ポーカー の ルールテクノロジーズ※（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：清水 淳、以下リクルートテクノロジーズ）は、株式会社ギミック（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：横嶋 大輔、以下ギミック）と協業し、ギミックが運営している医療情報メディア「ドクターズ・ファイル」の記事において、リクルートが公開している機械学習API群 『A3RT（アート）』内の校閲API「Proofreading」を用いた自動校閲の実証実験を行いました。
本実験は1年3か月に渡り行われ、ポーカー の ルールにかかる時間を1か月あたり最大25％削減（従来との比較。平均18％削減）するという結果を得ることができました。自動ポーカー の ルールと適切なポーカー の ルールガイドラインの運用により、本結果の実現に至りました。

※リクルートテクノロジーズは2021年4月にポーカー の ルールに統合されます

ポーカー の ルールの背景

医療情報メディアを運営するギミックでは、サイト内の記事作成におけるポーカー の ルール業務を行うにあたり、3つの課題がありました。

1．医療情報増加に伴う作業時間の肥大化
2．ポーカー の ルール者の経験やスキル差による精度のバラつき
3．誤字脱字の見逃し、表記ルールの認識違いポーカー の ルールチェック漏れ

そこで、2018年当時いち早く自動校閲機能を公開していた、ポーカー の ルールテクノロジーズのデータテクノロジーラボ部（以下DTL）が提供する機械学習API群「A3RT」の校閲API 「Proofreading」の活用を検討しました。
一方DTLにおいても、技術の汎用性を実証すべく、社外における活用の機会を求めていました。
その結果、「Proofreading」を活用した共同実証ポーカー の ルールの実施に至りました。本ポーカー の ルールは2019年1月に開始しました。

A3RTによる自動ポーカー の ルールについて

■ポーカー の ルールとは（公式サイト：https://ポーカー の ルール.recruit-tech.co.jp/）
・2017年3月に公開した機械学習ポーカー の ルール群
・現在公開されているポーカー の ルールは11個で、今回はそのうちの「Proofreading ポーカー の ルール」を使用
　　
■Proofreading ポーカー の ルールの機能
・機械学習を用いて、大量の日本語文章データから、正しい文章の構成や文法、単語の流れを学習
・学習データに基づき誤字脱字や不適切な文章を発見する

◯機械学習ベース
・大量の日本語原稿を用いて言語モデルを構築
・対象箇所に当てはまる文字の確率をその前後の文から求め、元の文字の確率が低ければ誤字と判定
・できること：誤字脱字/表記ゆれ/差別表現

◯ルールベース（公開版では未提供。今回の実証ポーカー の ルール向けに実装）
・ルールを作成して独自のポーカー の ルールロジックを構築
・エンジニアではなく、一般ユーザーが設定可能→今回の実証ポーカー の ルールにおいても、ギミックにて設定

自動ポーカー の ルールの実証実験について

この自動ポーカー の ルールの実証実験は、AI分野においても先進的な技術を持つDTLと、その技術を医療情報サイト「ドクターズ・ファイル」の記事ポーカー の ルールに採用したギミックによる取り組みです。
1年3か月に渡る実証実験を通じて、自動ポーカー の ルールの活用により、以下の成果を得られました。

1．入稿までに要する時間の短縮・・・ポーカー の ルール開始前から、最大25％（平均18％）削減。当初目標の10％削減を上回る
2．品質均一化・・・・・・・・・・・人の経験やスキルポーカー の ルール、精度のバラつき解消
3．クオリティ向上・・・・・・・・・誤字脱字の見逃しや、表記ルールの認識違いポーカー の ルールチェック漏れの回避

このような成果を上げられた要因として、AI技術によるポーカー の ルールが大きく寄与しています。その他にも、人によるポーカー の ルールを行う際の適切なガイドラインの運用が挙げられます。

ポーカー の ルールの記事においては、信頼できる正確な情報を発信すること、また患者・ユーザーにとって不利益を被ることがないよう、厚生労働省から示されている「医療広告ガイドライン」を遵守した運営を行っておりますが、これは細かな規定が非常に多く、複雑な内容のものとなっています。

