25 単語の抽出では解決しない

Insight Tech　アイタスクラウド営業担当です。
タイトルはテキストマイニングツールを利用したことのある方からお決まりのように伺う内容です。

少し前までは出現する単語のランキングを自動で作成できればビックリされることが多かった世の中ですが、移り変わりは早いものですね。

最近は誹謗中傷や不適切な投稿を検知するAIを導入・開発する企業も増え、そのニュース自体珍しくなくなってきましたが、SHOWROOMが単純なキーワードでなく文脈で検知をするAIを開発したと発表していました。

SHOWROOM、日本初となるコンテンツモデレーションAI機能（特許出願中）を自社にて開発　仮想ライブ空間「SHOWROOM」に搭載へ　
2021年2月22日　PR TIMES

目的は違えど同様の課題が異常検知の現場でもあったんだなと思いました。
私どもは問合せやアンケートFAなどを分析し、課題抽出～打ち手立案のご支援をしているのですが、大量のテキストの中から単語でなく読解できる形で課題を抽出できることをご評価いただいている節があります。

ご利用目的にもよりますが、テキストを解析する多くのシーンにおいて「単語の抽出では解決しない」が一般的になりつつあるなとこの発表を受けて感じました。言い方を変えればサービスに対し求める基準がグッと上がっているとも言えます。あくまで一営業の主観ですが以下のようなイメージです。

【テキスト解析サービスに求める基準】
①従来：話題（トレンドワード等）が分かる　
②現在：話題に対し何を言っているか、どう感じたか（ポジネガ）が分かる
③今後：どんなシーンでそう感じたのかが分かる

我々は業界では新参者ですが、最近は既に解析サービスを導入している企業様からの引き合いが増えております。併用かと思いきやスイッチをご検討されていることも多く、理由を尋ねるとだいたいが②を挙げられます。
慣れてらっしゃる方ともなると③を期待されることもあります。

お客様の基準は常に上がっていくので、我々は常にその一歩先を行けるよう注意しなければいけないと感じた1日でした。