野村総合研究所（以下、NRI）は、VOC収集や後処理業務を効率化するAIテキストマイニングソリューション「TRAINA/トレイナ1」の基礎技術となる日本語解析処理と機械学習アルゴリズムを刷新した。
ひとつの単語から意味を捉えようとする従来の方式では、テキスト全体を正しく分類・解析できないことが課題だった。新方式では、文脈によるニュアンスの違いから意味を捉えることができるようになり、より高精度な日本語の解析が可能となった。NRIが行った精度比較検証では、テキスト分類処理の正解率が従来の82.9%から95.4%へと向上している。
さらに、アマゾン ウェブ サービス（以下、AWS）の、機械学習の実行基盤である「Amazon SageMaker」を活用することで、学習期間の短縮を実現した。導入企業は専用の環境を用意することなく、TRAINAのクラウドサービスにデータをアップロードするだけで、AWSが提供する高性能なGPU基盤を使い、学習期間を大幅に短縮できる。一般的なサーバー環境では数日かかる機械学習処理を数分で完了できるようになった。
また、「Amazon Connect」と連携することで、Amazon Connect導入企業は容易にTRAINAを利用可能になっている。
ひとつの単語から意味を捉えようとする従来の方式では、テキスト全体を正しく分類・解析できないことが課題だった。新方式では、文脈によるニュアンスの違いから意味を捉えることができるようになり、より高精度な日本語の解析が可能となった。NRIが行った精度比較検証では、テキスト分類処理の正解率が従来の82.9%から95.4%へと向上している。
さらに、アマゾン ウェブ サービス（以下、AWS）の、機械学習の実行基盤である「Amazon SageMaker」を活用することで、学習期間の短縮を実現した。導入企業は専用の環境を用意することなく、TRAINAのクラウドサービスにデータをアップロードするだけで、AWSが提供する高性能なGPU基盤を使い、学習期間を大幅に短縮できる。一般的なサーバー環境では数日かかる機械学習処理を数分で完了できるようになった。
また、「Amazon Connect」と連携することで、Amazon Connect導入企業は容易にTRAINAを利用可能になっている。