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Goldfire コグニティブ検索

今日の知的業務に携わる人々は、前例のないペースで組織に価値を提供するという大きな圧力にさらされています。 さまざまな分野の組織で、情報の検索に30~40%以上の時間を費やされ、意思決定の半分以上が知識なしで行われているとも言われています。技術知識が不十分であることは、市場投入までの時間を遅らせ、サポートや修理の応答時間に悪影響を及ぼし、プロジェクトをリスクにさらします。
IHS markit社の開発による Goldfire は、認知検索、機械学習、自然言語処理を含む最先端のAI技術を搭載し、膨大な情報の中から、必要とする技術知識の回答を素早く導き出すことを可能にします。多数の企業内システムや社外に散在する、構造化されていないデータに埋もれている答えを探し出し、問題解決のためのより良い判断を、より迅速に行えるようにします。

 
特徴
  • 企業全体の技術情報にシングルポイントでアクセスできる環境を提供します。社内外の数百のドキュメントタイプの情報源から、構造化情報と非構造化情報の検索ができます。
  • 文章文脈のコンテクストでの検索と答えの入手を支援します。
  • 情報を分類し、必要とする解の抽出作業を自動化します。  
 
 検索   表示画面から対象を選択       
     

   構造化と非構造化の文書 
   共有サーバー      
   企業内アプリケーション 
  http:// Webサイト    

Goldfire は、あなたの関心対象のトピックスに関するバーチャル エキスパートの役割を担い、意思決定に必要な答えを必要な時に得ることを助けます。 Goldfire の活用により、組織がより多くのビジネスを獲得できるよう、最も効果的な方法で最善の決定を下し、問題を解決することができます。 プロジェクト遂行能力の向上、市場投入までの時間の短縮、保守メンテナンスの対処の改善に役立てることができます。

期待される効果
  • 社内外の知識を簡単に発見して再利用することができます。
  • 過去の教訓を活用して、再調査、同じ失敗の繰り返し、重複する開発の無駄を最小限に抑えます。
  • エンジニアリングの生産性を高め、若手社員の学習曲線を改善します。
  • アイデア創出と問題解決を加速し、より良いものに改善します。

 

主要な機能

 

Goldfire は、コグニティブ検索アルゴリズムの導入により、ユーザーに新しい検索エクスペリエンスを提供します。ユーザーは、キーワードまたは自然言語スタイルでの問い合わせを行い、キーワード、部品番号、ドキュメント番号、質問などの任意の組み合わせで検索し、最も関連性の高い検索結果を識別することができます。

自然言語処理
意味検索
情報仕分け

人口知能:AI
 

 

Goldfire は、予習済みAIを活用し、ドキュメント本体から組織名、地域名、作成者、ドキュメント番号などのメタデータを自動検出し、脈絡のあるコンテクスト情報を提示します。これらの情報から、ユーザーは最も関連性の高い検索結果の絞り込みをすることができます。
 
情報源から様々なメタデータを自動的に抽出
 

企業、団体

 
 

研究教育機関

 
 

作成者名

 
 

国、地域

 
 

年代、時期

 

 

Goldfire は、検索で抽出された結果を自動分類し、集計表示をします。求めたい回答の周辺知識を整理し、新しいアイデアや可能性を探ることに役立ちます。さらに、未知の問題の解決策のヒント、想定していなかった使い方、レアケースの関連情報など、広範な知識を得ることに利用できます。

 

Goldflire は、多数の専門的な外部情報源に含まれている文書を予め索引して提供します。ユーザーが認知していない、認識外の文書を知識に変換して利用することを可能にします。
 
特許情報
4,500万件
公開特許、登録特許、実用新案:日本、中国

公開特許、登録特許: アメリカ、EU、イギリス、フランス、ドイツ

特許抄訳: WIPO(世界知的所有権機関)
国際工業規格
450団体以上
政府: AIR FORCE、DoD、ARMY、NAVY、DLA、他

団体:ISO、ANSI、BSI、DIN、JIS、ETSI、SAE、FORD、GMW、他
書籍、記事
700万点以上
政府: DTIC、MEDLINE/Pubmed、NASA、OSTI、 他

団体: SAE、JSAE、AIAA、ASME、IEEE、他

出版社:Springer Nature、CRC、Wiley、McGraw-Hill、他
IHSコンテンツ
430万点以上
米連邦規則、化学、自動車、バイオ、原子力、防衛、軍事、地政学、輸送、技術、科学効果、他
 

 

検索で抽出した外国語の文書を自動翻訳します。さらに、ユーザーが指定するレベルに応じて日本語、英語、フランス語、ドイツ語、中国語で要約した文章を作成し、再度翻訳することができます。要約文章を閲覧することで、広範囲の社内外の情報源から、必要とする答えを探し出す時間が短縮されます。


 社外情報 

 

特許
文献
産業規格
Webサイト



 翻訳 
日本語 英語 仏語 独語 中国語 
        

 要約+翻訳 

日本語 英語 仏語 独語 中国語 
        


 社内情報 

 

研究レポート
調査結果
提案書
報告書

 
 

 

iQUAVISを用い、製品の技術の見える化を実施
Goldfire と iQUAVIS との連携により、製品開発や問題解決に永年携わってきた熟練者の広範囲な深い知識を見える化し、体系化された知識として組織内で有効に活用することが可能になります。
 

   熟練者の知識を見える化し、構造化する   
  • 製品の要求分析、機能設計、構成要素へ展開し、システムモデルを作成
  • システムモデルから生成されるFMEAシートを活用し、故障モードと影響解析を実施
  • 仕様や設計の変更の影響をDRBFMで検証し、品質不具合の未然防止を実施

Goldfireのコグニティブ検索で抽出した情報を、技術の見える化に活用し、知識として体系化
熟練者の知見を活かし、製品の開発設計や不具合対応に関連する情報を検索し、技術の見える化に活用します。そして、検討材料や意思決定の根拠となる有益な文書を、iQUAVISで利用するワークシートに関連付けてデータベースで一元管理します。
これにより、熟練者が蓄積してきた組織内の知的財産が保持され、体系化された知識として再利用が可能になり、次の世代のエンジニアへの技術継承が促進されます。
 
 広範な検索 

有益な情報を抽出する。

  • 要求に応える仕様
  • 仕様を満たす機能
  • 機能を実現する手段
  • 機能と構成要素の関係
  • 不具合の現象と原因
  • 不具合の解決策


 抽出された情報の活用 

技術の見える化の検討を深める。
意思決定の根拠に用いる。

  • 要求‐要件‐仕様の関係
  • 機能‐構成の関係
  • FMEAシート作成
  • DRBFMシート作成


 知識の体系化 

Goldfireで抽出した有益な
文書データを、iQUAVISで
利用するワークシートに
関連付けて管理し、組織内
の体系化された知識として
活用する。


 

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