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テキスト含意分析を用いたお客さまの声の分析事例と他分野活用案

お客さまの声を「見える化」・「分析」すれば、自社に必要なものが見えてくる

写真:三井住友銀行 品質管理部 副部長 斉藤 晃一郎 氏三井住友銀行
品質管理部 副部長
斉藤 晃一郎 氏

三井住友銀行様では顧客満足度(CS)向上活動の一環として、お客さまのご意見・ご要望、アンケート結果などを継続的に分析しています。分析強化のために新たに採用したのがNECの「お客さまの声分析ソリューション」です。これにより、さらに多くの情報を的確に要約・分類することが可能になり、分析作業の効率化と、分析結果を基にした業務の活発化に繋がったと実感しています。

膨大な情報から“要旨”を素早く理解したい

三井住友銀行は、経営理念の一つ“お客さまに、より一層価値あるサービスを提供し、お客さまと共に発展する”に基づき、本店・各支店が一丸となってCS(お客さま満足度)向上に取り組んでいます。

具体的には、お客さまから店舗やコールセンターに寄せられたご意見・ご要望はそこで「お客さまの声DB」というデータベースに入力され、品質管理部が一つひとつチェックします。重要度の高いものや改善要望の多いものなどを抽出・分析し、商品・サービスの改善に繋げたり、従業員の研修に取り入れたりするなど、お客さまの声を積極的に経営に活かす取組を行っています。

「お客さまの声DB」のチェックでは、毎営業日、その全容を掴むよう努めています。同じ事象について同じような声が増えていないか、あるいは、これまで認識していなかった事象が発生していないかを確認するためです。しかし、件名だけでは中身が分からないことも多く、内容を確認するためには事態概要をしっかりと読み込む必要があります。

さらに、声の増減については、各人が自分の記憶と照合して認識に至るかどうかにかかっており、新しい事象についても抜け・漏れが無いか心配です。内容の読み込みに時間がかかるのと併せて、声の動向をシステムで検知できないかという課題認識を持っていました。

iStorage HS6の特長拡大する図1 お客さまの声の分析作業の課題(その1)

品質管理部では、上記の日々のチェックでピックアップされた特定の事象などについて、同様な声の発生状況を、過去1~2年程度のデータから時系列でテーマ分析しています。より長期の増減を確認するためです。キーワードなどで一次抽出した声から無関係なデータを除外した上で、内容別に括って分類していきます。例えば、ATMに関する声を分析しようとした場合、操作性の改善を求める要望、手数料の引き下げを求める要望・・・といった具合です。

一度に扱う声の件数は、多い場合で数千件。情報が多く集まれば集まるほど、意見や要望の種類も多岐にわたります。この場合も1件ずつ目で見るか、あるいは、より詳細なキーワード抽出で内容を絞り込んだ上でも、お客さまの声の要点を捉えるには時間のかかる読込み作業がどうしても必要でした。

分類の途中でパターンを見直し、初めからやり直すといった事態も度々、発生します。この「戻り」の作業を減らすためにも、システムである程度、自動的に分類できないかという課題認識を持っていました。また従前より、人的な資源が限られる中で、「より詳しく、より広範に分析を行いたい」「そのための時間を捻出したい」というニーズを抱えていました。

拡大する図2 お客さまの声の分析作業の課題(その2)

内容を要約・分類できる点を評価

求めていたのは、文章を要約して内容を一目で把握できること。内容別の増減もすぐにわかるようにしたいと思っていました。その解決策として採用したのが、NECの「お客さまの声分析ソリューション」です。

これは、NECが独自開発したテキスト含意認識技術をベースにしたテキストデータ分析ソリューション。主語や述語などの文の構造、文中における単語の重要性まで理解し、内容の要約と分類が可能です。お客さまの声がどのような業務やサービスに対するものなのかを即座に把握できるため、人手で1件ずつ行っていた分類作業の効率化につながります。

NECの実績も評価しました。既に行内の別の業務において、テキスト含意認識技術を活用したNECのソリューションを導入し、その有効性を実感していましたので、不安はありませんでした。そこでNECのサポートのもと、当行のニーズを踏まえたテキスト情報の要約と分類の仕組みを企画し、お客さまの声分析ソリューションの活用を始めることにしたのです。

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