サービス

サービスラインナップ

弊社では企業様のデータ分析・活用をご支援する以下4つのコンサルティングサービスをご用意しております。

 

 

アナリティクスデザインラボのサービスラインナップ

 

 

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テキストマイニング×AIによるデータ分析

 弊社では従来のテキストマイニングに加えて複数の人工知能技術を応用したテキストデータの分析(文章のデータの分析)に力を入れており、それを実現する新たな分析技術の開発にも取り組んでいます。(弊社の開発技術はこちら
 テキストデータもビッグデータ化する昨今、当然人間では全てを読み切れませんし、手作業でその内容を分類したり、そこに潜む傾向を抽出することは現実的ではありません。そこでテキストマイニングという、文章から単語を抽出する技術を使うことで、その単語をベースにテキストデータに潜む特徴や傾向を把握するという手法がよくとられます。ただし、数千件レベルまでのテキストデータでしたらテキストマイニングで十分有用な知見を得ることができますが、数万件、数十万件というビッグテキストデータになると、抽出される単語も膨大となり、その抽出された単語をベースとした各分析結果は非常に複雑になり、解釈がとても困難になります。そこで人工知能の技術を応用することで、その膨大な単語を意味的なまとまりのあるトピックという固まりに集約し、膨大な単語をベースに分析するのではなく、複数個のトピックをベースにシンプルに分析することで、大量のテキストデータに潜む傾向や特徴を分かりやすく発見することができます。
 こうした新たなテキストデータの分析に関して、特に弊社にご相談の多い、特許文書データの分析とVOCデータの分析について、以下に分析サービスの概要をご紹介します。

 

 

 

特許文書データの分析

 特許公報のデータは企業が競合他社に対する技術戦略を検討する上で貴重なオープンデータとなります。この特許広報の文章のデータ(ここでは要約を対象としています)にテキストマイニングとAI技術を応用することで、(1)客観的な視点で特許の記述内容をトピックに類型化することができ、特に要約の課題と解決手段の文章を対象に、それぞれから用途に関するトピックと技術に関するトピックを抽出することで、母集団の特許群における想定用途と出願技術の全体像を把握することができます。

 また、そのトピックを軸にした特徴分析として、(2)出願年×トピックの関係を分析することで用途や技術のトレンドを把握したり、(3)出願人×トピックの関係を分析することで各トピックにおける競合他社の特徴やポジショニングを把握し、他社との棲み分けや差別化、協業、M&Aの可能性を検討できます。

 さらに、用途のトピックと技術のトピックの関係性を統計的に分析し、(4)用途に対する技術の関係を確認することで、ある用途の事業を実現するために重要な技術や代替技術を把握し、事業化に向けて自社が開発・獲得すべき技術や他社との協業可能性を探ることができます。一方、(5)技術に対する用途の関係を確認することで、自社技術と関係がある用途のうちまだ想定していない用途を発見し、自社技術を有効活用できる新しい用途展開のアイデアを得ることもできます。

 

 

アナリティクスデザインラボの特許文書データを用いた分析サービス例

 

 

特許文書データの分析事例の資料ダウンロード(4931KB)

 

特許文書データの分析サービスの紹介資料ダウンロード(2511KB)

 

特許文書データの分析の解説論文はこちら

 

 

 

VOCデータの分析

 アンケートの自由記述やコールセンターの問い合わせ履歴、口コミのコメントなど、テキスト情報として得られる顧客の生の声のデータ(VOC:Voice of Customer)は、顧客の具体的なニーズを把握できるので、商品・サービスの企画やマーケティング戦略を検討する上でとても重要なデータです。このVOCのコメントのテキストデータにテキストマイニングとAI技術を応用することで、人間ではなかなか読み切れず、体系的に分類することも難しいような大量のコメント内容を、(1)客観的にトピックに類型化することでVOCの全体像を把握することができます。

 また、そのトピックを軸にした特徴分析として、(2)各商品やサービスはどのようなトピックの発言がされる傾向にあるのか定量的に把握したり、(3)各顧客はどのようなトピックに関心があるのか定量的に把握することができます。

 さらに、VOCに潜む要因関係も探ることができ、商品やサービスの属性、顧客の属性、抽出したトピックを要因の候補として分析することで、(4)各トピックに影響を与える要因を探索してそのトピックが発せられやすい要因条件を把握することができるので、そのトピックに関連した商品・サービスの効果的なターゲットやプロモーション内容といったマーケティング戦略などを検討できます。またVOCデータに満足度などの評価項目の情報があれば、(5)評価項目に影響を与える要因を探索して各要因条件からその評価を定量的に予測シミュレーションすることができるので、顧客の評価を向上させるような効果的なアクションを検討できます。

 

 

アナリティクスデザインラボのVOCデータを用いた分析サービス例

 

 

口コミデータの分析事例の関連資料はこちら

(※有限責任監査法人トーマツ所属時の公開資料)

 


 

 

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