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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-11 14:00 社内文書のノウハウを分類する機械学習モデルのための教師データ収集方法 ○志村貴大・矢吹耕平・長谷川 匠（京三製作所）・シヴァ クリシュナ マヘシュニ・水間 毅（東大）  DC2020-62 |
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| 抄録 | （和） | 社内文書に含まれる製品設計ノウハウを横断的に活用できている企業は多くないと思われる． 本研究の目的は，社内文書中の文章から設計ノウハウを分類する機械学習モデルの構築方法を確立し，ノウハウの横断的活用を支援するアプリケーション実装の下地を用意することである． 本稿では，当該機械学習モデルの教師データを収集するために実装したツールの思想と実装方法について述べ，さらに，ノウハウの良し悪しを簡易に比較可能なノウハウ有用度算出式を提案する． |
| （英） | Not many companies seem to be able to utilize the product design know-how in their internal documents across the board. The purpose of this study is to establish a method of constructing a machine learning model to classify design know-how from internal documents and to prepare the groundwork for application implementation to support cross-sectional utilization of know-how. In this paper, we describe the philosophy and implementation method of the tool we have implemented to collect teacher data for the machine learning model, and propose a formula for calculating the usefulness of know-how that allows to easily compare the quality of know-how. |
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| キーワード | （和） | ノウハウ / ナレッジマネジメント / 機械学習 / 教師データ / / / / |
| （英） | Know-how / Knowledge Management / Machine Learning / Teacher Data / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 288, DC2020-62, pp. 18-22, 2020年12月. | |
| 資料番号 | DC2020-62 | |
| 発行日 | 2020-12-04 (DC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DC2020-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
| 開催期間 | 2020-12-11 - 2020-12-11 |
| 開催地（和） | 洲本市文化体育館 （淡路島） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | (第5回） Winter Workshop on Safety（安全性に関する冬のワークショップ） - （共催：日本信頼性学会） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2020-12-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 社内文書のノウハウを分類する機械学習モデルのための教師データ収集方法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | How to collect teacher data for machine learning models to classify internal document know-how |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ノウハウ / Know-how |
| キーワード(2)（和/英） | ナレッジマネジメント / Knowledge Management |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 教師データ / Teacher Data |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 志村 貴大 / Takahiro Shimura / シムラ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 京三製作所 (略称： 京三製作所) Kyosan Electric Manufacturing Co., Ltd. (略称： Kyosan Electric Mfg) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢吹 耕平 / Kohei Yabuki / ヤブキ コウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 京三製作所 (略称： 京三製作所) Kyosan Electric Manufacturing Co., Ltd. (略称： Kyosan Electric Mfg) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 匠 / Takumi Hasegawa / ハセガワ タクミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 京三製作所 (略称： 京三製作所) Kyosan Electric Manufacturing Co., Ltd. (略称： Kyosan Electric Mfg) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | シヴァ クリシュナ マヘシュニ / Shiva Krishna Maheshuni / シヴァ クリシュナ マヘシュニ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ.Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水間 毅 / Takeshi Mizuma / ミズマ タケシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ.Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-11 14:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | DC2020-62 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.288 |
| ページ範囲 | pp.18-22 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-12-04 (DC) |
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