会社概要

私たちの願い

AIを最高の相棒に、ヒトがより創造的で、
心を通わせる対話に集中できる社会へ。

当社は、医療の現場から生まれた会社です。代表の関根は、明治薬科大学を卒業した薬剤師です。外資系製薬企業に在籍していた1996年、業界で初めて医療者向けウェブサイトを立ち上げ、疾患啓発サイトでは厚生労働大臣賞を受賞しました(前職在籍時の受賞です)。
命に関わる医療の現場で、言葉ひとつ、伝え方ひとつの重みを知っている人間が立ち上げた会社です。製薬金融のように、言葉ひとつに規制がかかる業界のお客様に信頼をいただいている理由は、このルーツにあると考えています。

だから当社の製品はすべて、人でなくてもできる仕事はAIに任せ、人はより高度で、創造的で、心を通わせる対話に集中する——という考え方で設計されています。指導する方が「本当に伝えるべき、その人にしかできない助言」に時間を使えるようにするためのものです。

生成AIの時代だからこそ、人が担うのは会話の中身だと考えています。難しいことを、わかりやすく、ていねいにお伝えする。だから当社が測るのは、話し方の上手さではなく、どの論点をどこまで正しくお伝えできたかです。相手役と評価役に役割の異なるAIを使い分けているのは、この考え方を製品の形にするためです。

学習設計の考え方を詳しく見る

2013年からの技術の歩み(音声認識の時代 → 機械学習による会話解析 → 生成AI統合)は、このページの下でご覧いただけます。技術の中身は技術ページへ。

会社概要

会社名 株式会社インタラクティブソリューションズ
英文社名 Interactive Solutions Corporation
本社所在地 〒102-0083
東京都千代田区麹町2-5-1
電話番号 03-3230-1025
役員
代表取締役
関根 潔
取締役
中村 哲
取締役
弘津 裕子
取締役
野田 知寛
会計参与
仙波 洋平
事業内容 AI対話トレーニング「iRolePlay」および営業活動支援「Interactive-Pro」の開発・提供
会話解析・専門用語補正・論点抽出・教材生成・会話評価・企業専用データ管理に関する研究開発
製薬・金融をはじめとする業界別の対話教育および評価指標の提供
資本金 100,000,000円
設立 2010年5月21日
従業員数 35名
株主 関根 潔 他

技術の歩み

私たちは、その時代ごとの最適な手法を選び、実データで検証しながら積み重ねてきました。
その歩みを、①何を土台にしてきたか②機能の積み上げ
③いつ着手したかの記録——の3つの視点で整理しています。

① 何を土台にしてきたか ──音声認識 → 会話解析 → その上に生成AI

2013〜
音声認識・音声インターフェースの時代 音声認識と会話の研究を開始。音声アシスタント連携など、現場で使われる端末・音声インターフェースの実装を積み重ねました。 この時代に着手し、のちに機能になったもの:AI音声辞書作成/AI音声センテンス判定/AI音声レコメンド検索/会話からのキーワード判定
2010年代後半〜
機械学習による会話解析の時代 トピック抽出(LDA)や文脈・時系列解析(LSTM)などの機械学習手法を実際の会話データに適用し、会話解析・論点抽出の基盤を構築しました。 この時代の機能:話題グループ センテンス・キーワード(教育edition/キーワード判定)/対話のトピック抽出(のちの論点抽出の基礎)/AI対話型ロールプレイ開発
2023〜現在
生成AI統合の時代 築いてきた会話解析の土台の上に生成AIを統合。LoRAなどの効率的な追加学習を活用し、専門領域への最適化と最新モデルへの追随を続けています。 この時代の機能:生成AIとの会話(会話解析・論点抽出/高密度要約)/人の理解の順番からのコンテンツ表示(リアルタイムレコメンド)/ベストプラクティス生成

※ 記載の技術名は各時代の代表例です。基盤モデルは自社開発せず、時代ごとの最適な外部モデルを選択し、自社の応用技術(辞書・補正・解析・評価)で現場に適合させる方針を一貫しています。

