Logos
自然言語処理
言葉に埋もれた知識を、使える形に。
文書や会話に含まれる言語情報を理解・構造化し、膨大な情報から必要な知識を抽出・活用する
Logos｜自然言語処理とは
仕様書、手順書、トラブル報告、日報、ベテランの口頭説明。製造業の知識の多くは、文書や会話の中に言葉として存在しています。Logosは、こうした言語情報を理解・構造化し、膨大な情報の中から必要な知識を抽出して、検索・質問・生成に使える形にします。
HIIIのLogosは、大規模言語モデルを製造業の専門用語や社内固有の表現に適応させ、検索拡張生成（RAG）によって根拠となる文書を示しながら回答する仕組みを構築します。機密性の高い技術文書を扱うため、社内環境での運用やアクセス制御を含めた設計を標準としています。
Logosでできること
- 知識構造化
- マニュアル生成
- 技術文書検索
- 設計支援
- 報告書・日報の要約と分類
- 多言語化
代表的な手法・アプローチ
Logosを製造現場で機能させるために、HIIIが使い分けている代表的な手法です。課題の構造とデータの状態に合わせて組み合わせます。
01
大規模言語モデル（LLM）の適応
専門用語・略語・社内表現を扱えるよう、プロンプト設計と追加学習で製造業の言語に適応させます。
02
検索拡張生成（RAG）
社内文書を検索して根拠とともに回答を生成し、「どの文書のどこに書いてあるか」を示せる仕組みにします。
03
情報抽出と知識グラフ化
文書から設備・部品・不具合・対処といった要素と関係を抽出し、横断的に辿れる知識構造にします。
04
手順・文書の生成
構造化した知識から、作業手順書・点検要領書・多言語マニュアルを一貫した書式で生成します。
Logosを使うモジュール
技術は「できること」、モジュールは「使える形にしたもの」。1つの技術が1つのモジュールになるのではなく、複数の基盤技術を組み合わせて1つのモジュールを実装しています。各モジュールの中でLogosが担う役割を示します。
お問い合わせ
Logos（自然言語処理）の適用可否や、貴社データでの検証の進め方について、課題の整理段階からご相談いただけます。