AIによるテキストマイニングの事例

AIを活用したテキストマイニングが用いられている場面は？

テキストマイニングは、AIの進化とともにその分野や可能なことが非常に広がってきています。学習機能を持ったAIに大量のテキストデータを学習させることで、言い回しやシチュエーションの違いなど、自然言語特有の曖昧さも加味しつつ正確な分析・判断ができるようになったのです。人間が把握できるデータの量は限られています。そして、個人により、微妙な受け取り方の違いなども発生します。AIを駆使することによって、統一的な基準により、データを読み取ることができるため、有用なデータを確実に活用できることになるのです。

メールアンケートの分析

テキストマイニングを、よく使用する事例としては「メールアンケート」があります。従来のメールアンケートでは、担当者が集計や分析しやすいように選択式にすることがほとんどでした。

しかし、現在では、AIによるテキストマイニングの技術が進歩したことによって、選択肢にプラスして、顧客が自由に意見を書き込める記入欄が設けられています。このことによって、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、このメールアンケートによってトラブルなどを早期に発見するシステムも開発されています。例えば「不満」という単語がどのように使用されているかをAIが学習してスコア化して、とうけいにより、危険レベルに達すると警告を発するなどの手法です。

社内ビッグデータを分析

テキストによるデータは、顧客からのものだけではありません。社内にも多くのテキストデータが存在しています。例えば、日々蓄積されていく営業日報や作業日報、マニュアルも定期的、突発的に更新を重ねているでしょう。そして、それに対する意見なども集約しているでしょう。これらのテキストデータは、それぞれの部署で保管してあり、全社的に共有されていることは少ないのではないでしょうか。

しかし、この社内のテキストデータにも、活用するべき情報が多く眠っているのです。そこで、これらの情報をすべて集計して、AIに分類、分析させるツールも提供されています。いままで気が付かなかった問題点なども、容易にわかる可能性があるでしょう。

コールセンターの顧客の声を分析

近年では、コールセンターにおいて、顧客とのやり取りなどをAIによって自動的にテキストとして出力できるようになっています。これにより、オペレーターの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、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るでしょう。そして、リアルタイムでの分析も可能になっているため、「障害」などの音声が感知されれば、アラートが発出され、即座に上司へと通知されるシステムも可能です。

テキストマイニングツールをコールセンターで導入した事例を見る

市場分析への活用

テキストマイニングは市場分析にも活用されています。

これまで市場分析では、数値化した指標を参考にしていました。しかし数値だけでは適切な分析結果を得るのは困難。そこでAIとテキストマイニングを組み合わせた分析方法に注目が集まっています。

たとえば経済新聞に掲載されている経済情報をテキスト化し、経済市場分析に役立てる研究が行われています。また、SNSやブログに投稿された情報をテキストマイニングで分析すれば、消費者の反応を知ることが可能。潜在的なニーズを把握し、新商品開発や商品改善につなげることができます。

テキストマイニングによる自然言語の解析技術が向上したことで、今後ますます市場分析に活用されていくことでしょう。

ナレッジの蓄積・管理

本や新聞などの文章から得られる知識をナレッジと呼びますが、テキストマイニングによってナレッジマネジメントが可能になります。

たとえば製品の設計書には、過去の設計方法のほか設計時の留意点などの情報が詰まっています。テスト設計書のテキストマイニングを行えば、問題が生じやすい時間帯やテストミスなども把握できるでしょう。また、論文研究のデータや特許情報などがテキスト文書でしか存在していなくても、テキストマイニングによって傾向や技術を抽出可能。
コールセンターでもテキストマイニングが活用されていますが、FAQやマニュアルなどのナレッジにスムーズにアクセスできるようになります。

このようにテキストマイニングを活用することで、ナレッジを効率よく蓄積・管理することが可能です。

AIによるテキストマイニングのメリット

ビッグデータの解析ができる

適切な分析を行うためには、膨大な量のデータを解析しなければなりません。また、時系列性やリアルタイム性のあるデータなども含むビッグデータを人間が解析するのは困難です。しかし、AIによるテキストマイニングならビッグデータの解析が可能。SNSのコメントやアンケートの回答といったフォーマットの定まらない言葉のデータを分解して最小単位に分け、形態素解析や構文分析を行ってくれます。

また、企業の情報システムに蓄積された文書を解析すれば、因果関係を見つけて現場改善につなげることもできます。

テキストマイニングを用いることでビッグデータを解析でき、分析の効率化と精度向上が図れるでしょう。

問い合わせの傾向を見える化

たとえばコールセンターには、日々さまざまな問い合わせが顧客から寄せられています。膨大な音声データを蓄積するなかで、どんな内容の問い合わせが多いのかといった傾向をつかむ必要があります。

テキストマイニングでは、コールセンターに蓄積された音声データを自動的にテキスト化して書き起こし、分析することが可能。文章自動分類機能によって似た内容をグループ分けすることもできます。

テキストマイニングによる分析で問い合わせの傾向を把握できれば、該当部分のFAQの内容を充実させるなどの対策も可能です。

コスト削減につながる

もしもアンケートの回答一つひとつに目を通して分析していたら、膨大な時間がかかってしまうことでしょう。少量のアンケート用紙であれば人間が分析した方が効率的ですが、たとえばWEB上にアップされる大量のテキストデータを分析するのは困難です。分析のために多くの人員を割かなければならず、人件費がかさんでしまうケースもあるでしょう。

テキストマイニングを活用すれば、スピーディに多くのデータを分析できます。分析業務に携わる人員を削減できることで、コスト削減を図れるでしょう。

また、テキストマイニングによってナレッジを蓄積・管理させておき、新人教育に活用することも可能。たとえばコールセンターで優秀な人材のやりとりをテキスト化し新人にナレッジを共有すれば、即戦力となります。

企業運営を効率的に変えるテキストマイニング

現在のAIに関する進歩は非常に早く、今までは難しいと思われていたことも、次々と可能になってきています。それは、テキストマイニングにも応用されていて、情報が溢れている現代社会には、もはや不可欠とも言える存在になってきました。今後は大企業だけではなく、中小企業にも導入が進むと考えられています。

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