ストックマークでは、法人ユーザー向けの「Astrategy」というウェブサービスを開発、提供しています。 本エントリでは、Astrategyで使われている技術やシステム構成をご紹介したいと思います。 AstrategyとはAstrategyとは、AIがウェブニュースを解析してあらゆる市場の動向やトレンド、有力企業の経済活動を可視化し、ユーザーが市場調査や市場分析レポート作成を行うことができるウェブサービスです。 国内外約3万メディアから配信された約5000万件のビジネスニュースから、企業情報、言及されているニューストピック、業界や地域属性を抽出して分析に利用します。 抽出には汎用言語モデルBERTを用いており、その処理はCloud TPU上で動く重たい処理であるため、事前に全てのニュースデータに対して抽出処理をかけた状態で検索サーバーに登録しています。 ユーザーがAstrategyにアクセ

はじめに2020年11月にリリースされた、ストックマークのAnewsのモバイルアプリケーションにはFlutterが利用されています。本記事では、Flutterをなぜ採用したのか、どのような点に課題があり、どのように工夫していったのか、という開発現場の知見について紹介いたします。(本記事は、実際に開発を行った祖父江 聡士さん・海老原 隆太さんへの社内インタビューを元に執筆されています） Flutterで開発されたAnewsの画面イメージ FlutterとはGoogle社によって開発されているオープンソースのフレームワークです。クロスプラットフォーム向けの開発が可能であり、iOSやAndroidといったモバイルアプリケーションに多く利用されますが、Windows/Mac/Linuxといったプラットフォームのアプリケーションも開発可能です。 StockmarkにおけるFlutterの適用領域An

ML事業部の近江崇宏です。 ストックマークではプロダクトで様々な自然言語処理の技術を用いていますが、その中のコア技術の一つに固有表現抽出があります。固有表現抽出はテキストの中から固有表現（固有名詞）を抽出する技術で、例えば「Astrategy」というプロダクトでは、固有表現抽出を用いてニュース記事の中から企業名を抽出しています。（企業名抽出については過去のブログ記事を参考にしてください。） 一般に、固有表現抽出を行うためには、大量のテキストに固有表現をアノテーションした学習データをもとに機械学習モデルの学習を行います。今回、ストックマークは固有表現抽出のための日本語の学習データセットを公開いたします！ご自由にお使いいただければと思います！ レポジトリ：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 固有表現をハイライトしたサンプ

はじめに(この記事の英語版はTPU VS GPU(English Edition)にあります。) Machine Learning部門の江間見です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 昨今、大規模データでニューラルネットワークを訓練し良い結果を得ようとするならば、深層学習モデルの訓練にかかる時間の膨大さに誰もが悩まされたことがあるかと思います。さらに、深層学習モデルはハードウェアのリソースを多く必要とします。 深層学習モデルの学習では、計算の特性上、CPU（Central Processing Unit）より GPU（Graphics Processing Unit）が高速であるため、GPUが推奨されます。しかし、GPU以外の選択肢として、TPU(Tensor Processing Unit)があります。 そこで、本記事では、自然言語処理のタスクで深層学習モデル

こんにちは、ストックマークでSREを担当している松下です。 ストックマークでは企業向けの情報収集・企業分析・営業支援サービス(Anews, Astrategy, Asales)を運営しており、導入を検討されているお客様よりセキュリティの取り組みに関してお問い合わせをいただくことが多々あります。 お客様のセキュリティ基準をプロダクトが満たせるかどうかは、ストックマークにとっても最重要課題であり、ストックマークのセキュリティ向上への姿勢をより分かりやすく示すために、8月にはISMS認証を取得しました。 今回はISMS認証取得を記念して、私が担当しているAsalesを例にしながら、これまでにストックマークが行ってきたセキュリティ対策の一部をざっくりとご紹介させていただこうと思います。 AsalesについてAsalesはセールスなどの提案資料や社内資料を自然言語処理技術で学習・解析し、売上拡大のた

はじめにMachine Learning部門の近江です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 先日、弊社のTech Blogにて弊社が公開している言語モデルを紹介しました。 ストックマークが公開した言語モデルの一覧と振り返り 今回は、言語モデルがプロダクトにおいて実際にどのように利用されているかについての一例を紹介します。 ニュース記事の構造化マーケティング、新規事業開発などの調査業務では、調査を行う人が書籍、ニュース記事、ホームページなどの情報を網羅的に調べ、整理し、報告書などにまとめていきます。その際に扱う情報は膨大であり、そのため調査業務には多くの時間と労力がかかります。 弊社のプロダクトである「Astrategy」は機械学習を用いてニュース記事から特徴となる情報を抽出し、構造化することで、大量のニュース記事を効率的に俯瞰し、さらに新規事業開発などに繋がりう