2015/03/11 18:18
情報・通信
メタデータ株式会社（所在地：東京都文京区 代表取締役社長：野村直之）は、顧客の声(VoC=Voice of Customers)、SNS上の商品の評判、アンケート自由回答等を数量化して縦横自在に分析できるVoC分析AIサーバを開発しました。本日から提供開始いたします。VoC分析AIサーバには10万以上の日本語語彙を約１万種の階層化された意味カテゴリに区別して認識する意味カテゴリAPI、-3～+3の7段階で高精度にネガポジや好悪・悲喜・怒怖を判定する感情解析API、テキスト関連度判定API、そして、相関係数付きバブルチャート、ヒートマップを含む各種グラフ描画機能が、意味カテゴリや感情の度合いによる絞り込みに連動して動作し、中間結果はCSVダウンロードしてExcel等の独自分析ツールに連携可能。さらに、多軸で絞り込んだテキスト群を、意味カテゴリを手がかりに、機械学習エンジンに試行錯誤させた自動分類結果から新たなVoC等の傾向、パターンを発見することが可能となり、分析が飛躍的に効率化、高品質化します。
第一号出荷先の株式会社クルートスタッフィング様には、本サーバを用いて、１万人規模のアンケート自由回答から仮説を抽出して定量検証、定性分析、年次変化の傾向分析、回答者属性との相関分析、ポジショニングマップ作成を含む分析サービスと合わせて本サーバを提供しています。
■背景
ビッグデータの重要性がビジネス界に幅広く認識され、各社ともデータを大量に収集、蓄積してきています。大量の顧客の声(VoC)や、ソーシャルメディア等の外部評を集めたはいいけれども、消費者の本音が垣間見える次期新製品のヒントなど、宝の山とみられるデータをせっかく整備したのに、不定形テキストという解析し難い形であるが故に、分析しきれず、宝の持ち腐れになっているケースが多くなっていると聞きます。右図のように、ビッグデータを分析して情報や新知識に転換し、ビジネス戦略に活用する下流フェーズこそ重要なのに、それが、不足、不十分なのが現状(日経ビジネス野村直之連載へのリンクが開きます)です。
■VoC分析AIサーバの基本機能とAI機能
VoC分析AIサーバは、ビッグデータ解析、人工知能型のアルゴリズムを駆使し、収集、整備した意味カテゴリや感情解析辞書により、VoC等の本文テキストに様々な数値評価を付与します。アンケート回答者の選択回答、記入数値、評価者の選択、そして自由回答を高精度ネガポジAPIで解析した「-3」から「+3」までの数値、そして自由回答本文、さらに自由回答を様々な意味解析によりベクトル数値データに変換した結果を全て同一のデータベース上に保持しています。このため、これらの値に対する条件を任意に組み合わせて、回答群を絞り込むことが可能です。
□VoC分析AIサーバの機能：
・顧客属性や選択回答、回答属性、自由回答にまたがる相関分析、総合評価
・意味カテゴリを類語群(シソーラス）として活用 →例：“朝晩”の類語数百を1タッチで指定
・-3～+3の7段階で高精度にテキストのネガポジや好悪・悲喜・怒怖の度合を判定
・人工知能型分析支援：初期分類仮説を自動生成し自動評価・修正の繰り返しにより意味的に類似のテキストを所与の精度、分類数に自動分類
・頻出語や係り受けのランキングを、各種属性や単語、意味カテゴリで絞り込むことで、特定ジャンルで多くの人が話題にしているテーマを発掘
・グーグルのGoogle Appliance(TM)などのフルテキスト類似検索と同等の機能を、データベースエンジン上に実現。分析の「お題」、焦点を自然文で自由に表現すると類似度順に全テキストをランキング表示
・ヒートマップ、相関係数付きバブルチャートを、各種属性や単語、意味カテゴリで絞り込んでオンライン描画することにより、仮説を視覚的に検証、定量評価
・各種チャート、ランキング中の注目箇所、数値をクリックして即座に生データ参照
・任意の画面、絞り込み結果、中間分析状態をCSVダウンロードしExcel等で加工可
本図では、①、②、③、④、⑤の順番に操作して、中部地方の人1013人の声について、分類対象階層数5で分類数10で自動分類し、⑥以下の分類結果T0～T9を得たものを表示しています。分類T8を赤枠で囲って、分析者が注目した様子を示しています。この分類T8には、「信頼」oik70[人の活動]-[精神作用]-[心的反応]-[信頼・謝意・敬意]」や、近い概念が集まっています。他の分類T1, T2, T3, T4, T6も図中の複数個所を色で示した通り、各々「条件」「対応」「迅速」「営業・紹介」「なし」と、意味内容が共通しています。人工知能型の自動分類が、自由テキスト本文の意味を反映した分類結果を出せることがわかります。結果として、本人工知能型分析支援機能により、例えば営業担当の信頼性の話題が集約された分類T8に注目し、その回答数、出現比率を求めたり、表現のバリエーションを収集し、インタビューや次回アンケートの設問、設定の改良に役立てたりすることが可能です。
