社内文書中のノウハウを分類する機械学習モデルのための教師データ収集方法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS21009

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2021/03/07

タイトル(英語): A Method for Collecting Teaching Data for a Machine Learning Model to Classify Know-How in Internal Documents

著者名: 志村 貴大(京三製作所),矢吹 耕平(京三製作所),長谷川 匠(京三製作所),マヘシュニ シヴァ　クリシュナ(東京大学),水間 毅(東京大学)

著者名(英語): Takahiro Shimura(Kyosan Electric Mfg. Co., Ltd.),Kohei Yabuki(Kyosan Electric Mfg. Co., Ltd.),Takumi Hasegawa(Kyosan Electric Mfg. Co., Ltd.),Shiva Krishna Maheshuni(The University of Tokyo),Takeshi Mizuma(The University of Tokyo)

キーワード: ノウハウ|ナレッジマネジメント|機械学習|教師データ|Know-how|Knowledge Management|Machine Learning|training data

要約(日本語): 社内文書に含まれる製品設計ノウハウを横断的に活用できている企業は多くないと思われる．本研究の目的は，社内文書中の文章から設計ノウハウを分類する機械学習モデルの構築方法を確立し，ノウハウの横断的活用を支援するアプリケーション実装の下地を用意することである．本稿では，当該機械学習モデルの教師データを収集するために実装したツールの思想と実装方法について述べ，さらに，ノウハウの良し悪しを簡易に比較可能なノウハウ有用度算出式を提案する．

要約(英語): Not many companies seem to be able to utilize the product design know-how in their internal documents across the board. The purpose of this study is to establish a method of constructing a machine learning model to classify design know-how from internal documents and to prepare the groundwork for application implementation to support cross-sectional utilization of know-how. In this paper, we describe the philosophy and implementation method of the tool we have implemented to collect teaching data for the machine learning model, and propose a formula for calculating the usefulness of know-how that allows to easily compare the quality of know-how.

本誌: 2021年3月10日―2021年3月11日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 43-47 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,236 Kバイト