YokoLab / Owner & AI Engineer
製造企業N_文書画像認識モデルを用いた図面解析AIの開発
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都内で活動中のAIエンジニアです。 AIやデータ分析の各分野との親和性の高さや、ビジネスにおける課題解決の最適解として選択されやすい点に将来性を感じながら日々業務に励んでおります。
今後も引き続きAIを活用したサービスやプロダクトの開発に携わっていきたいと考えています。 過去2社の起業経験を基に培った事業企画・運用のマネジメント力と、研究実績および多様な業界への応用を通じて磨かれた高度なAI開発技術力を結び付けることで、事業を一気通貫に成功へ導くマクロな視点を持つ人材を目指しております。
・AI開発受託業務 開発実績以下7件(2024.11現在) ・不動産&株式運用業務等
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社内DX化の一環として、決算書(BSとPL)からの情報抽出の自動化を目的とするプロジェクトが発足し参画。決算書の画像内にある文字を抽出しjsonデータ化するために、OCRフリーの文書画像認識モデルである「Donut」が選択されたが、参画当時のF1スコアは68.6%であった。このDonutモデルをチューニングし、実運用へ向けて以下の施策提案および実装を行うことでF1スコアを92.0%まで向上させた。 - モデルが未学習の漢字のうち決算書中に頻出の漢字を強化学習した。 - 隣接するテキストが誤って統合され誤認識となる問題を解決するために、 - モデルが生成するクロスアテンションヒートマップに基づく各テキストに対応するバウンディングボックス座標を定義。各バウンディングボックス間のIoU(重なり度合い)から、ルールベースで誤って統合されたテキストを分割した。 - エンコーダの構成とパラメータを調整し、モデルが画像内の小さなテキストや細かい文章特徴により注目できるようにした。 - 文字の小さい複雑なテキストの認識精度向上のために、 - 他メンバーに依頼し入力画像データセットの解像度を960px四方から1600px四方へ変更した。それに伴う入力の設定値変更や節GPUメモリを行うためのコード改修を実施した。 - 文書画像のノイズ除去、2値化、グレースケール化などの前処理を施した。 - trainフェーズのみに、データ拡張を行い一般化能力を向上させた。 - ハイパーパラメータの最適化を行った。
大規模言語モデル(LLM)の進展により、テキスト生成や画像生成など多様なタスクに応用することが可能になっている。一方で、企業にとって契約促進や解約阻止は重要な要素となるが、これらを強化したり効率化・自動化する直接的なLLM利用方法はまだ存在していない。この課題に対処するため、LLMの進展を活かして、ユーザーの質問や問い合わせに適切に対応するためのチャットボットやコールセンターのトークスクリプトを自動生成することに焦点を当てる。 Webサイトのリンクやサービスに関する資料をインプットとして、契約促進&解約阻止用のシナリオごとのトークスクリプトを遷移図形式で出力できるようなWebサービスを開発することをゴールとした。 まず、サービスのHPスクレイピングや提供された資料(テキスト形式)によって得られた情報に対し、解約阻止および契約促進に役立つ情報を特に残すよう要約するChatGPT-4のプロンプトとプログラムを作成した。続いて、要約した内容を基に、ユーザーの想定される質問に対して担当者(チャットボット)の模範的な回答を出力できるようにした。さらに、ユーザーがそれに共感したか否かに応じた担当者の返答を、要約した内容を基に適切なリンクと共に提供できるようにした。このように、契約促進&解約阻止用のシナリオごとのトークスクリプトを遷移図形式で段階的に完成させるプロンプト&プログラムを作成した。 これにより、解約を検討しているユーザーには、リンクをクリックすることで解約の問い合わせから離脱し、再考する機会を自然に提供する仕組みを構築した。また、契約を検討しているユーザーには、その意思決定を支援するための情報に効率的にアクセスできるシステムを完成させた。
深層学習を用いた盗取検知手法の提案および実装 (姿勢推定/動作推定/物体検出/時系列予測/パターン認識)
・Webアプリケーション受託開発 ・スクール事業の企画・運用
Webサイト制作 Webアプリ開発
放射線測定機器 放射線物理シミュレーション 放射線生物シミュレーション 医療画像再構成技術 など
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