# 注目機能：Babel Street Insightsにおけるエンティティ抽出機能の強化 > エンティティ抽出が、非構造化データをOSINTチームにとって実用的な情報へと変換する仕組み **Author:** Deric Lambdin **Published:** May 27, 2026 **Topics:** Entity Extraction --- OSINTチームは、多くの場合、言語やプラットフォームをまたがる何千もの文書、レポート、メッセージ、投稿を扱っています。その中には大量の無関係な情報が含まれており、必要な情報を見つけ出すことは容易ではありません。そのため、関連性の高い文書を素早く特定し、優先順位をつけて確認できるツールが求められています。 関連性は、多くの場合、言及されている人物、組織、場所、製品によって決定されます。そこで役立つのが多言語エンティティ抽出であり、これがBabel Street Insightsの中核となる基盤機能である理由でもあります。 本記事では、エンティティ抽出とは何か、なぜ現代のOSINTワークフローにおいて不可欠なのか、そしてInsightsの高品質なエンティティ抽出が、アナリストが発見から意思決定へとより迅速に移行するのにどのように役立つのかを詳しく解説します。 ## **エンティティ抽出とは？** エンティティ抽出（Named Entity Recognition：NERとも呼ばれます）とは、人物、組織、場所、製品といった主要なキーワード（エンティティ）を自動的に識別することで、非構造化テキストに構造を与えるプロセスです。 これらのエンティティは、構造化されたメタデータとして各ドキュメントに付与されます。 エンティティ抽出の基礎については、以前の投稿（[「エンティティ抽出とは？」](https://www.babelstreet.com/blog/what-is-entity-extraction)や[「エンティティ抽出とエンティティ解決の違いは？」](https://www.babelstreet.com/blog/whats-the-difference-between-entity-extraction-ner-and-entity-resolution)など）でも解説してきました。簡単に言えば、エンティティ抽出は生のテキストを、より活用しやすいインテリジェンスへと変換するための準備工程です。 ## **人間のOSINT調査員にとってのエンティティ抽出のメリット** [OSINT調査](https://www.babelstreet.com/osint-and-threat-intelligence-solutions)は、大規模かつ多様で、さらに多言語にわたるデータセットの中からシグナルを結びつけていく必要があります。エンティティ抽出は、この作業を人間とAIの両方にとって加速させます。 ### **人間のアナリストにとって** エンティティ抽出は、単なるフィルタリング機能にとどまらず、アナリストが新しい調査領域で方向性を把握し、関連性の高いデータをより迅速に収集するための支援機能です。 具体的には、次のような点で役立ちます。 - **未知のアクターを発見し、**不慣れな調査領域において何が重要かをより迅速に把握できる - **調査の全体像を早期に把握し**、検索結果をフィルタリング・絞り込みながら、各エンティティの文脈を理解できる - 関心領域や調査の進め方を的確に特定し、自信を持って検索パラメータを絞り込める ### **Insights Investigatorについて** エンティティ抽出は、Babel Streetのエージェント型AI機能である[Insights Investigator](https://www.babelstreet.jp/insights-investigator-agentic-ai-risk-intelligence)の性能も強化します。AIが生成する回答の質は、投入されるデータの質に依存するためです。エンティティを豊富に盛り込む検索クエリは、AIの挙動を制限し、根拠付けを行います。例えば、「パリ」のような曖昧になりがちなエンティティについても、それが場所を指すのか人物を指すのかを明確に特定します。Investigatorの「人間が制御する」設計により、ユーザーはInvestigatorが生成した検索クエリを編集して、誤検出を減らし、より関連性の高いデータを参照できます。 その結果、エンティティ抽出により、Investigatorは以下のことが可能になります： - より的を絞った情報源の収集を実現する - より根拠のある回答の生成 - 透明性が高く、編集可能で、追跡可能なAIワークフローのサポート ## **Insightsにおけるエンティティ抽出の優れた点** 多くの多言語エンティティ抽出モデルは、エンティティを抽出する前に文書を英語に翻訳しますが、これにより機械翻訳による誤りが増幅されてしまいます。特に、アラビア語、中国語、日本語、韓国語、ペルシャ語、ロシア語などの複雑な言語ではその傾向が顕著です。 Insightsのエンティティ抽出機能は、原語のテキストから直接エンティティを抽出することで、そのリスクを排除します。さらに、エンティティ抽出は後付けの機能や検索後の補助機能ではありません。データ取り込み時に自動的に適用されるため、Insights内のすべての文書および機能でエンティティのメタデータを利用できるようになります。 ## **Insightsにおけるエンティティ抽出の活用例** Insightsユーザーは、さまざまな場面でエンティティ抽出のメリットを実感できます： - 検索結果のすべての文書にエンティティがハイライト表示され、内容を簡単に目を通すことができます - 検索結果で見つかったエンティティは、検索絞り込みペインに表示され、フィルターとして利用できます - エンティティ情報が充実されたエクスポートデータには、エクスポートされたPDF内の各ドキュメントについて抽出されたエンティティメタデータを含めることができ、調査結果の共有、レポート作成の支援、あるいは外部ツールでの追跡分析を行う際に活用できます ## **高度な調査のための基盤整備** 強化されたエンティティ抽出機能は、エンティティ解決やInsights Investigatorなどの下流機能の前提条件でもあります。これにより、アナリストや調査チームは不要な情報を排除して重要な情報をより迅速に特定できます。エンティティ抽出は、スケーラブルで信頼性の高いOSINTワークフローを支える中核的な基盤です。