Microsoft Project Cortex:概要

Philip Stones)(8月13日、2020)

2019年11月に発表された、MicrosoftはMicrosoft365で Project Cortex 。その野心的な目標は、多くの組織に影響を与える知識関連の課題を最終的に解決することです。 Project Cortexは、MicrosoftSearchやMicrosoftGraph、Azure Artificial Intelligence、Machine Learningなどの既存のMicrosoftテクノロジを組み合わせて、組織内に人、情報、スキルの「知識ネットワーク」を作成します。

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潜在的な課題

多くの組織は、人々のスキルを向上させ、役割を変更したときに人々を迅速にスピードアップするという課題に直面しています。また、多くの組織は複数の場所にオフィスを持っており、時には異なる国(時には大陸!)にあります。同じオフィス内であっても、異なるチームには複数のツールとリポジトリがあり、組織内の他の人が必要な情報にアクセスするのが困難です。

要約すると、ほとんどの組織は次の分野で課題に直面しています。

  • 知識の区分化;
  • 知識の共有;
  • 知識の保持;
  • 知識へのアクセス。

情報を人に、人を情報につなぐProject Cortexは、上記の課題に対するMicrosoftの答えです。

一言で言えば…

Project Cortexは、AIを使用して、人やシステム全体の知識を整理します。この知識は、人々が毎日使用するアプリに入力され、情報を迅速かつ効率的に取得できるようにします。

Microsoftは、Project Cortexを使用して、次の3つの主要なテーマに従って組織内の知識のビジョンを拡大しようとしています。 、整理、管理します。

Empower

時間内に人々に力を与える私たちが毎日使用するアプリから得られる知識と専門知識。 Project Cortexは、社内の情報を収集して次のように整理します。

  • トピックカード:AIが生成したトピックの簡単な要約と、人とリソース(PDF、Wordドキュメント、その他の関連ファイル) 。リソースは人によって異なります。ユーザーの権限に基づいてチーム間で異なります。
  • トピックページ:トピックに関連するすべての情報を提供するAI生成のwikiページ。また、グラフィック形式で、ナレッジネットワークと関連トピックも表示されます。 Q &ページにも表示され、ユーザーはyammerを介してそれらを入力できます。
  • ナレッジセンター:ユーザーは、次のすべてのページにアクセスできます。彼らが取り組んだ文書を介して、彼らに関連しました。また、興味のある新しいトピックを見つけることができます。ナレッジセンターは、ユーザーがカスタマイズして知識を編集するためにアクセスできる標準のSharePointページです(コンテンツ、トピックなど)。

これはwikiです-のように:専門家は彼らが好きなものを追加、削除、または変更することができます。このようにして、従業員は、要約、専門家、組織内の関係者、関連リソース、トピックなど、探している情報を簡単に見つけることができます。

組織

会社に入ってくるコンテンツを整理し、次の方法でコンテンツをよりスマートにします。

  • Microsoft Graphを使用して、データとコンテンツを取得します。
  • ドキュメント、会議、タスクに関する接続とコラボレーションを実現するためのシグナル

コンテンツ、ドキュメントの主な領域、接続をよりよく理解するために確率的プログラミングが採用されています他のドキュメントに。これらは検証済みです。接続とシグナルはトピックマップに表示できます。

組織は、どのWebサイトまたはドキュメントを除外/含めることができるかを決定するコンテンツを制御できます。同じことがトピックにも当てはまります。賢明なトピックは除外できます。改訂プロセス(承認/拒否)を実施することができます。最後に、トピックをマージまたはアーカイブできます。

管理

以外コンテンツを手動で更新するには、他に3つの方法があります。

  • 自動オブジェクト検出:SharePoint領域でAzure Computer VisionServicesとAzureSearchを使用して、写真やスキャンした画像などからコンテンツを取得できます。手書きのドキュメントが理解されます。
  • フォーム処理:PowerPlatformのAIBuilderを使用すると、ユーザーはAI Machine Learning(ML)モデルを構築して、フォーム、クレーム、請求書などの標準化されたテンプレートを持つドキュメントからコンテンツを取得できます。
  • 対象分野の専門家(SME)およびコンテンツ所有者からのMachine Teaching(MT)を介した、非構造化ドキュメント(契約、CV、マニュアルなど)からのファイル分類とエンティティ抽出。

コンテンツセンター

マシンティーチング(MT)は、モニタリングも提供するコンテンツセンターを通じて行うことができます。および分析機能。

ドキュメントがアップロードされると、関連するメタデータが自動的に生成されます。ドキュメントごとに、タイトル、メモ、ファイルタイプなどの列が自動的に生成されますが、新しい列を追加できます。

同様に、構造化ドキュメントをアップロードすると、PowerAppsのUIBuilderを使用して自動的にマッピングできます。ドキュメントからのキーと値のペア。フィールドは、確認、削除、追加、変更などが可能です。モデルが作成されると、同様に構造化されたドキュメント内のトレーニングされたフィールドから値を検出するために使用されます。

Project Cortexは、情報から知識へ、そして同時に知識から学習へ。 Microsoftの言葉で言うと、「私が毎日使用するアプリで必要な情報」。

Microsoftは2020年前半にProjectCortexを立ち上げる予定なので、今後数回の発表が期待できます。数週間。