いてしまいましたが、気にせずいきましょう。 今回はMirosoft AzureのサービスであるCognitive Servicesに触れていきます。早速始めていきたいと思います。 Cognitive Serviceのサービスを開始しよう Cognitive Servicesと言っても色々な種類のサービスが存在します。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/ 今回は言語メニューの「Language Understanding」を使用したいと思います。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/language-understanding-intelligent-serv
YouTubeLiveのチャットを言語解析してDeepLによる翻訳結果に置換するChrome拡張機能を作った - Qiita
YouTubeLiveにてVTuberの動画や生放送を眺めていると，母国語以外のチャットが流れることもありそれらのチャットをリアルタイムに拾うことができていない配信者が見受けられます． 確かにいちいち翻訳ツールにかけるのは面倒ですが，この状況は非常にもったいないと感じます． そこで比較的自然な翻訳をしてくれるDeepLを用いて自動的にチャットを翻訳するツールがあれば便利なのでは?と思い作ってみました． Summary of technical topics Monitor the chat field of YouTube Live with MutationObserver, determine the language with chrome.i18n.detectLanguage(), translate with DeepL API, and replace textContent
自然言語解析の“非常に革新的”な歴史の変化 「文章の特徴を捉える」から「文章を理解して解釈する」へ Teamsチャットボット開発：Azureを使って安全に社内文書を引用できる 自己紹介と、本セッションの概要 北爪聖也氏：では「Teamsチャットボット開発：Azureを使って安全に社内文書を引用できる」ということについて発表します。 簡単に自己紹介をします。株式会社piponの代表をやっている、北爪と申します。piponという会社は、さまざまなデータ解析やシステム開発の受託をしている会社です。人工知能学会に論文を提出したり、バイエル薬品という製薬会社さまとのオープンイノベーションプログラムに採択いただいたりしている会社になります。 ということで今回は、「ChatGPT」と「Teams」などのビジネスチャットを連携することでどんなボットが作れるかを解説したいと思います。 さらに、RAG（Ret
アイ・ティ・アールはこのほど、国内AI市場規模の予測を発表した。2018年度時点での市場規模は前年度比53.5％増の199億5000万円で、23年度には640億円（約3.2倍）に達するという。18～23年度の平均成長率（CAGR）は26.5％で推移するとしている。 特に成長が見込まれる分野として、同社は画像認識、言語解析を挙げている。画像認識分野の市場規模は、18年度は前年比2.3倍に急伸しており、19年度以降もその勢いが続くという。 同社は「画像認識は、工場での製品検査や作業員の安全管理だけでなく、道路や橋、建造物などの保全業務での利用が急速に進んでいる。また、顔認証や車両の自動運転など、活用シーンの多様化により、今後も継続的な導入拡大が見込まれる」と分析している。 言語解析については、「コンタクトセンターにおける顧客の声の分析や、契約書などの文書管理など実務への適用が進んでおり、市場の
言語には自然言語と人工言語の2種類がある。 自然言語とは人が意思疎通を目的として、生活の営みの中で自然に発展させてきた言葉をいう。一方、人工言語はプログラミング言語や数式をいう。 両者の違いは何かというと、曖昧さがあるかどうかだ。 人工言語は「1+1=2」というようなもので、曖昧さが無い。そのため、人によって解釈が変わることはない。 しかし、自然言語の場合はどうか。例えば「高い」という言葉を例にとってみると様々な解釈ができるはずだ。物の位置が「高い」、金額が「高い」、程度が「高い」など。 とはいえ、「富士山は高い」という時、富士山はお金のかかる商品だ、と解釈することはあるだろうか。恐らく日本人であれば無いはずだ。 解釈がブレない理由は、日本人のほとんどが「富士山」という文字を目にしたときに、静岡県と山梨県にまたがる「山」をイメージすることができ、かつ、様々な意味があるなかで、物の位置が「高
技術書店5にて出品したはじめての自然言語解析を全文公開します！ 1.1 自然言語解析のステップ自然言語解析を行う際は基本的な流れとして、下記3ステップを踏むことになります。 形態素解析・分かち書き→数値ベクトルへ変換→機械学習アルゴリズム適用 形態素解析とは、品詞等の情報に基づいて、意味のわかる最小単位に文章を区切ることを言います。 例えば、「今日は学校に行って、その後塾に行って、数学を勉強した。」という文章があったとします。 これを形態素解析すると下記のようになります。(MeCabというツールを使用しています。後ほど詳しくご説明します。) 分かち書きとは、文章において形態素解析に従って語の区切りに空白を挟んで記述することです。英語では単語と単語の間には空白が存在していますが、日本語にはないため、空白を付け足す必要があります。自然言語処理のアルゴリズムは基本的に英語をベースに作成されたもの
【レポート】自然言語解析を体験 ~Amazon Translate, Amazon Polly, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend ~ #AWSSummit | DevelopersIO
せーのでございます。 本日は2020/09/08-2020/09/09にかけて行われたAWS Summit Onlineからセルフペースハンズオン「自然言語解析を体験 ~Amazon Translate, Amazon Polly, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend ~ 」をレポートいたします。 スピーカーはアマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 シニアアドボケイト 亀田 治伸 氏です。 アーカイブ 動画のアーカイブはこちらになります。 レポート Amazon Translate: 複数言語に対応した翻訳サービス Amazon Polly: 音声の読み上げ Amazon Transcribe: Pollyの逆。音声を文字に起こしてくれる Amazon Comprehend: 文字列の構造を解析したり感情を分析したりする 各サービスのデモをマネー
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たまにウソつく生成AIに「契約書管理」は無理？ 「40年の歴史」持つ言語解析AIが再評価されるワケ
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国内AI市場規模、2023年度には640億円に到達へ 画像認識や言語解析が成長
コンピュータはどうやって自然言語解析をしているのか | IoT NEWS
はじめての自然言語解析(全文公開)｜Seiya Kitazume
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