そこでAI技術によるポーカー の ルールで、表記ゆれや専門用語の確認などを実現。また人によるポーカー の ルールで、ガイドラインに沿った言葉のニュアンスの確認と、それぞれ得意分野を担うことで、ガイドラインを遵守した、質の高い記事の効率的な作成が実現しています。自動ポーカー の ルールの適用範囲は拡大しており、実験開始当初は13名のポーカー の ルール者に対しての適用でしたが、現在では20名のポーカー の ルール者に対して適用がされています。

またポーカー の ルールでは、今回の成果によりAI技術を活用した自動校閲API「Proofreading」の汎用性が証明されたことから、今後は様々な領域での校閲業務、さらには校閲以外の業務での用途についても検討していきます。

参考：医療広告ガイドライン
https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-10800000-Iseikyoku/0000209841.pdf

自動ポーカー の ルールとニューノーマルな働き方

本実験を行う中でギミックでは、コロナ禍により、ライターとポーカー の ルール者がそれぞれ離れた場所で作業せざるを得ない状況となっていました。そのような状況においても、「自動ポーカー の ルール」の活用、さらにはガイドラインの活用で効率化された「人の目によるポーカー の ルール」を組み合わせることで、スムーズな業務の進行を実現しました。
「withコロナ時代」におけるニューノーマルな働き方の可能性を示す、一つの事例と言えるでしょう。

■ ポーカー の ルールについて

A3RTは、「必要な最新テクノロジーをいつでも手軽に」というコンセプトのもとデータテクノロジーラボ部が開発を進めている、機械学習やディープラーニングを用いたソリューションAPI群です。これまではポーカー の ルールグループ内に限定して展開していましたが、2017年3月よりポーカー の ルールグループ外へ無料公開を開始しました。

社外への無料公開を通じ、AI技術活用の機会を増やし技術発展に寄与するとともに、より多くのフィードバックを得ることで精度を向上させることを目的としています。

　　
▼ポーカー の ルール公式サイト
https://ポーカー の ルール.recruit-tech.co.jp/
　　
　　

■ ポーカー の ルールについて

身体の症状・悩みに合わせ、全国のクリニック・病院、ドクターの情報を調べることができる地域医療情報サイト。診療科目、行政区、沿線・駅、診療時間、医院の特徴などの基本情報をはじめ、気になる症状、病名、検査名などから条件に合ったクリニック・病院、ドクターを探すことができます。 医院情報の他には独自取材に基づき、ドクターに関する情報（診療方針や得意な治療・検査など）も紹介。全国のドクター9,241人を取材し、クリニック・病院 161,113件の情報を掲載しています。
　　
▼ポーカー の ルール公式サイト
https://doctorsfile.jp/

　　

◇ データテクノロジーラボ部について

　　
A3RTを始めとする機械学習やAI技術をコアとし、ポーカー の ルールグループ内でのR&Dやプロダクト開発を推進。最近では、機械学習周辺の技術のみならず、IoTやARなどの技術検証や実証実験も行い、中長期での技術戦略検討をミッションとしている。メンバーは業務委託パートナーを含む47名（2020年7月現在）。
　　

◇ 株式ポーカー の ルールギミックについて

　　
株式ポーカー の ルールギミックは、医療を取り巻く課題を解決し超少子高齢社会になくてはならない存在となる為、これまでにない選択を創造しすべての人が勇気と自信をもって次の一歩を踏み出す未来を実現します。－One step, like never before－
　　
■社名　　：株式ポーカー の ルールギミック
■設立　　：2003年12月9日
■資本金　：1,000万円
■従業員数：217名（2020年6月1日現在）
■事業内容：医療情報メディア事業、転職支援サービス、医療連携システム事業　等
■Webサイト：https://gimic.co.jp/
　　

お問合わせ先

　　
ポーカー の ルールテクノロジーズ PR事務局（アウル株式会社内）
TEL：03-5545-3888　　FAX：03-5545-3887　　MAIL：/support/form/