ものづくり補助金平成25年度情報通信業徳島県

対話理解エンジンに連結する記憶・動作・応答制御製品の試作開発

株式会社言語理解研究所

成果記憶容量100KB以下の目標を達成

この事例のポイント

  • 既存の対話理解製品に対し、導入事業者から強い要望のある新しい記憶・動作・応答制御機能がなかった。
  • 対話理解製品と連結できる記憶学習・感情動作・応答文制御機能を試作開発した。
  • 記憶容量100KB以下の目標を達成。記憶容量100KB以下、感情表現画像20種類、変数応答5,000種類の試作目標をいずれも達成した。

事業者のプロフィール

事業者名株式会社言語理解研究所
所在地徳島県 徳島市
業種情報サービス業
技術分野情報処理
従業員数45人
資本金5,800万円
設立2002年

事業の背景

当社は対話理解エンジンにより、ロボットや携帯端末装置で人間と自由に対話できる事業を展開している。既存の対話理解製品に対し、導入事業者から新しい記憶・動作・応答制御機能への強い要望があった。大学の最先端技術を導入することで、高い優位性が見込まれる。

課題と取り組み

抱えていた課題

  • 新製品・新技術既存の対話理解製品に対し、導入事業者から強い要望のある新しい記憶・動作・応答制御機能がなかった。
  • 販路・情報発信製品導入の利便性を向上させ、競争力を強化して販路を拡大する必要があった。

やったこと

対話理解製品と連結できる記憶学習・感情動作・応答文制御機能を試作開発した。記憶学習制御では、入力文から抽出された感情と話題を格納し、感情変化の増加や減衰を測定できる情報を応答文とともに記憶学習するモジュールを試作した。記憶容量は100KB以下の目標を達成した。感情動作制御では、既存製品の感情意図81種類からコストを考慮して根拠ある感情数を10種類に定義し、感情表現の画像を20種類作成した。応答文制御では、判定された感情意図の詳細から情報を変数として選択し応答文に組み込み、入力情報を変数として応答できる5,000種類の変数応答を構築した。試作品はスマホとロボット端末上で評価し、評価改善サイクルを複数人で繰り返して正解率約80%を達成した。

ロボットコミュニケーションパートナーロボット

新しい製品・サービス:対話理解エンジンに連結する記憶・動作・応答制御製品

事業の効果

  • 記憶容量100KB以下の目標を達成
  • 感情数 81種類→10種類
  • 感情表現20種類の画像作成を達成
  • 5,000種類の変数応答構築の目標をクリア
  • 評価改善により正解率約80%を達成

記憶容量100KB以下、感情表現画像20種類、変数応答5,000種類の試作目標をいずれも達成した。感情数は既存の81種類からコストを考慮して10種類に絞った。評価改善により正解率約80%を得た。今後は一般利用者、高齢者及び認知症患者への適用と改善実験を進め、コミュニケーションロボット市場に投入する計画である。

審査の観点ごとの評価

いま募集している新事業進出・ものづくり補助金の公募要領にある審査の観点14つで見ています

観点の平均2.6 / 5

出典:公募要領 p.44(審査項目)

経営戦略との整合性60%
  • これまでの取組との一貫性3

    既存の対話理解製品に対し導入事業者の要望があり、新製品を試作開発する流れは読み取れるが、過去の取組との一貫性の説明は薄い。

  • 強み・弱みを踏まえた優位性3

    競争力強化と販路拡大を目指すとあるが、市場動向や自社の強み・弱みへの言及は具体的に書かれていない。

  • 課題の認識と解決3

    製品導入の利便性向上を課題として挙げ、今後はコミュニケーションロボット市場への投入を計画すると書かれている。実効性の詳細は薄い。

事業の実現可能性52%
  • 付加価値・賃上げの目標4

    記憶容量100KB以下、感情10種類・表現20種類、変数応答5,000種類、正解率約80%など数値目標と達成状況が具体的に書かれている。付加価値額や賃上げの目標値はない。

  • 事業を進める体制2

    従業員45人の情報サービス業であることはわかるが、補助事業の遂行体制や人材配置についての記述はない。

  • 顧客とニーズの裏付け3

    対話理解製品の競争力強化と導入事業者からの要望が書かれ、顧客ニーズの裏付けはあるが、ターゲットの明確化は薄い。

  • 事業化までの道筋3

    評価改善サイクルや一般利用者・高齢者・認知症患者への適用と改善実験という今後の順序は示されているが、スケジュールは詳しくない。

  • 財務と資金の調達1

    公開されている事例からは読み取れません。

新市場性・高付加価値性60%
  • 新しさ・高付加価値3

    対話ロボットや携帯端末との対話は新しい分野とうかがえるが、普及度や高水準の高付加価値化について具体的な記述はない。

公的補助の必要性53%
  • 波及効果・雇用2

    コミュニケーションロボット市場への投入や高齢者・認知症患者への適用が書かれ、社会的意義がわずかにうかがえる。

  • 費用対効果2

    コストを考慮して感情数を決定したとあるが、補助金投入額に対する付加価値増加や費用対効果の数値は書かれていない。

  • イノベーションへの貢献4

    大学の最先端技術を導入し、対話理解エンジンと連結する記憶・感情・応答制御の試作を行い、ロボットや携帯端末で活用する点が具体的に書かれている。

政策面30%
  • 成長分野への進出2

    対話ロボットや携帯端末による対話技術は成長分野とうかがえるが、日本経済の構造転換への言及は書かれていない。

  • 地域経済への波及1

    公開されている事例からは読み取れません。

5=数字や事実つきで具体的に読み取れる、4=具体的に読み取れる、3=読み取れるが具体性が薄い、2=わずかにうかがえる、1=公開情報からは読み取れない。公開されている事例を公募要領の観点に照らして当社が整理したもので、実際の審査の点数ではありません。

今後の展望

今後は、一般利用者、高齢者及び認知症患者に対する適用と改善実験を進め、コミュニケーションロボットの市場に製品を投入していく計画である。

業種と困りごとが近い成果事例

出典とまとめ方
  • 出典:公式の事例集(平成25年度、全国中小企業団体中央会)。事例集の再利用は中央会の許可を得ています。
  • 課題・取り組み・設備・効果・展望は、事例集の本文から当社がAIで項目に分けて短くまとめたものです。数字は事例集に書かれているものだけを載せ、時間の単位などをそろえています。原文のまま載せているのは事業者の声だけです。
  • 代表者名・電話番号・番地は載せていません。法人の形が名前にない事業者は名前を出していません。