Product

UpSighterシリーズ

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セールストークやプレゼンテーション、人事面談など、コミュニケーションを定量評価するための解析サービス。

会社全体の傾向把握を行い、目的に応じた指標・採点アルゴリズムをカスタマイズ作成する「UpSighter Sales(アップ・サイター セールス)」、従業員のトークを毎月診断する「UpSighter Boost(アップ・サイター ブースト)」を展開しております。

過去のプロダクト

●Discuss-Here Office(ディスカスヒア・オフィス):遠隔会議中に議論トピックを書き込むことにより、抜け漏れや偏りなどを指摘しオートファシリテーションするソフト

●ViSummary(ビ・サマリー):長文の調査レポートなどの要点を見つけ出し、可視化しながらサマリーを読み上げるサービス

●BrainPlots(ブレイン・プロッツ):一人ブレストの時にアイデアを書き込むと、抜け漏れや偏りなどを指摘してくれるアプリ

●BrainPlots -Think Like TED- :プレゼンテーション作成時のアイデアを書き込むと、TEDスピーカー300名のプレゼンと比較し、内容構成の過不足をアラートするアプリ

Technology

CogStructureとは?

認知言語学者 Stephen Toulmin が提唱した論理モデルをベースに、コグニティ独自の拡張を行ったものです。文章、スピーチ、会話など、あらゆる形で表現された人の思考を形式化できる知識表現フレームワークです。

知識表現は、自動推論や自然言語処理と並ぶ人工知能研究領域の1つです。

コグニティは、コミュニケーションのフロー・構成について解析できる技術を保有しており、それらを様々な分野・シーンにご利用いただけます。

CogStructureの用途

例えば健康診断では、血液検査などの結果が数値として表現されており、医師の主観に依存しない診断が行われています。同様に、様々なデータを用いて客観性を担保し、最適な判断をすることは、企業でも個人でも当たり前になりつつあります。

しかし、コミュニケーションなど測定困難な定性情報が介在する領域では、その当たり前ができていないことも多いのではないでしょうか。

CogStructureを用いて人の思考を形式化することは、定性情報を定量情報に変換することと言い換えることもできます。この変換により、一般的な統計手法から機械学習まで、様々な技術と組み合わせて、人の思考を分析することが可能になります。

CogStructureへの変換方法

CogStructure変換には、それぞれ研究テーマになるほど難易度の高い要素技術群が必要となりますが、以下の方針で設計することで実現可能とし、かつ商用利用可能なレベルに落とし込んでいます:

  • 作業を徹底的に工程分業化し、判断基準を単純化する
  • 現在の技術で自動化できない作業は、人が担当する
  • 我々は、これを工場生産モデルの知的労働への応用だと位置づけており、アウトプット精度とスケーラビリティの双方を担保しています。また、データやノウハウの蓄積によって工場と同じような進化を遂げていくと確信しています。

    CogStructureを利用する強み

  • 少ないサンプルで特徴検出できる
  • CogStructureが持つ30以上のパラメータ特徴とこれまでに培ってきた1万件を超えるコミュニケーションデータベースにより、他のAIアプローチと比較して圧倒的に少ないサンプル数でも傾向を検出することができます。




  • 言語・固有名詞に左右されない
  • 国内外含め、コミュニケーションを対象とするAI技術は保有する辞書・コーパスに依存するため、特定の業種やシーンにしか対応できません。しかしCogtructureは、抽象化された情報分類が可能なため、言語や固有名詞の枠を超えて比較することが可能です。