企業不動産情報サービス向けAI企業検索機能の開発

導入の背景・経緯

使いこなすには、データの知識と手間が要った

企業不動産の情報サービスを提供する企業では、営業先となる企業を探す際、利用者が財務指標や保有不動産、開示資料などの検索条件を自ら組み立てる必要があった。豊富なデータを備えたサービスであっても、使いこなすには知識と手間を要していた。

そこで、既存のWebサービスに、営業の狙いを文章で入力するだけで条件に合う企業を探せるAI検索機能を加えることにした。bloomが最初に向き合ったのは、業務で使える品質をどう定義するかだ。AIが自由に調べるだけでは、同じ質問でも答えがぶれる。営業先のリストとして使うには、結果がぶれず、なぜその企業が挙がったのかを根拠とあわせて確かめられることが欠かせなかった。

取り組みの概要・ポイント

品質の物差しを、顧客と一緒に決める

bloomは顧客と約30問の検索テーマを用意し、テーマごとに正解となる企業リストをつくって、一致率を測りながら調整を重ねた。合格の基準も一律にはせず、数値データで抜き出せる設問か、文章の記載から判断する設問かといったデータの性質に応じて、顧客と設問ごとに決めた。一方で、正解に合わせ込みすぎないよう、AIには答えの企業リストではなく、抜き出す考え方だけを持たせた。

仕組みの面では、質問の種類ごとに処理の道筋を分け、あらかじめ確かめた検索の手順を土台に、AIが追加の調査を重ね、最後は開示文書の原文に当たって根拠を確かめる流れとした。手順では表せない条件が書かれた質問は無理に当てはめず、AIの調査に回す。条件を黙って落とした結果を返さないためだ。判断がつかない企業は、確かめられなかったことを明示して返す。業務で使うための統制として、入力内容の安全確認や、業務と関係のない質問への制御、月ごとの利用金額の上限も組み込んだ。

利用者は、主に次のようなことができる。

• 文章での検索。営業の狙いを文章で書くと、AIが意図を読み取り、企業・財務・不動産のデータや開示文書を横断して調べる
• 検索の過程と根拠の表示。狙いをどのような検索条件に置き換えたかと、企業ごとの根拠を示す
• 個別企業の深掘り。候補の企業を選び、対話で掘り下げられる
• CSVでの出力。結果の一覧を、そのまま営業活動に持ち出せる

導入の効果

対象とした27問すべてが、基準を満たした

改善を重ねた結果、顧客と確定した評価では、対象とした27問すべてが基準を満たした。最後まで残ったずれも原因を突き止め、データの基準日の違いによるものと確かめたうえで、顧客と合意して許容することにした。

利用者による受け入れテストでは、目標とした範囲をおおむね網羅できたことを確かめた。寄せられた指摘もそのまま修正に回さず、正解リストや現行の仕組みと照らし合わせて、対応するもの、参考として残すもの、次の段階に送るものに分けて対応した。

利用者は検索条件を自ら組み立てなくても、営業の狙いを書くだけで、候補となる企業を根拠とあわせて得られるようになった。正解リストとの一致率を物差しに、品質を確かめながら改善を続けられる状態も整っている。