株式について免責事項お問い合わせ採用情報サイト内検索KIBITの特徴とこれからHOME人工知能「KIBIT」KIBITの特徴とこれから01今までできなかったことができる!大量のデータに人間の判断を使えるKIBITは、ユーザーから与えられた教師データに含まれる特徴を学習し、その学習結果に基づいて他のデータを評価することにより、大量のデータからユーザーの意図に合致する情報を抽出することができます。具体的には、学習段階において、非定型の自然文から、形態素解析によって品詞の特定や単語の抽出を行います。次に、単語やセンテンスの重要度をユーザーの判断ごとに算出し、特徴軸を最適化します。評価段階においては、最適化した特徴軸に沿って他のデータに含まれる各単語や単語間の関係を評価する(スコアリングする)ことにより、ユーザーの意図に合致する可能性が高い順にデータ全体を並べ替えます。当社は、独自開発したこの学習・評価のアルゴリズムを「Landscaping」(ランドスケイピング)と呼んでいます。自然を利用して風景を形づくる活動(Landscaping)の思想・概念が、当社が理想とするデータ分析の過程・性質に似ているからです。KIBITは、このLandscapingにより人間の機微を自動的に学習し、学習結果を多様なアプリケーションに応用できる汎用性を備えています。「資格試験に合格するために、何をどの程度まで勉強すれば十分と言えるか」を見積ることが難しいのと同様に、人工知能においても、その妥当な学習量を事前に知ることは困難です。一般に、人工知能が必要とする学習量の多寡は、目的・データの性質・期待パフォーマンスなどに応じて複雑に変化するからです。デジタルマーケティング領域には、ウェブサイトに含まれるテキスト情報がビッグデータとして存在します。KIBITは、このビッグデータを分析することによって、ユーザーが気づき得ない価値ある情報をレコメンドすることができます。KIBITは、ユーザーの潜在的なニーズをウェブサイトに記載された一部のテキストから学習し、その学習結果を多数のウェブサイトに適用することにより、ユーザー本人も気づかなかった潜在的ニーズに合致する情報を探し当てます。13ページより理由の提示KIBITは、「データをそのように評価した理由」を説明したり、あるトピックが多数のデータに占める割合を可視化したりするコンテンツを動的に生成し、ユーザーにフィードバックすることができます。ユーザーがある作曲家が作曲したピアノ曲を「お気に入り」として登録した後、KIBITがオペラをそのユーザーに勧めた場合に、「作曲家が同じだから」と理由を説明します。当社は、人工知能KIBITをより身近な存在とするためには、こうした「つながり」を見いだした理由をKIBIT自身に説明させることが重要と考えており、それを実現する未来のインターフェースを研究開発しています。高度な情報処理を担うソフトウェアを使い始める場合、人間がその使い方を最初に理解し、能動的なアクションをとることによって情報を発見・解釈することが求められます。そのため、人間にはソフトウェアに関する一定のリテラシーが要求され、それを超えた範囲にある情報にアクセスすることは難しいのが現状です。当社は、KIBITに対話型エージェントとしての機能を搭載することにより、この問題を克服しようとしています。所望の情報が見つからなかった場合は、その理由を提示して対案を出すなど、KIBITとの対話によって情報に対する真のニーズを掘り下げ、リテラシーを超えた範囲にある情報へのアクセスを可能にすることによって、より深い理解・納得を得られる新たなユーザー体験を提供しようとしています。ロボットがパートナーに人工知能を効果的に運用するためには、その用途に応じた適切なプラットフォームが重要となります。人工知能との対話に基づく真のパフォーマンスを引き出すためには、対話のハードルを下げることによってそれを人間に促す必要があるからです。「対話できる相手である」と人間が認識する基準は厳しいため、例えば、モニターに「人工知能キャラクター」を表示させるだけでは円滑な対話を促すことはできません。当社は、KIBIT搭載のコミュニケーションロボットを開発しています。ロボットは自然な受け答えで人間に対話を促します。対話をとおして得た情報からその嗜好を学習し、やがて「あなたも知らないあなたを発見する」個人的なパートナーに成長します。