• こんな課題をお持ちではありませんか?

    社内にお客さまの声は

    貯まっているが

    上手く活用できていない

    お客さまの声分析は
    目視に頼っており定量的な分析に
    落とし込めていない

    テキストマイニングツールを

    導入しているものの 課題を

    捉えられる単位で分析が出来ない

  • その課題、アイタスで解決します

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    “意図”を汲み取るフレーズ単位のテキストマイニング

    単語がどういった文脈で使われているのかを理解するのに最適な、“主語-述語”“修飾語-被修飾語”単位のテキストマイニングを実現。

     

    抽出したフレーズのうち類似するものを自動でグルーピングすることで、どんな問合せが多いのかをスピーディーに明らかにすることができ、タイムリーな打ち手の検討を可能にします。

     

    独自の辞書を搭載しているため、辞書登録は不要です。

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    テキストデータを量×質の2軸で評価し

    課題のプライオリティを特定

    テキストデータから量(意見の多さ)と質(感情の強さ)を読み解く独自のAIを用いることで、貴社が優先的に取り組むべき課題を特定し、お客さま満足度向上や解約率減に向けた打ち手の検討をサポートします。

     

    質(感情の強さ)については、貴社の主要KPI(お客さま満足度・解約率など)に置き換えて解析することも可能です。

  • アイタス 3つの機能

    意見タグAI

    テキストを構文解析し

    フレーズ単位でのテキストマイニングを実現

    可視化AI

    類似する意見フレーズをグルーピングし

    意見のトレンドを可視化

    感情分類AI

    節単位でテキスト内のネガティブな感情を細分類し 離反予兆の特定に寄与
  • アイタスの強み

    辞書登録不要で

    ラクラク解析

    同社運営「不満買取センター」に蓄積された1,300万件の教師テキストデータが個別の辞書登録を不要にします。

    産学連携による

    国内トップレベルの技術力

    自然言語処理領域の権威である京都大学「黒橋・河原研究室」が共同研究パートナー。最新の研究知見をビジネスに応用しています。

    ビジネス課題に応じた

    個別モデル開発力

    自然言語処理領域で博士号を取得したデータサイエンティストが在籍しており、ビジネス課題に応じて高度な独自モデルの構築が可能です。

  • 取引先一例

  • メディア掲載実績

    標準的な言語解析技術では、各単語を理解することしかできないが、Insight TechのAIサービスは、単語の組み合わせの意味を把握し、感情を識別することが可能だ。

    これまではランキングや指標といった定量データで可視化することが多かったが、書き込みなどの定性データを基にした可視化の取り組みが進めば、企業の本当の姿が見えるようになるだろう。

    商品やサービスの改善を繰り返し、一定品質をクリアしてしまうと、これ以上何をすればよいのかと行き詰る段階が来るでしょう。そんなときに、人力では具体化が難しかったインサイトを教えてくれるAIは、救世主となりそうです。