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【前編】コンタクトセンターに眠る“宝の山”を掘り起こせない企業が抱える共通の課題

“お宝”を掘り起こすキーワードはAI×BIGDATA

なぜ、ツールを導入したのに満足な結果が得られないのか。それは従来型のテキストマイニングの仕組みに問題があるからです。

一般的なテキストマイニングツールは、①文章を単語単位に分割する「形態素解析」、②文章の構造を解析する「構文解析」、③データを整形し、表記の揺らぎや関連語を吸収する「構造化」、④集約・分類・数値化する「データマイニング」の4つの要素で構成されています。これにより、文章を単語レベルに分解し、グループ分けし、属性を加えて、データを分類・分析しているのです。

しかし、日本語は、主語がなかったり、助詞の使い方で意図が変わったり、文章の前後が入れ替わって意味が異なってしまうため、機械的な手法では精度の高い分析が難しいのです。たとえば「この製品を評価する」と「この製品の評価は他にまかせる」という文章の場合、「製品」と「評価」に「○○する」が組み合わされているため要素は似ていますが、意味は異なります。このようなニュアンスまで読み取れなければ、適切なVOC分析はできないのです。

こうした課題を解決するとして注目されているのが「AI」と「BIGDATA」を活用したお客さまの声分析ソリューションです。人工知能を駆使して、データに潜む感情まで読み取って適切に分類・分析するソリューションが、次世代コンタクトセンターには不可欠といわれています。

第2回では、これまでの課題を解決するAIを活用した最先端のVOCソリューションを紹介します。ご期待ください。

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