WEBデータに基づく企業のDX活動の自動分析・評価システム「WISDOM-DX」を開発

国立研究開発法人情報通信研究機構（以下、NICT)と独立行政法人情報処理推進機構（以下、IPA）とは、WEBデータに基づく質問応答システムを用いて企業活動を自動的に分析・評価する実験システム「WISDOM-DX」を開発しました。

NICTとIPAは、エビデンスに基づいた効果的な施策立案と迅速な評価を実現するために、AI技術と大規模データを活用した先進的技術の研究を共同で進めています。

「WISDOM-DX」は、企業や組織が取り組んでいるテーマについて、その活動状況をAI技術によって自動的に分析・評価するシステムです。

今回、デジタルトランスフォーメーション（DX）に関する企業活動について実験評価しました。従来アンケート調査に基づいて、専門家によって行われていた評価を質問応答の形式でモデル化し、WEBデータに基づく質問応答システム（WISDOM X*）を用いてアンケート結果に相当するDX摘要を自動的に作成します。DX摘要は、DXに関する質問に対するWISDOM Xの出力結果をまとめたものです。DX摘要を用いてDX活動を評価するスコア関数を定義し、学習データによってスコアを最適化することによりDX評価の自動化を実現しました。企業戦略の分析として、テキストマイニングによる企業の分類や、企業の置かれている状況（強み、弱み、機会、脅威）の分析などは行われてきましたが、総合的な評価を自動的に行うことはありませんでした。技術的な特徴は、以下のとおりです。

（1）5W1Hによる質問のモデル化

　企業のDX活動に関して、質問展開テーブルに登録された５W1H（いつ誰が何をどこでなぜどのように）の形式で質問を生成し、さらに必要に応じてドメイン評価モデルに登録されたキーワード（戦略、ビジョン、ガバナンス等）に関する質問を追加します。

（2）質問応答システム（WISDOM X）の活用

　WISDOM Xは、60億のWebページから抽出された情報をもとに、深層学習によって、入力されるさまざまな形式の質問に対して内容を容易に把握できる端的な形で回答を提示します。さらに、回答件数と、それぞれの回答に関する信頼度を出力しますが、これらの情報も企業のDX状況に関する情報（DX摘要）を提示する際に役立ちます。

（3）機械学習によるスコアの最適化

　WISDOM Xを用いて作成したDX摘要をベースにDX状況を評価します。具体的には、DX摘要に含まれる各質問に対する回答件数、各回答の信頼度、回答と優良事例の類似度をパラメータとするスコア関数を定義し、入力企業のランキングを最適化するように総合スコアの学習を行います。

WISDOM-DXを DX銘柄2021**におけるアンケートに回答した企業464社に適用し、専門家が選定した優良企業48社を正解として実験を行ったところ、AUPR***が0.543であり、システムがランキングした上位48件の正解率は56.3%となりました。また、不正解とされた残りの上位企業についても一定水準以上のDX活動を行っていて、システムのランキングがDX状況を把握する上で有効であることを確認しました。

このような機能を実現したことにより、従来は半年近くかかっていた企業の活動状況の調査をリアルタイムでより大規模に自動化することが可能となります。また、専門家間で評価が異なる場合の判断指針として評価支援に活用することができます。現在、日本には中小企業含めて360万社以上存在します。大企業だけでなく日本企業全体のDXを促進するためには、企業の活動状況の調査・分析・評価が不可欠です。このような活動は、アンケートやヒアリングなどの調査に基づく専門家の分析・評価によって行われることが多く、日本企業全体から見ると限定的な範囲に留まっています。

本システムの開発により、より大規模かつ迅速に企業活動について分析・評価が可能となります。具体的には以下のような活用が考えられます。

1.データに基づくリアルタイムで大規模な多角的調査

　今まで分析や調査の対象とすることが困難であった中小企業を含む360万社以上に関してリアルタイムで評価可能となります。業界や業種、企業規模や従業員数、ユーザー企業やベンダー企業など多角的な視点から時系列的に活動状況を把握するデータを獲得することができます。そのデータに基づいて状況を把握して政策を立案し評価することが可能となります。

2.専門家の分析支援

　今後も専門家による分析は必須です。専門家の間でも意見が異なり調整に時間を要することが発生します。また、業種ごとに分かれて専門家が評価することが多く、業種横断的に比較評価することは困難な状況です。本システムが出力する各企業に関するDX摘要や１.で述べたデータは、専門家の評価を支援する有効な指針となり、評価の効率化に寄与することが期待できます。

　今後、技術開発を進めて性能改善を図り、IPAが実施している各種調査に活用できるように研究開発を推進してまいります。

　本システムについては、2021年10月11日にオンラインで開催される「IPAデジタルシンポジウム」の勝ち抜くための基盤構築展示エリアにて発表します。

（https://www.ipa.go.jp/event/ipasympo2021.html）