SMART/InSight G2とテキストマイニングを連携させた
「品質情報分析システム」で社内ナレッジの活用を推進
HONDAの研究開発機関である本田技術研究所では、1台のクルマを構成する多様なコンポーネントやモジュールの設計およびテストを担うとともに、完成したクルマに対して第三者視点から最終チェックを行う「実車検証」を手掛けている。そうした中、パワートレインやボディ、電装など、さまざまな技術分野の開発プロセスに基づいて特化された、無数のドキュメントソースに分散した品質に関するドキュメント情報を横断的に検索・分析する新たな仕組みを、スマートインサイトの検索アプリケーション「SMART/InSight G2」にNTTデータ数理システムのテキストマイニングツール「Text Mining Studio（TMS）」を連携させて構築。検証担当者の作業効率を大幅に向上するとともに、エキスパートと若手の間の経験差を解消した。
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目次
- エキスパートと若手の経験差をいかにフォローするか
- ドキュメントソースの多様性を受け入れた自在な横断検索の仕組みづくり
- 品質情報で抽出される知見や洞察は"プライスレス"の価値を持つ
- 多様なデータソースの情報に対する一元的な収集・分析を目指す
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SMART/InSight G2とテキストマイニングを連携させた
「品質情報分析システム」で社内ナレッジの活用を推進
本稿で紹介している、マイナビニュース取材、スマートインサイト株式会社協力による『SMART/InSight G2とテキストマイニングを連携させた「品質情報分析システム」で社内ナレッジの活用を推進』のホワイトペーパーを無料で配布しています。
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