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SMART ANNOTATOR

テキストマイニング

SMART ANNOTATORとは?価格や機能・使い方を解説

株式会社Studio Ousia

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《SMART ANNOTATOR》のPOINT
  1. ディープラーニングによる最先端の言語理解AIを実装
  2. 分かりやすく作業の効率が高まるWeb画面
  3. テキストの仕分け結果とクラス情報との突合せが簡単

テキストの意味を高精度に理解するディープラーニングAIを用いて、 自動的にテキストデータを分類できるツールです。アンケートの仕分けや機械学習用のデータ作成などに活用できます。

2023年06月19日 最終更新

目次

製品概要

対象従業員規模全ての規模に対応対象売上規模全ての規模に対応
提供形態クラウド / SaaS / ASP
参考価格別途お問い合わせ

製品概要

顧客の「声」をAIが自動仕分けしてニーズを把握

SMART ANNOTATORとは

SMART ANNOTATORは、AIによってテキストの意味を理解して、 自動的にテキストデータを分類するテキストマイニングツールです。アンケートや顧客からの問い合わせを仕分けしたり、機械学習のためのデータ作成などに活用できます。
使い方は簡単で、マウスの操作だけでほぼ完結します。データを収めたCSVファイルをアップロードして、仕分けしたいクラス数を選んだら、実行ボタンをクリックするだけで、分類されたリストが出力されます。

有用なデータの一つである「顧客の声」をテキストマイニングによって分析することで、製品開発、品質向上、解約防止、満足度向上などに活かせます。

SMART ANNOTATORでできること

●チャットボットの運営を楽に
膨大な質問データを内容に従って自動的に分類して、回答データに紐づけて仕分けすることができます。これまでのやり方と比較して、機械学習に利用する教師データを作成する時間、工数の大幅な削減が可能です。手間をかけずにFAQの回答精度を向上させて、チャットボットの利用率を向上することが期待できます。

●ユーザーニーズを把握したカスタマーサポートが可能に
カスタマーセンターに寄せられる大量の問合わせデータをAIが自然言語処理技術で分類します。分類の結果を分析することでユーザーニーズを把握して、FAQの改善などの施策に活かすことができます。

●口コミ、アンケートを仕分けして可視化
口コミやアンケートのテキストデータをクラス分けして、ユーザーの声の傾向や比重を把握できます。それによって明らかになったユーザーニーズから、適切なマーケティングを展開することが可能です。


【基本的な使い方】
1.テキスト情報を蓄積する
2.新規ドキュメントを作成して、仕分けするテキスト一覧(CSVファイル)をアップロードする
3.ファイルを解析する。(AIが内容の似たものをクラス分けします。キーワードが一致しなくても仕分が可能です)
4.仕分けの結果を確認し、任意のクラス名を付ける
5.クラス情報を登録して、生成されたクラスと突き合わせる
6.仕分け結果を確認して活用する
新規テキストを既存クラスに分類する、教師データを用いる利用法もあります。

SMART ANNOTATORの強み

・ディープラーニングでハイレベルなテキスト理解
ディープラーニングで言語理解の精度を高める最先端のAIを実装しています。大量のテキストデータから事前学習した高性能のディープラーニングモデルが、テキストの意味を正確に理解します。

・使いやすいユーザーインターフェイス
直感的に理解できる分かりやすい画面から、CSVデータをアップロードするだけで使用開始できます。クラスタごとにキーワードが表示されるなど、作業の効率を高める工夫が数多く実装されています。

・クラス情報と簡単に突き合わせできる
クラス情報をアップロードすれば、テキストデータの仕分け結果と簡単に突き合わせできます。既定の分類項目やFAQの回答などと、新たに仕分けされた結果との紐づけを、Web上で確認することができるので、データセット作成の効率をいっそう高めることが可能です。

または

仕様・動作環境

SMART ANNOTATORの主な機能

機能・仕様
主な機能・AIによるテキストの自動仕分け
・ディープラーニングによる高精度のテキスト理解
・仕分け結果とクラス情報の突合せ

価格・料金プラン

価格・料金プランの詳細はお問い合わせください。

企業情報

会社名株式会社Studio Ousia
住所〒100-0004 東京都千代田区大手町1丁目6番1号大手町ビル4階 FINOLAB内
資本金5,750万円
代表者名渡邉 安弘

テキストマイニングツール

テキストマイニングツールとは?

テキストマイニングとは、形式化されていないテキストデータの文章を単語や文節、あるいは形態素といわれる品詞など「言語上、意味のある最小単位」で区切ることで、出現頻度、語句の相関関係など、隠れた情報や有用な知見を探し出す解析方法のことです。テキストマイニングツールによって大量のテキストを定量的な数値で可視化することが可能になります。コールセンターの応対記録から顧客の不満を可視化するなど、製品開発やサービス改善などに応用されています。

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