4つの観点で審査を実施、判定理由も出力
本技術は、大きく2つの要素で構成されている。
1つが「Web検索型グラウンディング技術」だ。
審査業務にLLMを用いる場合、LLMの開発元がモデル学習を行った時点でのデータしか参照できず、最新情報の取得が難しい。また、外部リソースへのアクセスにも限界がある。そこで、AIが回答を生成する際に、外部のWeb検索サービスを利用して、LLMの学習データに含まれない最新情報や詳細情報を取得。それら情報源に基づいて回答を生成する技術を開発した。
調査結果の自動生成技術のイメージ
もう1つは、「調査結果の自動生成技術」だ。「会社概要」「法令遵守状況」「リスク」「媒体ごとの競合有無」の4つの観点で調査し、調査結果の表示と出力を行う。「結果がOKかNGかというだけではなく、どのような事実に基づいて判定したのかという判定理由を出力できるのが特徴」と熊谷氏。「この判定理由を人が確認することで、 AIによる審査スピードの向上と人の確認による正確性のいいとこ取りを実現できる」と話した。
本技術の活用による審査業務の変革
DOOH広告配信の現場では特に、案件が確定する前のプランニングにおいて大量の審査を裁かなければならず、今回の新技術は当該シーンでの活躍が期待できるという。ドコモは意匠審査の効率化に関する技術開発も進めており、今後、広告審査業務全体での効率化を目指す。
