2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-17] 入札書説明書からの項目別情報抽出及びその業務効率化への活用

〇伊藤 友貴1、中川 駿1,2 (1.三井物産株式会社、2.三井物産スチール株式会社)

キーワード:テキストマイニング、ユーザサポートシステム

入札とは,公共機関が業務・物品発注を行う際、発注先の企業を選定するために実施する取り組みである.また,その市場規模は日本国内官公需入札(官公需のうち競争入札にかかる案件))だけでも約22兆円もあり\cite{Japan-Kobo},その社会における重要度は高いものである.
ここで,入札に参加する為には,多くの場合,入札説明書と呼ばれる文書を読み込む必要がある.入札説明書は100ページ以上に渡る長い文書であることも珍しくなく,またその読解には貿易あるいは商材に関する専門知識や業務知識が必要であることが多い.そのため,入札説明書の読込や情報整理には多大な労力及び時間がかかる場合が多い.
故に,「入札説明書読込や情報整理の効率化」は本領域において重要な課題の一つであると考えられる.
本目的達成の為,本研究では要旨作成に必要な情報を項目別に半自動抽出し、要旨作成を支援するスキーム BiDding Document Analyzer (BDAA) を提案する.
本手法を導入した結果,タスク達成までにかかる時間が40%から72%されることが実証できた.

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