テキストマイニングにおけるAI（人工知能）の適用例をご紹介！

適用例１：メールアンケートの分析

メルマガやメールアンケートは現在主要なマーケティング手法の1つで、今まで集計や分析がしやすいよう返信メールは可能な限り選択肢式にしていました。最近では、多くの企業でお客様の生の声を収集できる自由記入欄を設けています。

しかし、このように情報を集めたとしても、その情報の分析に時間と手間がかかります。そこで、テキストマイニングに人工知能アルゴリズムを加えた製品が提供されはじめました。

これを利用することで、お客様の感情を特殊なアルゴリズムで読み取ります。その後、数段階に分類し、自社サービスがどれだけ評価されているか可視化が可能になるのです。アンケートはもちろん、SNSで収集したデータにも活用できます。

また、お客様から寄せられるメールを分析して、トラブルを早期に発見するサービスも登場しています。たとえば「遺憾」という言葉をキャッチし、どのように使われているかを学習して、スコア化。トラブルが発生する危険性を高いレベルで予測し、警告します。

適用例２：新聞記事で長期市場動向を分析

機械学習法とテキストマイニングを組み合わせて、新聞記事から経済動向を予測するシステムが研究されています。

従来、経済市場予測は、日銀から発表される月報などの数値データを利用していました。しかし、これだけでは適切な投資が難しいです。そこで、日本経済新聞の経済情報をテキスト化して投資データとする研究が行われました。

日経新聞で繰り返し使われている動詞・名詞・形容詞を抽出。同一文中に隣接している言葉もあわせて分析し、市場の長期予測を行います。約10年間のデータを分析したところ、1ヵ月後の予測では、市場平均株価において60%以上の騰落正答率を収めたと報告されています。

出典：大規模テキストを利用した経済指標分析手法に関する研究｜和泉 潔（東京大学大学院 工学系研究科）

適用例３：社内ビッグデータを分析

ビッグデータはインターネットから寄せられるデータばかりではなく、一般企業の情報システムでも発生しています。

製造業では、多種多様な業務システムを利用するだけでなく、設計書や日報など手作業で作成した文書、さらに各種センサーが記録しているデータを扱います。この膨大な情報量はすべて、形式が異なるため、単純に集計はできません。

近年では、これらの情報を収集し学習機能によって、レポートを作成するテキストマイニングシステムが提供されています。製造現場で発生する事象を的確にまとめることで、改善やトラブル発生の際の解決のヒントとなります。

適用例４：コールセンターの顧客の声を分析

コールセンターでの音声記録は受付履歴や証跡として1990年代から見られるようになっています。ほとんどの企業では一定期間が過ぎると自動的に廃棄していましたが、AI（人工知能）を組み合わせることによって、言葉として認識できるようになりました。

現在では、日々のレポートとして提供するシステムもあります。

従来、新人のオペレータはレポート作成に手間取り、時間がかかっていました。これを人工知能が代行することで、新人の即戦力化が可能となり、履歴を分類ごとに集計し、問い合わせや苦情の傾向を見える化できます。機械学習法を取り入れることで、精度も高まっています。

これからさらに進んで、リアルタイムにアラートを出す機能も発表されています。レポート作成はバッチ処理で行われるため、通常、翌日以降の報告となりますが、「障害」「食中毒」などの音声があると直ちにアラートが出され、上司に自動的にエスカレーションします。

このリアルタイム分析の仕組みは、コールセンターのみならず、SNSにも応用され、トラブルの早期解決に役立っています。

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生活やビジネスなど、私たちの身近なところで人工知能とテキストマイニングが活躍しています。この傾向は今後ますます活発化していくでしょう。企業内のテキストデータもリアルタイムなテキストマイニングが可能となっています。テキストマイニングを活用して新たなビジネスチャンスを創造しましょう。

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