JoruriAgentは2015年にJoruriGwの後継プロダクトを検討している際、イントラ向けのシステムとして考案しました。
JoruriGwを含め一般的なグループウェアは、用途ごとにアプリケーションが分かれており、どこに何を入れたのかがわかりにくいです。
そこですべてのアプリケーションから一括で情報を探し出せるチャット形式のUI（ユーザーインタフェース）の開発を行うこととしました。
この段階ではまだ深層学習の導入は考えてなくて、RDB（リレーショナルデータベース）の検索で処理する予定でした。

実際にこのシステムを開発するにあたり、アプリケーションの共通プラットフォームとしてPWM（Personal Workspace Manager）のUIを決めました。
その後、各種の社内システムやWebメール（JoruriMail2022）などをPWM上に構築していきました。

基本的な部分が開発できたので、次にチャット形式のUI開発の予定でしたが、2018年にプロポーザルにおいてチャットボットの提案を行うこととなりました。
提案は受注できなかったのですが、今後チャットボットのニーズが高まると考え、イントラ向けではなくインターネット向けのプロダクトを開発することとしました。

このころすでにサイト内検索のJoruriSearchでは、機械学習を組み合わせてキーワードに関連する単語を表示していました。
深層学習の研究は行っていなかったのですが、全文検索と機械学習の組み合わせでは十分な結果が得られないと判断し、深層学習の実用化に着手しました。

深層学習（BERT）を使いQAを検索できるようになったのは2023年の春です。
BERTはチューニングする余地がほとんどないのですが、検索結果に文脈が反映されていることを実感できます。
今後もサンプルQAの登録を継続し、微妙な文脈を区別できるかの評価を続けます。