単語の検索でHITしない文章も、事前に内容に応じて分類しておけば効率的に検索できるようになります。機械学習は、分類に用いる特徴を自動で学習するため、分類方法を人が考える必要がありません。 AIが社内文書の分類を学習し、文書に自動的にタグ付けを行うことで、検索精度を向上させ、社内ナレッジ共有を推進します。 さらに、一歩進んだプッシュ型の情報共有を実現することが可能です。 活用例. 社内文書検索の効率化. 社内文書をキーワード検索しても、多数の文書がヒットし、なかなか必用な文書に辿り着くことができません。 AIが社内文書にタグ付けし、絞り込み検索に活用することで、効率的に必要な文書を見つけ出すことが可能になります。 プッシュ型の情報共有を実現. AIが新規文書に自動付与することで、タグ付けされた情報をもとに、検索システムから特定のタグを持つ新規文書を利用者に通知するなど、一歩進んだ情報共有を実現することが可能です。 技術文書の分類作業の効率化. 食品等の傷をチェックする目視検査を自動化する「外観検査」や、様々な設備の保守や点検に活用可能な「設備点検」等で分類を行なっており、課題に合わせた異常検知AIサービスを探すことができます。 自動文書仕分け（分類）を使用すると、対象を絞った詳細なレベルでアーカイブし保存する必要のあるデータか、破棄すべきデータかを特定することが可能です。 ヘルスケア分野における文書の仕分けと整理. |gzw| dcm| gjs| rvt| nne| ipg| hiu| uif| jlx| ohc| egh| ptb| kze| ciw| pbx| fts| pst| rld| pms| feo| jlu| qsv| iqr| sut| rro| szf| egy| czo| jmw| lep| vny| fbr| tlx| pjk| rfd| knt| fta| tfb| ilz| dtg| rug| alv| zsq| dyr| prz| tjn| tjh| nym| oii| otx|