以上の一例に示されるように、VoC分析AIサーバの人工知能型機能(AI機能)を基本機能と合わせて駆使することにより、VoC等の傾向、パターン（仮説）を発見する確率、スピードが上がり、分析が飛躍的に効率化、高品質化します。
本件に関するお問い合わせ先
メタデータ株式会社
担当：野村
TEL:
FAX: http://www.metadata.co.jp
第一号出荷先の株式会社クルートスタッフィング様には、本サーバを用いて、１万人規模のアンケート自由回答から仮説を抽出して定量検証、定性分析、年次変化の傾向分析、回答者属性との相関分析、ポジショニングマップ作成を含む分析サービスと合わせて本サーバを提供しています。
■背景
ビッグデータの重要性がビジネス界に幅広く認識され、各社ともデータを大量に収集、蓄積してきています。大量の顧客の声(VoC)や、ソーシャルメディア等の外部評を集めたはいいけれども、消費者の本音が垣間見える次期新製品のヒントなど、宝の山とみられるデータをせっかく整備したのに、不定形テキストという解析し難い形であるが故に、分析しきれず、宝の持ち腐れになっているケースが多くなっていると聞きます。右図のように、ビッグデータを分析して情報や新知識に転換し、ビジネス戦略に活用する下流フェーズこそ重要なのに、それが、不足、不十分なのが現状(日経ビジネス野村直之連載へのリンクが開きます)です。
■VoC分析AIサーバの基本機能とAI機能
VoC分析AIサーバは、ビッグデータ解析、人工知能型のアルゴリズムを駆使し、収集、整備した意味カテゴリや感情解析辞書により、VoC等の本文テキストに様々な数値評価を付与します。アンケート回答者の選択回答、記入数値、評価者の選択、そして自由回答を高精度ネガポジAPIで解析した「-3」から「+3」までの数値、そして自由回答本文、さらに自由回答を様々な意味解析によりベクトル数値データに変換した結果を全て同一のデータベース上に保持しています。このため、これらの値に対する条件を任意に組み合わせて、回答群を絞り込むことが可能です。
□VoC分析AIサーバの機能：
・顧客属性や選択回答、回答属性、自由回答にまたがる相関分析、総合評価
・意味カテゴリを類語群(シソーラス）として活用 →例：“朝晩”の類語数百を1タッチで指定
・-3～+3の7段階で高精度にテキストのネガポジや好悪・悲喜・怒怖の度合を判定
・人工知能型分析支援：初期分類仮説を自動生成し自動評価・修正の繰り返しにより意味的に類似のテキストを所与の精度、分類数に自動分類
・頻出語や係り受けのランキングを、各種属性や単語、意味カテゴリで絞り込むことで、特定ジャンルで多くの人が話題にしているテーマを発掘
・グーグルのGoogle Appliance(TM)などのフルテキスト類似検索と同等の機能を、データベースエンジン上に実現。分析の「お題」、焦点を自然文で自由に表現すると類似度順に全テキストをランキング表示
・ヒートマップ、相関係数付きバブルチャートを、各種属性や単語、意味カテゴリで絞り込んでオンライン描画することにより、仮説を視覚的に検証、定量評価
・各種チャート、ランキング中の注目箇所、数値をクリックして即座に生データ参照
・任意の画面、絞り込み結果、中間分析状態をCSVダウンロードしExcel等で加工可
本図では、①、②、③、④、⑤の順番に操作して、中部地方の人1013人の声について、分類対象階層数5で分類数10で自動分類し、⑥以下の分類結果T0～T9を得たものを表示しています。分類T8を赤枠で囲って、分析者が注目した様子を示しています。この分類T8には、「信頼」oik70[人の活動]-[精神作用]-[心的反応]-[信頼・謝意・敬意]」や、近い概念が集まっています。他の分類T1, T2, T3, T4, T6も図中の複数個所を色で示した通り、各々「条件」「対応」「迅速」「営業・紹介」「なし」と、意味内容が共通しています。人工知能型の自動分類が、自由テキスト本文の意味を反映した分類結果を出せることがわかります。結果として、本人工知能型分析支援機能により、例えば営業担当の信頼性の話題が集約された分類T8に注目し、その回答数、出現比率を求めたり、表現のバリエーションを収集し、インタビューや次回アンケートの設問、設定の改良に役立てたりすることが可能です。
以上の一例に示されるように、VoC分析AIサーバの人工知能型機能(AI機能)を基本機能と合わせて駆使することにより、VoC等の傾向、パターン（仮説）を発見する確率、スピードが上がり、分析が飛躍的に効率化、高品質化します。
本件に関するお問い合わせ先
メタデータ株式会社
担当：野村
TEL:
FAX:
http://www.metadata.co.jp
