社内に蓄積された技術ナレッジを効率的に活用することを目指して，膨大な文書からユーザが必要な回答を簡易に得られるように，質問応答タスクで用いられているRetriever-Readerモデルの検証を実施した．デンソー社内で実際に蓄えられた材料開発業務の文書を対象とした．Retrieverでは，BERTとSentenceBERTの各々のベクトルに基づくランキング上位の文書に，必要な回答が含まれる文書があるか否かを評価した．Readerでは，文書から回答位置を抽出する手法と文書中の各文が回答か否かのラベルを判定する2つの手法を評価した．RetrieverではSentenceBERTの正解率が高く，Readerではラベルを判定する手法の方がユーザの質問に対する回答を適切に判断できることが分かった．

日々の業務活動を通して社内には様々な文書が蓄積されており，これらの大規模テキストデータに含まれるのナレッジの効率的な活用によるデジタルトランスフォーメーションの需要が高まっている．適用事例の一つとして，材料開発業務におけるナレッジ活用を想定している．自動車部品は様々な材料で構成されており，どの部品に使用されるか，その自動車がどの地域で使用されるかによっても求められる特性が異なるため，多種多様な材料開発が必要である．材料開発を統括する部署では，開発から製品量産までの材料に関するデータベースを保有している．事業部から材料開発に関する問い合わせがくると，担当者は各種データベースにアクセスし，検索ワードをもとに文書を絞り込み，文書の中から得たい技術ナレッジを取得し，事業部へ回答する．具体的な事例を図1に示す．質問は材料開発業務関連ではあるが、材料や製品は多岐に渡る．検索された文書の中からナレッジ記載箇所を特定するために多くの文章に目を通す必要があり，従来の検索方法では欲しいナレッジにたどり着くまでの負荷が大きいことが問題点であった．そこで，膨大な文書からユーザの知りたいナレッジを直接特定できるように，質問応答タスクで活用されているRetriever-Readerモデルの検証を実施した．Retriever-Readerモデルとは，大量の文書から質問に関連する文書を検索するRetrieverと検索された文書から回答を抽出または生成するReaderで構成されているモデルである[1][2]．Retrieverとして，TF-IDFやBM25[3]のように質問文中に存在する単語を用いたマッチングや，質問文や文書を密なベクトルに変換し，類似度を用いて検索する方法が挙げられる．今回は，対象とするデータベースに表記ゆれが多く含まれていたため，表記ゆれに強いベクトルによる検索方法を用いた．ベクトルへの変換にはBERT[4]を用いた．Readerは抽出型と生成型に大別される．生成型では複数の文書を基に要約した文章や，新たな文章を生成できるが，事実とは異なる意味・内容の誤った回答となる可能性がある．今回対象とする技術ナレッジの特定において，ユーザに誤った情報を提示することは避けたいため，情報の正質問：[材料名]を使うときの注意点は何？回答：[材料名]は水分、腐食環境下で著しく劣化が進行する。質問：[不良名]が発生した原因と対策は？回答：キズが入った[部品名]を使用し，内面にキズを付けた。[部品名]に異常がないか目視検査。.確性を重視して抽出型を用いた．