何が起きたか
IBS Softwareが、Amazon Bedrockの知識蒸留機能を使い、英語と日本語の貨物ロジスティクスメール処理向けNER（固有表現認識）モデルを構築しました。Amazon Nova Proから小型モデルのNova Liteへ知識を蒸留することで、95.085%のF1スコア精度を達成しながら、推論コストを14倍削減しました。
なぜ重要か
貨物業界では、AWB番号や便名、重量、配送指示といった情報を複数言語のメールから自動抽出することが運用効率に直結します。従来のオープンソース手法では設定の複雑さや精度とコストのトレードオフに直面していたため、AWSのマネージド蒸留機能によって実用的な精度と費用効率を両立できることは、同様の多言語NER課題を抱える企業にとって参考になる可能性があります。
注目点
4ヶ月の開発期間で、350英語・150日本語メッセージからなる500件の手作業注釈データセットを用いて実装されました。失敗と学習の経験として、PyTorchやTextBrewerなどのオープンソースフレームワークでの課題を乗り越え、Amazon Bedrockで成功した経緯が記載されています。
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