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自然言語処理

あなたが扱う言語でテキストを分類、抽出、要約、検索するパイプライン。精度を測定し、モデルが確信を持てない箇所では人によるレビューを行います。

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非構造化テキストを利用可能なデータに変える

メール、チケット、契約書、レビュー、文字起こしには、誰かが読むまでシステムで使えない情報が詰まっています。私たちは、spaCyやHugging Face transformersなどのライブラリ、大規模言語モデル、またはその組み合わせを用いて、そうしたテキストを分類、抽出、要約、検索するNLPパイプラインを構築します。パイプラインは英語のほか、アラビア語、ヘブライ語、ベンガル語を含む他言語でも動作し、あなた自身のデータから作成したラベル付き例で測定され、不確実なケースは推測せずに人へ送ります。

AI支援、専門家検証のNLP

AIがどのように支援するか

  • AIがアノテーション用にテキストを事前ラベル付けし、あなたの分野の専門家がラベルを確認または修正します。
  • LLMが抽出プロンプトとテストケースを下書きし、あなたのデータで訓練したモデルと比較します。
  • コーディングエージェントがパイプラインコード、コネクタ、評価スクリプトを下書きし、エンジニアがレビューします。
  • AIがエラーを種類と言語ごとにグループ化し、パイプラインが苦戦している箇所を示します。

当社の専門家が担うこと

  • ラベルの定義と、アノテーターが従うガイドライン
  • 測定された品質とコストに基づいて選んだ、各タスクのモデルまたはプロンプト
  • 信頼度のしきい値と、どの項目を人によるレビューに回すか
  • 個人データの取り扱い:削除、アクセス、保持

各アプローチが通常適する場面

あくまで出発点の例です。タスクごとの最終的な選択は、貴社自身のラベル付きテキストでのテストから決まります。

ルール学習済みモデルLLMプロンプティング人によるレビュー
言語検出一部のケースに適する通常よく適する適切な選択であることはまれ適切な選択であることはまれ
トピックと意図の分類一部のケースに適する通常よく適する通常よく適する一部のケースに適する
名前、日付、金額一部のケースに適する通常よく適する一部のケースに適する一部のケースに適する
契約条項の抽出適切な選択であることはまれ一部のケースに適する通常よく適する通常よく適する
感情とテーマ適切な選択であることはまれ通常よく適する一部のケースに適する一部のケースに適する
長文ドキュメントの要約適切な選択であることはまれ一部のケースに適する通常よく適する一部のケースに適する
  • 通常よく適する
  • 一部のケースに適する
  • 適切な選択であることはまれ

処理すべきテキストをお持ちの方へ

チームのメンバーは、受信するすべてのメール、チケット、契約書を、どこに振り分けるかを判断したり、わずかな詳細情報を抜き出したりするためだけに読んでおり、未処理分は仕分けが追いつかないほど速く増えていきます。

  • 受信するチケットやメールをトピックと緊急度で仕分けるサポート業務
  • 契約書から日付や条件を抜き出す法務・調達チーム
  • 複数の言語で書かれたレビューやアンケートを読むインサイトチーム

お客様が受け取るもの

あなたのテキストを中心に構築するNLPパイプライン

  • 多言語処理

    言語検出、翻訳ステップ、言語ごとの評価。英語、右から左に記述するアラビア語とヘブライ語、ベンガル語、そしてあなたが必要とする他の言語に対応します。

  • エンティティとデータの抽出

    名前、組織、日付、金額、そしてあなたのカスタムエンティティを、契約書、メール、文字起こしから構造化フィールドへ抽出します。

  • 分類とルーティング

    意図、トピック、優先度の分類により、チケットやメッセージを適切なキューへルーティングし、不確実なケースは人へ送ります。

  • 感情とテーマの分析

    レビュー、アンケート、チケット全体にわたるアスペクトベースの感情分析とトピッククラスタリングで、人々が何に言及し、それについてどう感じているかを示します。

  • 要約と検索

    長い文書や文字起こしの要約を、出典箇所へのリンク付きで提供し、さらにあなたのテキストコレクション全体のセマンティック検索を行います。

  • API、バッチジョブ、ストリーム

    パイプラインをAPI、スケジュールされたバッチジョブ、またはストリームプロセッサとして提供し、あなたのデータベース、ドキュメントストア、アプリに接続します。

テキスト処理の範囲が終わるところ

  • 顧客との会話はAIチャットボットに、プロダクト内での質問応答はLLM Integrationに属します。ここでのNLPはテキストを一括処理します。
  • スキャンされたページ、写真、手書き文字にはまずOCRが必要です。そのステップはComputer Visionの範囲に含まれ、テキストが機械可読になった時点でNLPが引き継ぎます。
  • 専門領域の判断は貴社の専門家に委ねられます。私たちはラベル付けと測定を整えますが、テキストの法的、医学的、または方針上の解釈は貴社側で行っていただきます。
  • 翻訳ステップは分析のためのものです。公開または法的用途のために翻訳される文書にはプロの翻訳者が必要であり、本サービスはそれを提供しません。

