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AIとの付き合い方
- 8. 事例① トレーディングアシスタントAI 結果
HEROZ株式会社との共同開発
内容 トレーディング世界の乗換案内サービス
結果 ・トレーディングのスタイルや一貫性を捉えられた
・任意の“人間らしさ”を備えたトレーディング特化AIを構築した
効果 ・ユーザーの個性に応じた取引改善を指南可能となった
・相場状況に依らず目標を設定する事が可能となった
教訓 ・プロトタイピングとサービス開発フェーズでは体制を見直す
・実験フェーズに主導的に参加する事で良いエンジンが生まれる
- 9. 事例② 文章校正サポートAI 開発
DATUM STUDIO株式会社と
内容 社内のコンテンツ文言チェック作業の改善
背景 コンテンツ審査は担当者の目検作業で行われており負担大
目標 文章内の“怪しい部分”に広く目ぼしを付け業務負担改善を
教師 全コンテンツ文章データ(数百MB)
アルゴ LSTM(RNN)
時間 低スペックCPUで数百日、GPUで数日
- 10. 事例② 文章校正サポートAI 結果
DATUM STUDIO株式会社と
内容 社内のコンテンツ文言チェック作業の改善
結果 ・90%程度の予測が可能となり文章チェック機構として活用
・当社流儀の文章を学ぶ
(ex.「本日の日・・・」→予測→「・・・経平均」)
効果 ・人力チェック業務のサポートをこなすには継続的な改善が必要
(90%では不足、句読点や助詞が苦手)
教訓 ・機械学習のみでなくルールベースも必要
・文脈の高精度理解のためにLSTMの更なる改良を