テキストマイニング製品紹介：野村総合研究所編

テキスト分析の精度向上に“人力”を生かす「TRUE TELLER」

テキストマイニングの精度向上には、自動処理だけでは限界がある。そこで、人の判断を支援する仕組みを盛り込み、分析精度の向上を目指すのが、NRIの「TRUE TELLER」である。

公開 2013年01月28日 08時05分

更新 2013年01月28日 14時56分

著者

鳥越武史

[TechTargetジャパン]

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　野村総合研究所（NRI）が販売するテキストマイニング製品群「TRUE TELLER」は、分析処理の自動化を追求しつつ、人の判断力を生かす仕組みでテキストマイニングの精度向上を図る。TRUE TELLERの特徴について、NRIビジネスインテリジェンス事業部の上級研究員、神田晴彦氏に聞いた。

連載：テキストマイニング製品紹介

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連載インデックス

製品の概要

画面1：TRUE TELLERテキストマイニングの画面例《クリックで拡大》

　NRIのテキストマイニング製品群の中核となるのは、「TRUE TELLERテキストマイニング」だ（画面1）。TRUE TELLERテキストマイニングは、コールセンターやアンケートなどから得られる顧客の声を分析し、その結果を示すリポートの作成作業を効率化する機能を持つ。パッケージ版に加え、2012年11月にSaaS版の提供も開始した。

　TRUE TELLERテキストマイニングの販売開始は2001年。NRIはその後、用途に応じた複数の製品群を提供してきた。いずれの製品も、TRUE TELLERテキストマイニングのテキストマイニングエンジンを利用する。以下が製品のリストだ。

顧客の声を基にFAQを作成する「TRUE TELLER FAQナレッジ」
社内ポータルで顧客の声を共有可能にする「TRUE TELLER 顧客の声ポータル」
音声認識技術を利用して音声から用途に応じた要約文を作成する「TRUE TELLER VOICEダイジェスト」
TwitterやFacebookといったソーシャルメディアでの顧客対応を支援する「TRUE TELLER ソーシャルデスク」

　TRUE TELLERテキストマイニングを利用すれば、情報ソースを問わずテキストマイニングが可能だ。製品群を多様化させた理由は、「情報ソースが持つ特徴を意識した上で、テキストマイニングするのが重要」だという考えが背景にある。例えば、アンケートは信頼性が高いが、収集できるのは自社の顧客の声が中心となる。一方、インターネットは幅広く声を収集できるが、信頼できる情報ばかりではない。各製品には、こうした情報ソースごとの特性の違いを吸収する仕組みが盛り込まれている。

　例えば、TRUE TELLER ソーシャルデスクの場合、ソーシャルメディアのノイズとなるデータをカットする機能を持つ。例えば、企業などが、検索結果の操作を狙い、製品名を書き込みの中に大量に羅列する「ワードサラミ」と呼ばれる書き込みを分析対象から排除する。またTRUE TELLER VOICEダイジェストは、コールセンターの会話でよく登場する、「いつもお世話になっております」といった分析に不要な定型句や重複する内容をカットする。

他社製品に対する特徴1：自動処理と手作業支援で正確な分析を実現

　TRUE TELLERの最大の特徴は、「主語と述語の関係性を高い精度で分析できる」という、TRUE TELLERエンジンの分析手法にある。TRUE TELLERエンジンの分析の流れは、以下のようになる。この中で特徴的なのは、感性辞書と同義語の統一だ。

形態素分析で単語の分割を実施。この際、「こと」「ところ」といった、分析をする上で不要な語はカットする
構文分析で単語間の係り受けの関係を調査
疑問や要望、否定といった表現を分析
感性辞書を利用した分析
同義語の統一
単語や係り受けの有無をデータ化
各種統計、多変量解析、可視化

感性辞書

　感性辞書は、13業種54種類の商品カテゴリーについて、評価に関係する単語である「主題語」と、表現がポジティブかネガティブなのかに関わる「評価語」をまとめたデータベースだ。例えば、商品カテゴリーが「化粧品・香水」、評価軸が「香り」である場合、主題語は「香り」「芳香」、評価語は「かぐわしい」「臭い」といった単語になる。評価語にはネガティブかポジティブかの分類がされており、この評価語を使って意見を分類する（図1）。感性辞書の内容は、定期的にアップデートされる。

