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メタデータ、“顧客の声”から競合分布戦略マップを生成する“AIポジショニングマップ”を提供開始

~顧客の声、自由回答等を、意味で自動分類し仮説を発見・検証

メタデータ株式会社(所在地:東京都文京区 代表取締役社長:野村直之)は、顧客の声(VoC=Voice of Customers)、アンケート自由回答等を、意味解析、機械学習により数量化、自動分類して分析し、さらに競合分布のグラフ、ポジショニングマップを生成できる新製品、“AIポジショニングマップ”を開発しました。本日から提供開始いたします。自由テキストや選択肢回答からなる複数のCSVファイルを、同時保持できる上限件数(行数)まで自在に取り込んで入れ替え放題な定額サービスを中心に、新たに数百件程度の小規模なテキストデータにも対応してまいります。

■背景
お客様相談窓口に寄せられた顧客の声(VoC)や、ソーシャルメディア等の外部評を蓄積はしているが、不定形テキストという解析し難い形であるが故に、分析しきれず、宝の持ち腐れになっていることがあります。消費者の本音、競合製品との比較コメント、そして、次期新製品への期待などを抽出し、仮説を発見してその場で定量評価、検証できるツールとしては、単なる、見える化が中心の製品では不十分でした。このため、今回の新製品の前身、ベースとなったVoC分析AIサーバでは、相関グラフ、関連類似検索に加えて、
・自動解析したテキスト中の意味属性を機械学習によりテキストを、意味で分類。
・各種チャート、ランキング中の注目箇所、数値をクリックして即座に生データを参照。
・-3~+3の7段階で、分類ごとのネガポジ度合いを高精度に比較。
などを備え、意味解析を駆使した定性分析、定量分析可能としました。

■“AIポジショニングマップ”の新機能
新製品“AIポジショニングマップ”では、セルフサービスでCSVファイル(自由テキストや選択肢回答や、スコア、属性をカンマで区切って並べたテキストデータ)を読み込んで、左図のようなダッシュボードで、7段階のネガポジ比率とその平均、標準偏差等を表示します。これにより複数のデータ分析を進めている時に分析対象の概要、違いを視覚的に把握して、 選択できます。
 ポジショニングマップ生成は、まず、差別化、競合関係を「見える化」したい競合群を選んで開始します。通常は、社名、製品名等です。次に、データ全体から差別化のポイントとなる属性を2つ選んで検索・絞り込みを行い、X軸、Y軸に割り当てます。図では、熊本地震の被災者を応援するメッセージ500件の中から、「健康」、「元気」または「体調」を含むもののネガポジ度合をX軸に、「支援」、「援助」、「助け」または「救助」を含むもののネガポジ度合をY軸としています。このメッセージ・データベースにはブランド名や発信者の年齢・所属などがないため、機械学習による自動分類結果を、比較対照したい競合群としています。具体的には、T0 (医療・健康、願望などを多く含む)、T1(救護、生活、存在…)、T2(授受、地名…)、T3(地名、天災、伝達…)の4つに分類されたもので、各々X軸、Y軸に該当する記事の平均ネガポジ値に基づいて、このポジショニングマップが生成されました。ざっと、主体的な医療(T0)や救護(T1) について書かれたタイプのメッセージであれば、体調(X軸)についても、支援(Y軸)についても、ポジティブな記述が多いこと。そして、何か物の授受(T2)や、場所・災害(T3)などが特徴の分類結果については、体調(X軸)についての記述はそこそこポジティブ、または中立でも、支援(Y軸)については、ネガティブな記述が多く分布していることが一目でわかります。多くのVoC(顧客の声)分析の場合、緊急に精査すべきものはネガティブな記述です。熊本地震で物資の運搬や被災者への受け渡し、その場所について、問題あり、良くないという情報が発信されているらしきメッセージが多いことが、このポジショニングマップから判明しました。
 このようなポジショニングマップが描けるのは、ネガポジの度合いを、やや良い/悪い、良い/悪い、非常に良い/悪い、普通、に対応して-3~+3の7段階で精密に識別している自社製API、”高精度ネガポジAPI”を呼び出していることによります。
この他、“AIポジショニングマップ”では、偏差値表示に対応した相関グラフ表示、意味カテゴリを付した係り受けランキング、そして、長いべた書きテキストを貼って、
類似の記事を、類似度の高い順にランキング、表示する機能を備え、VoC等の傾向、パターン(仮説)を発見する確率、スピードが上がり、分析が飛躍的に効率化、高品質化します。

このプレスリリースの付帯情報

「熊本地震頑張っての声を分析したポジショニングマップ」

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用語解説

■用語解説
ポジショニングマップ
 ポジショニングマップは、経営分析、経営判断のために手書きや、描画ツールで描かれてきたものです。X軸とY軸に顧客のベネフィット(顧客の価値)となる指標を用いて、マップ上に自社および他社、あるいは自社製品・サービス、競合製品・サービスのポジションをプロットすることにより、自社(や自社製品・サービス)位置を視覚化するツールです。従来は、描くためにコスト(時間、お金)がかかり過ぎたり、精度が低くとどまりがちでした。膨大な生データを反映して年次推移、傾向をみたり、ブルーオーシャンの領域の拡大・縮小傾向を見るまでに多数のマップを描いて比較するまでに至らないことが多かったと聞きます。“AIポジショニングマップ”により、ビッグデータに基づく精度の高いポジショニングマップを短時間で量産し、経営判断に役立てられるチャンスが増えることが期待されます。

■ メタデータ株式会社について
メタデータ株式会社は、2005年12月にメタデータ活用技術、セマンティック技術の応用ソフトウェア会社として設立。適合型自然言語解析エンジン『メタパーザ』を駆使した意味解析技術により、5W1H抽出によるコンテンツ連携や個人情報の自動匿名化、評判分析(ネガポジ・感情解析)、風評発見・監視ソリューション、Web対話ロボットなど、SaaS、クラウド向けアプリケーションを開発してまいりました。最近では、機械学習、ディープラーニング等の人工知能研究の蓄積を活かした分析エンジンやマッチングエンジンを構築し、画像認識・分類のための学習済ディープラーニングの販売事業や、超AIとも呼ぶべき超高速マッチングエンジンxTechの販売にも注力しています。
 なお、代表取締役・野村は、MITマサチューセッツ工科大学・人工知能研究所の研究員時代に概念体系WordNetの理論と活用研究に貢献。その後の、WordNetをベースに1000数百万枚の写真に体系的な意味ラベルを付与したImageNetの完成によるディープラーニングの劇的精度向上にも、間接的な貢献を果たしています。

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