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！

テキストマイニングとは

まずはじめに簡単なおさらいですが、テキストマイニングとは、大量のテキストデータから企業にとって有益な情報を抽出することです。例えば、コールセンターでの音声記録や、WebサイトやSNSへの書き込み、アンケートなどが対象になり、テキストマイニングにより顧客のニーズや課題の発見、市場動向の予測などが可能です。

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AIを活用したテキストマイニング事例の紹介

どのような場面でAIを活用したテキストマイニングが用いられているのか、事例を紹介します。

１．メールアンケートの分析

メールアンケートは主要なマーケティング手法の１つで、今までは集計や分析がしやすいよう可能な限り選択肢式にしていました。しかし最近では、AI搭載型のテキストマイニングツールが登場したことをきっかけに、顧客の生の声を収集する自由記入欄が設けられるようになったのです。

AIを利用して、顧客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、自社のサービスがどれだけ評価されているか可視化します。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るでしょう。

また、顧客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。

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。

参考：新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析｜ 人工知能学会論文誌

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、設計書や日報など手作業で作成した文書、さらに各種システムが記録しているデータを扱います。この膨大な情報はすべて、形式が異なるため、単純に集計はできません。

最近では、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ツール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、改善やトラブル解決のヒントとなるでしょう。

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にAI（人工知能）を組み合わせることで、音声をテキスト化できるようになりました。

従来、新人のオペレーターはレポート作成に手間取り、時間がかかっていましたが、書き起こしやデータ分析を人工知能が代行することで作業時間の削減につながります。また、先輩オペレーターのやりとりをテキストで確認できるのでナレッジの共有などもスムーズに行なえ、新人でも即戦力となるでしょう。さらに、機械学習法の採用により、分析の精度も高まっており、履歴を分類ごとに集計して問い合わせや苦情の傾向も見える化できます。

そのほか、リアルタイムにアラートを出す機能が搭載されたものもあります。レポート作成はバッチ処理で行われるため、通常は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るのです。

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効率的な企業運営にテキストマイニングを役立てよう

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。