カタログPDF：2.27MB ちょうど世にテキストマイニングという言葉が使われはじめていた頃である。従来のデータマイニングに加え、コールセンターに集まる情報を効率よく分類して活用する仕組みをつくりたいと奥山氏は考えた。早速、テキストマイニングの分野で知られていた3社からシステムを借り、評価テストを行った。人間が仕分けした結果と、各社のシステムによる結果とを比較したのだ。 サンプルデータは、あるISP企業の顧客のご意見、ご要望2万件。結果は「ConceptBaseがもっとも納得のいくものでした。他社と比較して、単語の切り分けや意味をくみ取る性能がすぐれていたのは予想通りでしたが、CB Classifierの的確な分類が特に印象的でした」と奥山氏は言う。「他のシステムは単なる言葉検索というイメージでしたが、ConceptBaseは業務の全体的な流れの中で仕分けができるツール、いうならばテキストマイニングの域を超えた業務一体型のシステムでした」。また、操作性のよいGUIや、多くの実績も決め手となった。「日本語に対する研究の長さと深さで、やはりジャストシステムさんが優位」と、経営企画室の和田氏も語る。 この評価テストの結果、ConceptBaseの採用が決定。現在、オペレーターの応答支援にはCBSearch、フリーアンサーの分析にはCB ClusteringとCB Classifierを活用している。あらかじめ情報の内容が予測できない場合は、まず全体の傾向を見るためにCB Clusteringを使う。これで意見の動向や多さを見て、どういう軸で分けるかをアナリストが決定。カテゴリを設定してCBClassifierにかけ、仕分けするという段取りだ。 update:2003.07.30