【導入事例】Lightblueが株式会社うるるのAIシステム開発に協力

株式会社Lightblue(以下Lightblue)は、複数のSaaSを展開する株式会社うるる(東京都中央区　代表取締役社長：星知也、以下「うるる」)のAIシステム開発に協力したことをお知らせします。

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入札情報速報サービス「NJSS」とは

市場規模25兆円以上の、全国の官公庁・自治体・外部団体をはじめとした全国8300の機関の入札/落札情報を一括検索・管理できる業務支援サービス。役務から物品、建設・工事まで、あらゆる分野の入札情報が検索可能。情報はクラウドワーカーが目視・手作業で収集を行っているので、プログラムのみでは取得できない情報も網羅されていることが最大の特徴です。サービス開始は2008年と業界内でも長い実績を誇ります。また2023年7月からは、入札参加資格の管理業務を効率化し、入札参加機会ロスの防止を支援する「入札資格ポータル（β版）」（https://nsp.njss.info）の提供も開始しています。

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Lightblueが開発協力したAIシステムをNJSSに搭載

生成系AIやLLM（大規模言語モデル）などの目覚ましい技術発展により、構想から開発期間の飛躍的な短縮や、AIの活用による保有データの活用精度の向上が急激に進んでいること、またNJSSユーザーからのさらなる入札関連業務の効率化のニーズにお応えすべく、NJSSがこれまで収集・蓄積してきた約15年分の入札・落札情報のビックデータと生成系AI「ChatGPT」、そして独自開発の「機械学習モデル」を掛け合わせたAIシステムを自社開発し、NJSSの「業種検索機能」のリニューアルを実施いたしました。

これにより「業種検索機能」の精度は従来機能と比較して178%以上※1を実現することができました。NJSSユーザーは本当に知りたい入札案件をスピーディーに見つけることができ、企業における入札関連業務の効率化につながります。また入札初心者でもすぐに入札案件を見つけることが可能になり、より関連度の高い入札情報が表示されるようになることで、応札機会ロスを防止します。

また、開発にあたりLightblueの株主である「うるる」と「Lightblue」は協力体制を構築しております。

※1：178%以上…従来の業種検索機能の精度を100として指数化した場合の伸び率

NJSSの業種検索機能に搭載したAIシステムの特徴

1. 入札・落札情報の適切なデータラベリングのために、生成系AI「ChatGPT」を活用
   「業種検索機能」の精度を向上させるためには、まず膨大な量の入札・落札情報に適切なデータラベリング※2をする必要があります。そこで今回は生成系AI「ChatGPT」を活用し、「ChatGPT」だからこそ生成できる「単語」を、業種のデータラベリングに応用しました。

2. 自社開発した「業種判定に適用した機械学習モデル」による、「業種検索機能」の精度の向上
   NJSSがこれまで収集し蓄積してきた、約15年分の入札・落札情報（PDFデータやHTMLの情報など全て）をさらい直し、業種の学習用データに変換しました。そのデータを用いて「業種判定に適用した機械学習モデル」を自社開発し学習させることで、従来比178%以上の「業種検索機能」の精度を実現することに成功しました。

   ※2：データラベリング…AIの精度を高める上で非常に重要となる「ラベル付け作業」を指す。それぞれのデータに正解となる分類情報を与えていくことによって、AIモデルとして適切な振る舞いをするための準備を行う。

うるるグループ概要

株式会社うるる：https://www.uluru.biz/
設立：2001年8月31日
所在地：東京都中央区晴海3丁目12-1 KDX晴海ビル9Ｆ
代表者名：星 知也