要約
今回は、Pythonを活用した日本企業の例を紹介いたします。
Pythonは、機械学習やデータ分析など、幅広い分野で活用されているプログラミング言語であり、その活用例も世界中に存在します。
今回は、日本企業の中でも、Pythonを導入し、業務効率化や品質向上につなげた例を紹介いたします。
詳細内容
1. 三井住友海上火災保険株式会社三井住友海上火災保険株式会社は、自社の保険契約書のレイアウトを標準化するために、Pythonを導入しました。
Pythonを使うことで、保険契約書の統一的なテンプレートを作成し、契約書の品質向上や作業効率の向上につながりました。
具体的には、Word文書から項目を抽出してデータベースに蓄積し、機械学習アルゴリズムを用いて自動で項目のラベリングを行うシステムを構築しました。
また、PDFからもデータを抽出することができるようになり、契約書のレビュー作業にかかる時間を大幅に短縮することができるようになりました。
参考コード:
“`python
import pandas as pd
import docx
import re# ワード文書から項目の抽出
def extract_items(file_path):
doc = docx.Document(file_path)
item_list = []
for paragraph in doc.paragraphs:
text = paragraph.text
if re.search(r’契約日’, text):
item_list.append((‘契約日’, text.split(‘契約日’)[1]))
elif re.search(r’保険始期’, text):
item_list.append((‘保険始期’, text.split(‘保険始期’)[1]))
…
return pd.DataFrame(item_list, columns=[‘項目名’, ‘値’])# 項目のラベリング
def label_items(item_df):
# 機械学習アルゴリズムによるラベリング処理
…
return labeled_df# PDFから項目の抽出
def extract_items_from_pdf(file_path):
# PDFからテキストの抽出
…
# テキストから項目の抽出
item_df = extract_items(text)
return item_df
“`2. 富士通株式会社富士通株式会社は、Pythonを活用して、製品開発工程の自動化を進めています。
具体的には、開発者が手動で実施していたコードレビューやバグの自動検出などをPythonによる自動化によって実現し、品質と生産性の向上につながっています。
また、Pythonを用いたテスト自動化によって、テストの実行時間を短縮し、開発者がバグを迅速に発見し、修正できるようになりました。
参考コード:
“`python
import unittest
from my_app import MyAppclass MyAppTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.app = MyApp() def test_add(self):
self.assertEqual(self.app.add(1, 2), 3) def tearDown(self):
del self.app
“`3. LINE株式会社LINE株式会社は、Pythonを活用して、顧客向けのプロダクトの開発に取り組んでいます。
具体的には、Pythonを利用した自然言語処理によって、チャットボットや音声認識機能の開発に成功し、顧客とのコミュニケーションの向上につながりました。
LINE株式会社はまた、Pythonを用いたデータ分析によって、顧客の利用状況の解析を行っています。
Pythonによるデータ分析によって、顧客のニーズを把握し、サービスの改善につながっています。
参考コード:
“`python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# データの読み込み
data = pd.read_csv(‘user_log.csv’)# 利用率の推移グラフの生成
df = data.groupby([‘month’]).mean()
df.plot(figsize=(12, 8))
plt.title(‘利用率の推移’)
plt.xlabel(‘月’)
plt.ylabel(‘利用率’)
plt.grid(True)
plt.show()
“`
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