特集：テキストマイニングに関連する技術等の説明

Twitterやってますか？Twitterで集客に成果出ていますか？
Twitterにかかわらず、貴社と貴社の顧客をつなぐ顧客接点に各種のSNSツールを使っている企業の方は多いと思います。ただ、一方的にSNSに投稿するだけでは、本当に狙ったような効果を得るのは難しいことも経験されているのではないでしょうか。
TwitterなどのSNSを活用し続けるには、自社がどのようにブログで記載されているのか。どのようにアンケートなどで回答されているのか。そういった周囲の評価も定常的に観測しておく必要があります。こうした膨大な情報（多くはテキスト情報）を分析するためには、テキストマイニングや、記載内容の意味を評価するための判定を行う必要があります。
さらに、効率的なSNSのツール運用という意味では、自動的に応答するようなシステム開発（最近は「チャットボット」なども採用されることが多くなっています）のノウハウも必要になってきます。
この特集では、テキストマイニングや、書き込みされた文章がポジティブな記載なのか、ネガティブな記載なのかを判定するためのサービス。また自動的にシステムを構築するサービスや事例をご紹介しています。

Twitterに特化したチャットボットのようなサービスを開発した事例になります。
利用者からTwitter経由で質問がくると、それをトリガーとして、検索結果をTwitter上で返答するシステムです。
検索エンジンと木成、ユーザーと対話型で検索結果を返答出来る点が特徴です。顧客が返答された内容で満足したのかなども分析することで顧客接点の最適を行えます。
自社内にチャットボットの開発ノウハウがない場合などにおすすめです。

顧客接点を行う上で不可欠な「自社がどのように周囲から評価されているか」を知るために、Twitter上で自社や、自社の商品等がどのようにツイートされているかをレポートするサービスです。後述する「ポジネガ判定」がついているので自社評価をパッとわかることができます。

ポジネガ解析とは、任意の文章群を入力すると、各文章毎に背景にある感情が「ポジティブ」か「ネガティブ」、または「中立」の判定を行います。 単語での判定ではなく、文章毎に判定を行います。
Twitterなどのネット情報だけではなく、コールセンターにおける顧客とのやりとりや、アナログ情報をデジタル化した情報など、結果的にテキスト状態としてインプットができれば、各テキストの文脈も勘案してポジティブな発言なのか、ネガティブな発言なのかの判定を行います。

テキストマイニングに関する技術です。
テキストマイニングでは、日本語をコンピュータが扱える情報に変換するため、「形態素解析」と呼ばれる技術が使われます。
本技術における複合語解析技術の場合、文章内の単語の出現パターンを認識して、形態素同士を結合し意味のある単位でキーワードの抽出を行います。結果的により人間の感覚に沿った、より理解しやすい分析結果を得ることが特徴です。

ユーザーコメントをテキストマイニング技術によって自動的に分類して、集計の効率化や内容の把握の効率化を行った事例です。
顧客企業の背景には、ウェザーリポートのコメントデータをテキストマイニングによって分析したというニーズがあり、このニーズに対して、ユーザーコメントのテストデータを分析し、内容ごとの自動分類や特徴的なワードの時系列推移等が把握できるようにした。これによって目視での分類や集計に比べてコメント傾向の把握の手間が改善されました。

テキストマイニングの技術の1つです。
文章可視化とは、任意の文章群を入力すると、形態素解析ならびに複合語解析を行い、それぞれの要素（キーワード）のつながりをネットワーク図（Key Graph）で出力します。解析対象となった文章が、どのようなキーワードで構成され、どのようなつながりを持って構成されているか理解できます。

質問自動構築は上記でご紹介した「チャットボット」や、「自動音声応答」や「チャットボット」などの技術に活用されており、今後も注目されていく技術です。
顧客からの問い合わせへの回答や、判定を返す際に、条件分岐に従って複数の質問を効率的に発信するための技術です。
質問フローを事前に解析しておくことで、回答が与えられるごとに用意された質問を順次返していき、最後に判定値を返すことができます。
例えば、問い合わせの担当部門が分からないときに、いくつか簡単な質問に答えるだけで正しい担当部門につなぐことが可能となります。

顧客接点管理の一貫として、ネット上にどのように記載されているかを監視するサービスがあります。
こういったサービスは内容の判断を行う必要がるため人力監視がされている場合もまだありますが、年々膨大な量のネット上の監視を行うことはコスト面でも、精度面でも難しくなっています。そこで、本サー-ビスは、テキストマイニングの技術をベースにしてシステムを構築するものです。
様々なデータ解析の技術も用いて、特定のキーワードを検出された場合にアラートを出すために、膨大なデータの取得や、高速な分析を実現しています。