AI技術を駆使し、オンラインコースの抽象型要約と抽出型要約をCoursera様にご提供

弊社はAIと人間による共同作業で、200 以上の動画に対し、抽象型要約と抽出型要約を行いました。

お客様について

Coursera様は、スタンフォード大学コンピューターサイエンスの教授2名によって設立されたオンライン学習プラットフォームです。 イェール大学、プリンストン大学、ペンシルバニア大学、スタンフォード大学、Googleなどといった200を超える世界有数の大学や企業と提携し、何千ものオンラインコースを提供されています。お客様はあるとき、要約されたコース動画の必要性に迫られました。これは「コースに慣れてしまったので、動画の全編を聞きたくない」という学習者からのフィードバックからの気づきでした。また、これは再度コースに戻って手早く復習したい学習者にも役立ちます。

クリムゾンの挑戦

厳しい納期と不確かな要件

お客様のご予定では納品までは3 週間の猶予しかありませんでした。また、要約の長さが講義に大きく依存しているため、お客様にさえ、要約の長さに関するはっきりとした指定はありませんでした。お客様は、要約が簡潔で高品質だという当初の要件が守られるかぎりとして、弊社へ正しい判断を下すことを一任くださいました。

講義時間が不規則でくだけた言葉が使われる技術コース

ほとんどのコースが専門的な内容で、専門用語が多用されていました。要約は文脈に沿った例を避けつつ、高次元の概念、キーワード、および定義の概要を示すようなものである必要がありました(例：何が意思決定の境界か、意思決定の境界をより複雑にするにはどうすべきか)。いくつかの講義では、箇条書きの要約にはふさわしくない、くだけた表現が使用されていたため、きちんとした文章に書き換えることも求められました。

全要約のチェック作業は極めて困難

お客様は、3、4 人の社内レビュアーの手を借りて要約すべてを確認する予定で、両チームがすべてレビュー前後を把握できるよう、追跡メカニズム (共同形式) を導入することが必須となりました。また、挙げられた変更点や提案を、要約担当者が再度編集する必要もありました。

クリムゾンのソリューション

抽象型要約・抽出型要約の両方に特化したガイドライン/スタイルガイドを事前に作成

トライアルの結果をもとに、弊社の品質チームおよび対象分野の専門家である要約担当者がお客様と電話で話し、ガイドラインの作成を行いました。ガイドラインは、お客様が弊社に望まれること、そしてエンドユーザーがどのようにコンテンツを利用するかを念頭に置いて作られました。これは、お客様のマーケットにおける成功といった観点からして、最重要となるステップでした。

プロジェクトの一貫性と全体の品質を管理するテクノロジーの利用

弊社は独自の要約ツールを開発し、抽象型要約と抽出型要約の両面でお客様のガイドラインに沿うようにしたことで、要約担当者が作業しやすい環境を整えました。AIツールによる要約に加えて、自社開発の英文法チェックツールTrinka を用い、抽象型要約の校正を再度加えました。 TrinkaのAI文法校正ツールによって、スタイルガイドの設定、簡潔さ、および文脈に応じたスペルチェックといった正確さがもたらされました。

要約の整合性のため考案された包括的な品質チェックプロセス

約5~6人の要約専門家が複数のコースで同時に作業し、プロジェクト期間中におよそ10になる中間納品が行われました。各納品は、Trinka品質レビューや社内品質レビューを含むさまざまなレビュー段階を経ました。これらプロセスのもと、「高品質で整合性のとれた要約のご提供」という目標を達成することができました。

綿密な計画とスケジューリング

両チームが各要約を確認して仕上げる時間が均等になるよう、時差を設けてスケジュールが作成されました。 両方で各要約のステータスを簡単に確認できるよう、Google スプレッドシートに追跡メカニズムを作成。お客様の Google ドライブにファイルを直接アップロードし、正確な仕様に基づくファイル名がつけられました。