よくあるテキスト処理の依頼

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • 手作業で仕分けされる共有受信トレイ

    毎朝、誰かが共有受信トレイをトリアージしています。私たちはメッセージをトピックと緊急度で分類し、確信度の高いものはそのまま適切なキューに送り、不明確なものは提案されたラベルを表示したうえでレビューリストに残します。

  • 署名済み契約書に埋もれた重要条件

    調達部門は、署名済み契約書から更新日、通知期間、責任制限を必要としています。私たちは各項目を、その出典となる条項へのリンクとともに抽出し、確信度の低い項目は貴社の契約台帳に届く前にレビュー担当者へ送ります。

  • 複数の言語で届くレビュー

    あるプロダクトチームには、英語、アラビア語、ベンガル語でレビューが届きます。私たちは各レビューの言語を検出し、言及されている観点とそれらに対する感情をタグ付けし、言語ごとに品質を個別に測定し、チームが読めるように繰り返し現れるテーマをグループ化します。

NLPプロジェクトの進め方

  1. 01

    タスクとデータのレビュー

    各タスク、そのラベル、そしてそれが供給する判断を定義し、関係するすべての言語のサンプルテキストをレビューし、品質基準に合意します。

  2. 02

    ラベリングとベースライン

    あなたの専門家とともにテストセットにラベルを付け、その後、ルールやspaCyモデルからファインチューニングしたtransformersやLLMまで、さまざまなアプローチを品質とコストの面で比較します。

  3. 03

    パイプラインの統合

    信頼度のしきい値、不確実な項目に対する人によるレビュー、そしてあなたのシステムへのリンクを備え、パイプラインをAPI、バッチジョブ、またはストリームとして構築します。

  4. 04

    監視と改善

    本番環境で品質、ドリフト、修正を追跡し、データ内の言語が変化したらモデルを再訓練するかプロンプトを調整します。

AIツールを使う2つの方法

私たちが構築する間、AIコーディングエージェントがお客様のコードを処理してよい場所を選択してください。エンジニアリング基準はどちらでも同じです。

お決まりでないですか？スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

デザイン、QA、運用がどのようにパイプラインを支えるか

  • スタッフ向けのレビュー画面

    デザイナーが、スタッフが抽出フィールドを確認し、ラベルを修正し、要約を承認する画面を構築します。これにより修正が素早く行え、評価へフィードバックされます。

  • ラベル付きテストセットによるQA

    QAはタスクと言語ごとにラベル付きテストセットを保持し、クラスごとの適合率と再現率を追跡し、モデル、プロンプト、パイプラインの変更後にリグレッションチェックを再実行します。

  • 監視されたパイプライン

    DevOpsは、キュー監視、リトライ、アラート、コスト追跡を伴ってパイプラインを運用します。ホスト型APIで、あるいはテキストをあなたの環境内にとどめる必要がある場合はプライベートインフラ上で運用します。

  • 長期にわたって維持される品質

    あなたのテキストに現れる新しい製品、用語、言語などのドリフトを監視し、修正をあなたと一緒にレビューし、リグレッションチェックの後にモデルやプロンプトを更新します。

FAQ

よくあるご質問

どの言語に対応できますか?

英語をはじめ、アラビア語、ヘブライ語、ベンガル語など多数に対応します。品質は言語とタスクによって異なるため、着手前に必要な各言語をあなた自身のテキストで評価し、既製モデルの少ない言語には追加のラベリングを計画します。

LLMとカスタムNLPモデルのどちらを使うべきですか?

それは処理量、コスト、速度、そしてタスクがどれだけ安定しているかによります。LLMはラベル付きデータが少なくても多様なタスクを処理します。より小さな訓練済みモデルは、大量処理ではしばしばより安価で一貫性があります。私たちは両方をあなたのテストセットで比較し、多くのパイプラインは両者を組み合わせます。

どの程度の精度になりますか?

あなたのデータを見る前に数値を約束することはできません。開発前にあなたと目標指標に合意し、あなたの専門家が確認したテストセットでそれを測定し、信頼度の低い結果は確実なものとして渡すのではなく人へ回します。

機密文書を私たちの環境内にとどめておけますか?

はい。パイプラインはあなたのクラウドアカウントで、またはオープンウェイトモデルを用いてプライベートインフラ上で実行でき、外部呼び出しの前に個人データを削除できます。私たちの開発作業については、プライベート／ローカルAIエンジニアリング が合意した境界内でAIコーディングモデルを実行し、Claude Code／OpenAI Codex エンジニアリング が合意したアカウント条件のもとで商用コーディングエージェントを使用します。

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あなたが扱うテキストのサンプルを送ってください。どのタスクがNLPに適しているか、それぞれにどのアプローチが合うか、そして品質をどのように測定するかを提案します。

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