記事の下書き作成にかかる時間が短縮
翻訳ではなく、日本語のデータで学習させる。
海外製のモデルを日本語で使うと、敬語の使い分け、業界固有の用語、社内だけで通じる言い回しのところで精度が落ちます。翻訳を経由しているぶん、文脈が抜け落ちるためです。私たちは事前学習の段階から日本語のデータを使っています。
2018年の設立以来、モデルの研究開発と、それを業務で使える形にするプロダクト開発を両方やってきました。社員86名のうち31名が研究職です。論文を出すことと、現場で毎日使われることを、切り離さずに進めています。
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事前学習、追加学習、評価の3つを自社で回しています。とくに評価は、既存のベンチマークだけでは業務での使えなさが見えないため、実際の社内文書を模したデータセットを自前で作って測っています。うまくいかなかった手法も、Tech Blog に書き残すようにしています。
一次回答の作成時間が短縮、応答品質のばらつきも縮小
約款の横断検索を、月3.4万件の照会に対応
金融・保険・製造・メディア・自治体を中心に、86社にご利用いただいています(数値は架空)。
既製のSaaSとして使う形と、自社データで追加学習して専用モデルを作る形。どちらもあります。
社内文書の横断検索と、問い合わせ対応の下書き作成。この2つを1つの画面から。
探すことに、時間をかけない
社内規程、過去の議事録、製品マニュアル、契約書。ファイルサーバーとSharePointに散らばった文書を横断して検索し、根拠となった箇所を原文へのリンク付きで示します。生成した文章をそのまま信じなくて済むよう、必ず出典を返す設計にしています。権限は既存のアカウント設定を引き継ぎ、見られない文書は検索結果にも出ません。

代表取締役 CEO
SUGUSAKU Taro
自然言語処理の研究者を経て2018年に創業。日本語データでの事前学習に一貫して取り組んでいます。

取締役 CTO
SUGUSAKU Hanako
分散学習基盤の設計を担当。GPU 512基規模での学習を、限られた予算で回す方法を考えてきました。

執行役員 VP of Product
SUGUSAKU Jiro
前職はSaaSのプロダクト責任者。研究成果を、現場が毎日使える形に落とすところを担当しています。
資料請求とデモ申込を受け付けています。自社のデータで試したい場合もご相談ください。