企業は、顧客フィードバック、ソーシャルメディア投稿、オンラインレビューなど、大量の非構造化テキストデータを抱えています。そこから重要な用語や感情、エンティティなどの特徴を手作業で抽出するのは時間がかかり、見落としも発生しやすくなります。その結果、顧客ニーズや市場トレンド、新たな課題を適切に把握できず、意思決定や戦略立案に悪影響を及ぼす可能性があります。
自由記述テキストによる特徴抽出とスコアリングとは？
本サービスでは、固有表現抽出（NER）モデルを用いて非構造化テキストから重要な特徴を自動的に特定・抽出します。NER モデルは特定の用語、感情、エンティティなどを認識し、ビジネス目標への関連度に応じてスコアリングを行います。
成果
テキスト分析のスピードと精度の向上
NER モデルを活用することで、重要な用語や感情、エンティティをすばやく抽出し、迅速かつ正確な意思決定をサポートします。
リソースの有効活用
テキスト分析を自動化することで、手動でのレビュー作業を削減し、時間とコストを節約します。その結果、チームはより付加価値の高い業務に集中できます。
戦略的優位性の獲得
関連性の高いインサイトに素早くアクセスすることで、市場トレンドや顧客ニーズに迅速に対応でき、戦略立案の質を高め、競争力を維持できます。
対応業界
保険
保険業界では、複雑な契約文書や顧客からの問い合わせ内容を解析し、重要な契約条件やリスク要因を抽出することで、契約管理の精度と顧客対応の質を向上させます。これにより、保険金請求や商品設計に関する意思決定をデータドリブンに行うことができます。
自動車
自動車業界では、車両サービスレポート、顧客アンケート、メンテナンス履歴などのデータから、具体的な不具合、サービス品質、顧客フィードバックに関する情報を抽出・スコアリングします。これにより、優先的に対応すべき課題を特定し、サービス運営の最適化や製品改善に役立てることができます。
銀行
銀行では、苦情・問い合わせフォームやサポート履歴などから主要な懸念事項や課題を抽出・スコアリングします。頻度や重要度の高い問題を優先的に把握・解決することで、サービス品質の向上や顧客関係の強化に貢献します。