「知識探索支援技術」のイメージ

三菱電機株式会社は、当社AI技術「MaisartⓇ（マイサート）※1」を用いて、膨大な資料群からキーとなる単語や著者、引用関係、図表における全体と部分の関係情報などを獲得して情報のつながりをグラフ構造で表す知識グラフを自動構築し、入力したキーワードを起点に情報の関連性をたどる「知識探索支援技術」を開発しました。これにより、必要な情報を素早く網羅的・直観的に把握でき、情報収集時間の大幅な削減に貢献します。

情報過多な現代において、あふれる情報の中から自分にとって必要な情報を見つけ出すには多くの時間がかかります。知りたい情報、興味のある情報に素早くアクセスするためには、資料をあらかじめデジタル化（電子化）しておくだけではなく、資料内あるいは資料間の情報の関係を構造的に管理しておく必要があります。

本技術は、AIによって重要な情報を自動獲得し、また情報間の関係を自動推定することで、さまざまな資料やデータを構造的にデジタル化します。次に、情報の探索時には、帯の太さで関連の強さを可視化することで、例えば入力したキーワードと一番関連が強い人物を特定できるなど、知りたい情報、興味のある情報、これまで気付かなかった情報に素早く直観的に辿り着くことができます。

開発の特長

  1. 知識グラフを自動構築し、さまざまな資料やデータを構造的にデジタル化
    • AIがテキストのみならず図表やプレゼン資料、画像、音声などのデータから、キーとなる単語や著者、引用関係、図表における全体と部分の関係情報などを獲得し、知識グラフを自動構築することで、さまざまな資料やデータを構造的にデジタル化
    • 業界で初めて※2、図形と文字が組み合わされた資料の解析を実現
    • 従来は人手で構築していた知識グラフを自動構築できるため、関連性をたどる知識探索をより短い時間で実現でき、低コストで導入可能
  2. 情報の関連性を直観的に把握することで、情報収集時間を41.7％削減
    • 業界で初めて※2、サンキー・ダイアグラム※3の帯とその太さを用いた情報の関連性可視化を実現したことで、所望の情報を直観的に把握可能とし、短時間での知識の探索を支援
    • 資料の中身を読まなくても情報の関連性を俯瞰できるため、複数の文書やファイルから特定の文字列を検索する従来の全文検索と比べて、情報収集時間を41.7%削減※4

  • ※1
  • ※2

    2022年5月31日現在、当社調べ。国内メーカーの提供する知識処理サービスにおいて

  • ※3

    工程間の流量を表現するために用いられるフロー図の一種

  • ※4

    技術資料から構築した知識グラフを用いて、技術キーパーソンを探すタスクにより評価（当社調べ）