メタデータ活用技術などを使ったソフトウェアを開発するメタデータは2015年3月11日、アンケートの自由回答などを数量化して分析するための「VoC分析AIサーバ」の提供を開始したと発表した。SNS（Social Networking Service）での商品の評判を含む種々のVoC（Voice of Customers：顧客の声）を機械学習により自動的に分類する。
VoC分析AIサーバは、VoC（Voice of Customers：顧客の声）などの本文テキストに様々な数値評価を付与するための専用サーバー製品。ビッグデータ解析や人工知能型のアルゴリズムを用いて、アンケート回答者の選択回答や記入した数値、評価者の選択、自由回答などをベクトル値に変換。これらの値に対して任意の条件を組み合わせて、回答群を絞り込める。
そのために、10万以上の日本語語彙を約1万種の階層化された意味カテゴリに区別して認識するAPI（Application Programming Interface）や、ネガ／ポジや好悪、悲喜、怒り／怖れを「−3 〜 ＋3」の7段階で判定する感情解析API、テキスト関連度判定APIなどを提供する。
意味カテゴリを類語群（シソーラス）として活用すれば、例えば「朝晩」の類語数百をワンタッチで指定できる。初期分類仮説を自動生成し、修正を繰り返すことで、意味的に類似のテキストを所与の精度／分類数に自動分類できる。頻出語や係り受けのランキングを、各種属性や単語、意味カテゴリで絞り込めば、特定ジャンルで多くの人が話題にしているテーマを発掘できる。
多軸で絞り込んだテキスト群からは、意味カテゴリを手がかりに機械学習エンジンが算出した自動分類結果に基づき、新たなVoCなどの傾向やパターンを発見でき、分析の効率化／高品質化を図れる。
各種属性や単語、意味カテゴリで絞り込んだ結果は、ヒートマップや相関係数付きバブルチャートなどで表示でき、仮説を視覚的に検証したり定量評価したりができる。各種チャートやランキング中の注目個所／数値をクリックすれば生データを表示する。中間結果はCSV形式でダウンロードできる。