図1：感性辞書を使い、意見がネガティブかポジティブかを分類する（提供：NRIの資料を基に一部変更し作成）

　商品カテゴリーによって感性辞書の内容を変えているのは、「その商品がどの商品カテゴリーに属するかによって、単語の意味が異なってくる」からだ。例えば、「つまらない」という単語は、ゲームではネガティブだが、プリンタではポジティブな意味になる。

同義語の統一

　同義語の統一は、自動的な処理ではなく、人の目視での分析を支援するというアプローチを取る。「立場などに応じて、分析結果をカスタマイズしやすくする」ことが目的だ。例えば、「お茶」「コーヒー」は、メーカーであれば厳密に区別するが、飲食店の利用者は、同じ意味で利用する場合もある。

　50万件以上の同義語辞書を搭載し、取り込んだデータの中にある単語から、同義語の候補となる単語同士を列挙。同義語かどうかを目視で判定し、チェックボックスのオンオフで決定する仕組みだ。

　一般的なテキストマイニング製品は、同義語処理を全自動で実施する。こうしたテキストマイニング製品は、インターネットの書き込み分析といった不特定多数を対象としたアンケートなどで、ざっくりと分析するには適切だと神田氏は語る。ただし、「『お茶』『コーヒー』を明確に分類しなければならないなど正確性が問われる場合、人の判断がどうしても必要になる」と指摘。この場合は、人の目視での判断を盛り込むTRUE TELLERエンジンのアプローチが適すると強調する。「金融機関や大手製造業への導入が進んだのは、こうした正確性が評価されたためだと考えている」

他社製品に対する特徴2：分析結果の見やすさを重視

画面2：データから判断できる全体的な意見の傾向をコメントとして表示する（画面はTRUE TELLERテキストマイニング）《クリックで拡大》

　データの分析画面にもこだわった。分析対象のデータから判断できる意見の傾向をコメントとして画面に表示する機能を搭載（画面2）。主要な話題は何か、多数意見は何かといった全体の傾向を把握するのに役立つ。

　その他、単語の関連性やクロス分析といったさまざまな視点でデータを視覚化できる。また、分析データの時系列推移を基に、将来の意見の数といった予測値を自動的に算出してグラフとして表示する機能を搭載（画面3）。特定キーワードの増減や、ポジティブ／ネガティブの傾向の推移の予測が可能だ。

画面3：分析データの時系列推移から将来の予測値を算出し、グラフとして表示する（画面はTRUE TELLERテキストマイニング）

事例：2000人規模での利用例もあり、商品開発や業務改善での活用も進む

　TRUE TELLER製品群全体のユーザー企業数は約550社だ。第一三共をはじめとする製薬会社、モスフードサービスなどの外食産業、三菱UFJ信託銀行などの金融機関までさまざまだ。TRUE TELLER 顧客の声ポータルは「1500～2000人といった比較的大きな規模で利用している企業も少なくない」という。

　マーケティング業務だけではなく、商品開発や業務改善にテキストマイニングを活用するユーザー企業も増えているという。例えば、ダイキン工業は、工事業者から寄せられた設置部品への苦情を部品生産部門へフィードバックし、業務改善に生かしている。

製品価格

　価格は全て税別で、TRUE TELLERテキストマイニングのパッケージ版は、1ライセンス600万円。2ライセンス目以降は1ライセンス100万円。SaaS版は、初期導入費用が20万円、月額利用料金が20万円から。

　TRUE TELLER 顧客の声ポータルは、TRUE TELLERテキストマイニングのオプションとして提供し、パッケージ版が1ライセンス800万円、SaaS版が10万円から。TRUE TELLER FAQナレッジは280万円から。TRUE TELLER VOICEダイジェストは275万円から。TRUE TELLER ソーシャルデスクは20万円から。

おわびと訂正（2013年1月28日）

掲載当初、「製品価格：SaaS版は1カ月単位のスポット利用も可能」としていましたが、TRUE TELLER製品群は、1カ月単位でのスポット利用は用意していません。また、TRUE TELLERテキストマイニングのSaaS版は、「月額利用料金が1ライセンス20万円」としていましたが、正しくは「月額利用料金が20万円から」です。おわびして訂正いたします。

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