[1Q3-OS-35] 非構造データからの情報抽出

[1Q3-OS-35-03] 多様なユーザー問い合わせの意図理解を支援するナレッジグラフの構築

〇山下 雄大¹、Varga István¹ (1. 株式会社リクルート　Megagon Labs)

キーワード：構造化データ、ナレッジグラフ、LLM

近年、企業の製品やサービスに対する問い合わせ件数は増加の一途をたどっており、人手による個別対応では非効率性が生じるだけでなく、迅速な回答が得られないことによる顧客満足度の低下が課題となっている。これに対処する手段として、チャットボットを活用した自動化が注目されているが、その精度や有効性を向上させるためには、ユーザーが抱える問題の背景や意図を正確に把握する必要がある。本研究では、ユーザー問い合わせと関連情報を体系的に構造化するナレッジグラフの生成に焦点を当てる。具体的には、多様な問い合わせに含まれる曖昧表現や不完全な情報を扱うために、FAQをはじめとしたヘルプページから、意図推定や回答文生成に資するナレッジグラフの構築を行う。本手法で構築されたナレッジグラフを用いることで、将来的にチャットボット等の自動対応システムを用いた、大量問い合わせへの効率的な対応を可能になると考えられる。