SPJは2019年1月8日、コールセンターのログデータなどをクレンジングして、ユーザーからの問い合わせに該当する文章を自動抽出するソフトウェアを発表した。同日、SaaS型のクラウドサービスとして提供を開始した。SPJのビッグデータ解析技術や自然言語処理技術を用いている。価格は個別見積もり。
電話、メール、チャットなどを用いた顧客との送受信記録や、コンタクトセンターのコールログといった、整形していない情報をクレンジングして、ユーザーからの質問や問い合わせにあたる文章を抽出する。さらに、抽出した質問文がどのくらい重要なのかを、独自のアルゴリズムによって判定する。これにより、ユーザーにとって有用な質問や問い合わせだけを抽出できる。
SPJは想定する活用シーンの1つとして、CRMログやコンタクトセンターログのクレンジングを挙げる。これらのデータには不要なデータが多数含まれていることが多く、せっかくログを蓄積していても、 そのままでは分析に使えないケースが多々ある。また、蓄積したデータが多くなるほど、データの整理も大変になる。クレンジングによって、データを活用しやすくなる。
ほかにも、チャットボットやFAQの回答文を生成する際のデータの整備にも活用が可能という。長年運用してきたコールセンターでは、ログを膨大に蓄積している。質問文を自動で抽出することによって、FAQやチャットボットを整備する手間を省ける。運用後のチャットボットに関しても、会話ログから重要度が高いと判定した質問や問い合わせを抽出し、回答の自動生成などに役立てられる。
