Kaidoku

多量のテキストデータを分析し、戦略に活かせる自然言語理解エンジン

KAIDOKUとは?

今まで膨大な量のテキストデータから必要な情報を探し当てるためには、キーワード検索のように単語ベースで探す必要がありました。そのため本当に必要な情報を探し出すことやテキストデータから全体の傾向分析や相関関係を分析することは、非常に時間がかかるだけでなく、困難なものとなっていました。このような従来、検索や分析のためにかかっていた時間をKAIDOKUは大幅に削減し、さらに文書の検索および抽出力で従来困難であった大量のテキストデータの内容に基づく分析を可能にし、さまざまな業務に革命を起こします。

リサーチャー、マーケッター、コールセンターなど業種、用途別に必要な機能や情報は異なります。それぞれのユーザーの要件に基づいて各ユーザーに最も関連する情報を従来のキーワードに基づく検索ではなく、文章の意味の類似性に基づき、提供することが可能です。

Kaidokuの自然言語理解は、単語や文書の理解に留まりません。傾向や因果関係の理解に必要不可欠な時系列情報を取り入れています。
こうして得られるデータを直観的に確認できる強力な可視化機能を提供しています。

機能

  • 高度な検索

    • 単純なキーワード一致だけでなく、類似語や文章による検索
    • 優れたデータフィルタリングツール
  • クラスタリング

    • 文章の意味を元に、リアルタイムでクラスタリング
    • トピックの自動識別
    • 継続的に話題になっている情報や新しく話題になった情報を自動識別
  • 時系列分析

    • 時系列による情報の変遷の可視化
    • 傾向の特定
  • 固有表現抽出

    • 頻出する人名、組織、地名などを抽出し、分析

活用事例

  • CASE 1 野村證券ファイナンス部門における分析

    Nomura Securities Co., Ltd.

    • 背景

      ファイナンス部門の業務のひとつに、経営陣へのレポート送付があります。このレポートには、市場動向の深い理解に基づく、野村の収益動向の説明が求められます。

    • 課題

      市場動向の理解のために情報が必要ですが、複数の情報ソースに目を通し、ツールを参照して整理しなければならず、時間も手間もかかる作業となっています。

    • 結果

      Kaidokuによりニュースの類似性や傾向を分析することで、市場動向の把握に要する時間を短縮でき、調査の時間を従来の1時間から5分程度に短縮することに成功しました。

  • CASE 2 市の政策立案者

    • 背景

      市役所は政策立案にあたり、様々な市民の意見を考慮し、それを反映させる必要がある一方で、意見を吸いあげることがむずかしくなっていました。

    • 課題

      Twitterは様々な声を収集する優れた情報源ではあるものの、膨大な量になるため、分析することができなくなっていました。

    • 結果

      Kaidokuで、Tweetから傾向分析やトレンド分析を行うことで、従来では拾う事ができなかった市民の多様な声を理解し、隠れたニーズを発見することができました。それにより、実際の施策につなげることに成功しました。

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