https://govrephub.com/contractors/pksha-technology/Recent content in PKSHA Technology on Government Report HubHugojaWed, 21 Jun 2023 00:00:00 +0000https://govrephub.com/reports/01jt5m6sqt9gr3b262ezc3dmyx/Wed, 21 Jun 2023 00:00:00 +0000https://govrephub.com/reports/01jt5m6sqt9gr3b262ezc3dmyx/<p>この報告は、中小企業庁の総括発注業務におけるAIを活用した業務効率化の実現可能性について書かれた報告書である。 令和4年度に実施された本調査では、中小企業庁の総括発注業務において、発注メールと添付ファイルを適切な課室及び班に自動振り分けするAIエンジンの開発と検証が行われた。従来の特定課室のみを対象とした範囲から、庁内全課室とその配下の原班に対象を拡大し、とりまとめ課から原課総括への課振分と、原課総括から原班への班振分という2段階振分システムの自動化を目指した。 AIエンジンの強化では、令和3年度に開発されたプロトタイプをベースに、取り扱い可能なファイル形式をWord、PDF、Excel、PowerPointに拡大し、重要箇所抽出機能を追加するなどの改良が施された。計5,531個の特徴語から構成される課室及び班ごとのナレッジを構築し、メール・添付ファイルに対して課室・班別の振分スコアリングを行い、振分候補と判断根拠及びその該当箇所を出力する振り分けエンジンを開発した。 システムのプロトタイプ開発では、総括係員の業務効率化を支援するUI/UXシステムが構築され、メイン画面やナレッジ・組織管理画面が整備された。また、導入後の運用ルールが策定され、庁内課室の総括係員向けに実際の発注メール等を用いた検証が実施された。 精度評価については、確実性よりも取りこぼし防止を重視したRecall指標が採用され、課振分でRecall 60%、課室振分でRecall 65%の精度が達成された。今後は運用後のナレッジ量の拡充や質の強化により、一定の精度向上が可能であると見込まれている。将来的な改善余地としては、ナレッジの拡充・強化に加え、大規模言語モデルの活用による振分ロジックの改善可能性が示されており、経済産業省全体への展開に向けた効率的なデータ提供・作成方法についても検討されている。</p>https://govrephub.com/reports/01jt5m6g01yxc2zfep4vz6dqgs/Thu, 01 Sep 2022 00:00:00 +0000https://govrephub.com/reports/01jt5m6g01yxc2zfep4vz6dqgs/<p>この報告は、中小企業庁における総括発注業務のAI活用による効率化に関する実現可能性調査について書かれた報告書である。株式会社PKSHA Technologyが2022年3月に実施した調査では、中小企業庁の16課室のうち12課室のデータを対象として、3つの主要事業が展開された。 第一に、総括発注業務のAI活用データ作成調査では、メールと添付ファイルの分析を通じて振り分け先の班を特定する作業が行われた。人事異動の影響を避けるため2021年8月以降のデータに限定し、4,050件の振分メールを抽出するとともに、174件の添付ファイルとの紐付けを実現した。メールの抽出は総務課から原課への発注メールに特徴的な用語を手掛かりとし、添付ファイルはメール件名とフォルダ名の突合により特定された。 第二に、AIエンジンのプロトタイプ構築調査では、振り分け根拠となるナレッジ構築から自動振り分けエンジンの開発まで実施された。担当班・担当者情報、所管事項説明、閣議決定文書などから4,281個の特徴語を班別に構築し、重み付けキーワード抽出エンジンを構築した。最終的な精度はRecall 78%、Precision 66%を達成し、将来的には深層学習等の高度化によりRecall 90%、Precision 75%程度への改善が見込まれている。 第三に、システム開発の要件定義調査では、機能要件と非機能要件の定義が行われた。機能要件としてはWebアプリケーションとしてメールと添付資料を取り込み、振り分け候補と判断根拠を提示するUI/UXが設計された。非機能要件では貴庁セキュリティポリシーに準拠し、IP制限等のセキュリティ対策を実施する構成が検討された。システムはクラウド環境にフロントエンドとバックエンドを構築する方針が示されている。</p>