テキスト分析支援サービス
キーウォーカーのAI技術とクラウドにおける仮想化技術によって構築された、テキスト分析支援サービスです。
テキスト情報から意味理解をおこない、経営戦略の高度な意思決定を実現します。
教師データ作成から学習モデル生成、分析実行・可視化まで 教師データの作成から学習モデル生成、分析の実行、可視化まで一連のタスクを実装しています。
テキスト分析支援サービスの特徴
固有表現抽出
ドキュメント内の特徴語を意味カテゴリごとに抽出します。場所、人名、組織、製品やサービス、イベント、企業の強みや弱み、様々な表現を抽出します。
タグによる文章分類
ドキュメント内に表現されている様々な意味属性を認識し、タグ付けをおこないます。
BERT等の最新言語モデルを採用
Googleが開発したBERTと呼ばれる自然言語処理の分析モデルやそのBERTの派生形であるXLNetやALBERT、同じくTransformerベースのPEGASUS等、目的にあわせたモデルを適用しています。
CloudTPUを用いた高速演算処理の実装
BERTのプログラムはクラウド上のKubernetesという仮想化エンジンから実行します。
学習を行うLearnerと推論を行うAnalyzerがあり、Analyzerでは解析対象ごとにPodが起動します。
PodごとにCloud TPUを起動して計算を高速化します。必要な時に必要なだけリソースを割り当て(スケジューリング)されるため、低予算での演算処理が可能になります。
活用例イメージ
製品レビュー分析
(製品開発担当者、マーケティング担当者の方向け)
このようなお悩み、
レビュー分析で解決できます。
顧客理解を深めるには、定量データのみだと限界があります。
一方で、製品レビューなどの顧客の声データには、具体的な意見が隠れています。
これらを見ることで顧客ニーズの理解が深まり、一段具体的な製品改善、マーケティング強化のアクションを取ることが可能になります。
また、レビューなどの顧客の声データの価値はわかっていても実際に活用する上での問題もあります。
そのようなお悩みを
レビュー分析支援サービスで解決いたします。
分析の計画
価値の有る分析にするために目的から逆算して、必要データの定義、解析の計画・すり合わせを行います
分析の実行
データ確認から前処理、各種解析を自然言語処理技術×AIを用いて実行いたします
ご報告
分析の一連の作業を報告、最終的な示唆まで含めてご報告書にまとめて提出いたします
お客様のご要望に応じて最適なご提案をいたします。
(1年を通した分析計画から
分析作業の1工程まで)
活用事例
その他の活用事例
コールセンター及びカスタマーサポート業務の自動化
問い合わせ内容の自動分類及び回答候補のアドバイス
過去の類似回答の自動検出
サイト上での顧客質問に自動で回答
SDGs / ESG分析
SDGs活動及びESGのスコアリング
投資レポートの自動生成
具体的な製品名や活動名の抽出
組織内リスク要因の自動検出
リスク箇所の自動検出
リスクリポート作成
需要予測
海外SNSや海外経済ニュースからグローバル需要予測調査