膨大なテキストデータの中から重要文を自動抽出
CoreExplorer/TSの自動要約は、音声認識のデータから不要な文字列・単語・発話を除去し、その中から文脈を判断し残すべき重要文を抽出します。膨大な発話から不要な発話や、分析に不要な発話を取り除くことで発話の要点を自動的に抽出します。
コールセンターでの通話や各種会議での発話など録音された音声データを音声認識システムがテキスト化します。要約処理は、音声認識システムから出力された音声テキストデータを元にCoreExplorer/TSが要約内容を抽出します。
下記のサンプル文章をCoreExplorer/TSで自動要約するとどのようになるのでしょうか？そのサンプルとして、50％、30％、15％に要約してみました。
Excel でプロジェクトの日程管理をしている企業は多い
Excel はオフィス業務に欠かせないアプリケーションであり、多くの人が慣れ親しんでいるスタンダードツールだ
しかし、複数プロジェクトが関連しあって同時進行していると、変更の際の整合性が課題となる
大手情報関連機器メーカーでは、大日程管理の対象機器が年間数百種に及び、さらにその中日程、小日程があり、膨大な数になっていた
これらが同時に進み、その調整や変更への対応が従来の管理方法では限界を超えていた
グループ全体でのプロジェクト管理の標準化や効率化、さらには同社の推進するIT 戦略の一環として、対策を検討
そこで、採用されたのが日立ソリューションズ東日本の提供する工程管理・プロジェクト管理ツール『SynViz S2』であった
採用の決め手となったのがシャドウ機能だ
関連する日程表を別の日程表に貼り付けると、元の日程表の変更がリアルタイムに反映される
例えば、中日程に貼り付けられた大日程の予定が変更されても、見逃すことがなくなる 同社ではアドオンで大日程・中日程・小日程間を連携する機能も追加した
Excel の使いやすさと見やすさそのままに、SynViz S2 に備わった機能の利便性が高く評価され、全社での展開が進められている
さらに海外生産拠点での導入も視野に入ってきた
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