② 機能の積み上げ ──6つの段階

機能は段階的に積み上がってきました。
古い段階の機能も置き換えではなく、次の段階の土台として現役で動いています。

2013年 AI研究開始
第1段階・2018年〜

話題グループ センテンス・キーワード

教育editionキーワード判定
第2段階・2019年〜

対話のトピック(何について話すか)を抽出

AI音声辞書作成AI音声センテンス判定AI音声レコメンド検索会話からキーワードを判定
第3段階・2020年〜

対話プログラムを開発

AI対話型ロールプレイ開発

企業のナレッジデータを活用し論点抽出

第4段階・2021年〜

生成AIとの会話を実現

会話解析・論点抽出高密度要約

AI用データを短時間で作成

第5段階・2022年〜

人の理解の順番からコンテンツ表示

会話解析・論点抽出リアルタイムレコメンド
第6段階・2023年〜

よりリアルな会話の実現

ベストプラクティス生成

③ いつ着手したかの記録 ──社内の研究アーカイブから

上の時代・機能を、いつから手がけていたかの一次記録です。
生成AIが世に出る前から何に取り組んでいたかが、そのまま残っています。

研究テーマ取り組んだ技術
2013年
会話研究の開始
機械学習
2015年
深層学習と言語処理への着手
深層学習(ディープラーニング)自然言語処理トピックモデル(LDA)
2016年
単語の意味表現
単語分散表現(Word2Vec)
2017–2019年
対面プレゼンテーションを支援するAI技術の研究開発
音声認識エンジンの精度検証独自の音声辞書・キーワード認識方式形態素解析による文書の自動分類・キーワード自動付与レコメンド機能LSTM
2020年
文脈・時系列の解析
Seq2Seq・AttentionTransformer・BERT(転移学習)
2021年
事前学習モデルの応用
ファインチューニングGPT
2022年
生成モデルの検証
GANChatGPT(公開5日後の12月5日に検証開始)
2023年
大規模言語モデルの実装
LLMsLLaMALangChainRAGStable Diffusion
2024年
軽量化と自律化
専門用語で音声認識99.9%を達成(ディープラーニングによる調整を行った場合)ローカルLLMLoRA(PEFT)GGUFAIエージェント

ChatGPTの一般公開(2022年11月30日)から5日後には、社内で検証を開始した記録が残っています。新しい技術を待たずに試す——この姿勢を、2013年から続けています。

※ 社内の研究記録アーカイブをもとに、AI関連技術へ取り組み始めた時期を整理したものです。対外発表や製品搭載の時期とは異なります。

この歩みが、いまどんな技術になっているかは技術のページでご説明しています。

受賞歴

人材サービス優秀賞(人材育成部門)
優秀プロダクト賞受賞
2023年度 厚生労働省、中小企業基盤整備機構後援 日本HRチャレンジ大賞
人材サービス優秀賞(人材育成部門) (対話トレーニング)

iRolePlay』は、iPhone・iPadでAI顧客を相手に話す練習をする自主トレアプリです。一問一答形式の練習とテストはオフラインでも使えるため、移動中のすき間時間にも知識の定着を進められます。知識のアウトプットトレーニングとして学習者自身が改善点を確認でき、管理者は個人に合った効率的な指導が可能となるもので、AI活用で効率的かつ効果的な対話教育を実現するサービスであると、高く評価されました。
https://www.interactive-solutions.co.jp/news/pr_20230615_01.html

2017年度 総務省・経済産業省後援 モバイルコンピューティング推進コンソーシアム
特別賞受賞(音声認識関連)

当時の「Interactive-Pro Voice Edition」が受賞しました。対面のプレゼンテーションを音声で支援する技術で、独自の音声辞書と、業界特有の言葉を聞き分ける認識方式がこの時期の研究成果にあたります。いまの専門用語対応(誤変換補正)へ受け継いでいます。

2014年度 総務省・経済産業省後援 モバイルコンピューティング推進コンソーシアム
優秀プロダクト賞受賞(モバイルデータベース関連)

Interactive-Pro」が、プロバイダー部門で受賞しました。営業の現場で必要な資料や機能を、タブレット1台に集約するモバイルデータベースの技術です。現在の資料の一元管理と、面談ログの収集につながっています。

2009年度 厚生労働大臣賞受賞(UI/UX 関連)
(当社代表 ノバルティス ファーマ株式会社在籍時)

代表の関根がノバルティス ファーマ株式会社在籍時に手がけた疾患啓発サイトが受賞しました。医療の情報を、読む人にどう見せれば正しく伝わるか——当社の「会話の中身」という考え方の出発点にあたります。当社創業前、前職在籍時の受賞です。

アクセス

東京メトロ 半蔵門線半蔵門駅 1番出口より徒歩1分
東京メトロ 有楽町線麹町駅 1番出口より徒歩5分
東京メトロ 半蔵門線永田町駅より徒歩7分
JR・東京メトロ 丸ノ内線 四ツ谷駅より徒歩12分

お問い合わせ

こちらからお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせはこちら