"AIポジショニングマップ"のご紹介

 顧客の声、ソーシャルメディア、営業日報等あらゆる自然テキストデータを、意味で自動分類し経営判断の材料となるポジショニングマップ作成。新仮説や知識を発見。Mr.DATAは、5W1HメタデータAPIを新たに搭載し、AIの力で元データを高付加価値化。自由テキスト中から地名を抽出し、日本地図などマップ上に自動でプロットしたり、47都道府県では多すぎる区分を自動で8地方にまとめあげたり、タイムスタンプを指定のタイムスパンに置き換えて自動集計したりすることができます。


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の蓄積はしているが、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、宝の持ち腐れとなっていることが多々あります。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から+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 Mr.DATA"の機能


     "AIポジショニングマップMr.DATA"では、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。


    データ取り込み時の5W1H自動抽出、「まとめあげ機能」で付加価値を高める

     さらに、取り込み時にテキスト中の地名や日付情報を 5W1HメタデータAPIで自動抽出し、都道府県や週・月の上旬中旬下旬などでまとめあげ、それを当該記事、レコードの属性として増設することで、競合群を創成。データの付加価値をAIにより自動的に高めることができます。








    ポジショニングマップの自動生成


     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から+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 Mr.DATA"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。



    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。


    人工知能が変える仕事の未来・テキスト分析サロンを開催します



    毎週、水・金の18時から21時まで、3時間たっぷりと、「AIポジショニングマップ」を専用マシンでお試しいただける、テキスト分析サロンを開催しています。各回、5名限定での開催となります。お手持ちのデータなど持ち込んでの分析も可能です!


    「人工知能が変える仕事の未来」出版!

     2016年11月16日、メタデータ社代表野村直之著、「人工知能が変える仕事の未来」が、日本経済新聞出版社より出版されました。AIの産業応用や、AIが浸透した社会における人間の役割、教育のあり方などを詰め込んだ全488ページ。"東大のお茶の水博士"平木敬先生に「本当の人工知能を理解しましょう!」と推薦のお言葉をいただきました。地に足の着いた人工知能本、真剣に人工知能活用に取り組みたい方必携の書として、幅広い支持を得ています。
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