「見える化エンジン」の進化：生成AIの活用によるデータ分析の新時代
株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する「見える化エンジン」は、顧客の声をはじめとする定性データの分析と活用を支援するSaaS型テキストマイニングツールです。このツールは、生成AIの活用により、データ分析の新時代を切り開いています。この記事では、「見える化エンジン」の新機能とその影響について詳しく解説します。
「見える化エンジン」の概要
「見える化エンジン」は、企業が顧客の声を活用するための4ステップを網羅したマーケティングプラットフォームです。このプラットフォームは、顧客の声の収集、分類・分析、分析結果の共有、そして分析結果を用いたサービス改善・検討の各ステップで機能を提供します。各ステップにおける提供機能は以下の通りです。
1. 声の収集
コールセンターの問い合わせやアンケート、SNSデータなど、顧客の声をテキストデータとして幅広く収集・一元化します。音声データのテキスト化機能も実装されており、分析データに加えることが可能です。
2. 声の分類・分析
取り込んだテキストデータを話題別に分類し、30種類以上の分析機能を活用して、特徴や傾向、時系列での変遷を把握します。
3. 分析結果の共有
WEB上のダッシュボード「気づきポータル」で社内に分析結果を共有します。このポータルでは、分析目的別の絞り込みやレイアウト構成のカスタマイズが可能です。
4. 分析結果を用いたサービス改善・検討
「コメントスペース」機能により、共有された分析結果に対して社内メンバーがディスカッションを行います。「改善カフェ」機能により、顧客の声を基にした商品サービス改善施策の推進を仕組み化します。
新機能の搭載とその影響
このサービスには、生成AIを活用した「ポジネガ推定機能」「レポート解説コメント自動生成機能」が新たに搭載されました。これにより、複数文からなる文章全体のポジネガ判定や、分析結果に対する客観的な解釈のコメントの自動生成が可能となり、分析業務の効率化が図られます。また、多言語翻訳機能の搭載により、グローバルなデータソースの分析が可能になります。
ポジネガ推定機能とは
ポジネガ推定機能（Sentiment Analysis）は、自然言語処理（NLP）技術の一部で、与えられたテキストデータや文章の中から、その文章がポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、または中立（ニュートラル）な感情や意見を持っているかを判定するための機能です。この技術は、ソーシャルメディアのコメント、製品レビュー、カスタマーサービス対応、マーケティングキャンペーンの評価など、さまざまなテキストデータを分析する際に役立ちます。
ポジネガ推定機能は、通常以下の手順で実行されます。
- テキストデータの収集: 対象となるテキストデータ（文章、コメント、レビューなど）を収集します。
- テキストの前処理: テキストデータをクリーンアップし、不要な特殊文字、句読点、HTMLタグなどを削除します。また、文章をトークン化し、単語やフレーズごとに分割します。
- 特徴量の抽出: テキストデータから特徴量を抽出します。これには、単語の出現頻度、単語の重要度（TF-IDFなど）、文章の長さ、感情に関連する単語やフレーズの有無などが含まれます。
- 機械学習モデルのトレーニング: ポジネガ推定モデルをトレーニングします。機械学習アルゴリズム（例：ナイーブベイズ、サポートベクトルマシン、深層学習ニューラルネットワークなど）を使用し、過去のラベル付きデータをもとにモデルを訓練します。
- 感情分析: トレーニングされたモデルを使用して、新しいテキストデータに対して感情分析を実行します。モデルは、テキストがポジティブ、ネガティブ、または中立である確率を計算します。
- 結果の出力: ポジティブ、ネガティブ、または中立の感情ラベルが、テキストデータに対して付与されます。通常、確率値やスコアも提供され、信頼性の程度を示します。
ポジネガ推定機能は、企業が製品やサービスに対する顧客の意見を把握し、市場戦略を調整するのに役立ちます。また、カスタマーサポートやブランド管理において、顧客の感情をリアルタイムでモニタリングし、対応するための情報を提供するのにも利用されます。この技術は、自動化されたソーシャルメディアモニタリングツールやカスタマーサービスチャットボットなど、多くのアプリケーションで活用されています。
「見える化エンジン」の未来
「見える化エンジン」の進化は、企業が顧客の声をより深く理解し、それをビジネス戦略に活かすための重要なステップです。生成AIの活用により、より詳細なニュアンスの把握や、多言語データの分析が可能になることで、企業の顧客体験価値（CX）の向上に大きく貢献することが期待されます。
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