[事例ニュース]

2015年5月22日(金)IT Leaders編集部

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　三井住友銀行ではこれまで、店舗やコールセンターに寄せられるVOC（Voice of Customer：顧客の声）を手作業で分類・整理していた。ここに大量のテキストデータを自動的に分析する技術を適用することで、店舗や金融商品に関する内容などに、見出しをつけながら自動でグループ化する。グループ化した内容を集計したり時系列の変化を把握したりもできる。

　こうした分析結果を用いることで、顧客向けサービスの品質改善に注力し、顧客満足度の向上を図るのが目的だ。同行はこれまでに類似技術を導入し、コンプライアンスやガバナンス強化を目的に営業職員が作成する文書から秘匿性の高い重要情報を検知する仕組みを確立している。

　テキストの自動分析技術を開発したのはNEC。同社によれば、同技術の中核を成すのは「含意を認識」する技術。単語やフレーズの意味的な同一性を検出することで、テキスト文に含まれるノイズを除去する。単に言葉の表現の一致・不一致だけをチェックするだけでは、重要でない情報を検出してしまったり、逆に重要な情報を検出できなかったりするという課題があるためだ。

　具体的には、（1）テキストに含まれる単語の同義語や派生語、省略語を同じ単語とみなせる、（2）文中における単語の重要度を考慮して意味の違いを判定する、（3）主語、述語、目的語の関係性（構文）を勘案して文意の違いを判定できる、といった機能を持つ。2012年には米国国立標準技術研究所（NIST）主催の評価タスクにおいて、類似の技術の中で第1位を獲得している。

　秘匿性の高い重要情報を検知する仕組みについては、NECは三井住友銀行に納入後の2014年3月に「情報ガバナンス強化ソリューション」という名称で発売している。今回も同様に「お客さまの声分析ソリューション」と名付けて、Webサイトやコンタクトセンターに寄せられるコメント、SNSの口コミなどのテキストデータを効率的に分析したい企業向けに販売する計画だ。