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納得の「テキストマイニング」できました。
 1.自動シソーラス |
| 2.自動ソリューション |
| 3.日本語も英文も読めます。 |
| 4.どんな文章でも放り込めば、解読され正しく「意味で並び」ます。 |
同社における過去の研究をした結果から、何が原因で、どういうメカニズムで事故が生じ、どうすれば解決するかが判明しました。 ISOを取得している手前、事故が起こればそれを文書にして、再発予防につとめなくてはなりません。
そこで、全社あげての社員たちによる事故（不適合事例）の書き込みを実施しました。どんな状況下でどういう事故が発生したか、追求したのです。
すると各支店ごとに発生メカニズムが違ったり、季節や時間によっても異なることが判明しました。
それらの追跡には「時系列分析」「因子分析」「分岐分析」「多次元尺度法」「相関分析」などを駆使しました。
しかし一番の働き者は、われわれの開発した『テキストマイニング』でした。ビジネスモデル特許であるその解析方法は、膨大な量のデータからキーワードを拾いだし、それに絡んでくる重要なターム（語群）との関連を明示してくれました。
2年間の分析から、眠っていた状態の重大な事実が発見され、さっそく経営に生かしています。
ここでは数十万文章という膨大なデータを自在に操り、隠れている真犯人を追跡したことが成功の秘訣でした。
世界企業として名高い同社は、当然アメリカも日本の本国とともに重要なマーケットです。そこでの大きな問題は、部品の供給にからむ「欠品」の問題です。そのクレーム問題を解決しました。
日本の本社に寄せられる日本人ユーザーの声と、アメリカ人から寄せられるクレームを比較し、たいへん経営的に参考になる発見が得られました。
まず日本語の分析を先に処理しました。ついで、その日本語テキストマイニングに英語を放り込みました。どちらもすんなり読解され、日米の顧客たちが訴える要望が手に取るように理解できました。
現在の他社の日本語テキストマイニングは、元々アメリカからの輸入モノであり、それを日本語処理できるように手直しした結果、例えば日本語の「係り言葉」とかカッティング技術に熱中したために、本来の英語を読むのが苦手になっています。
そもそも英語やフランス語、ドイツ語は単語と単語の間にスペースやカンマ、ピリオドなどがあり、日本語や中国語、韓国語のように連続していず、文法的にはラクチンなのです。ですから、先に１バイト系の英文などのテキストマイニングが発達したのです。
私たちのテキストマイニング技術は英語モデルを日本語に手直ししたモノマネでありません。
言葉の意味を大事にする方法でオリジナルなものです。ですから、日本語でも英語でもドイツ語でも平気で解読できます。
「お客様の声」を正しくきけるのです。
アンケートでも苦情でも要望書でも、どんな文章であっても私たちのテキストマイニング技術に放り込むと、カッティングされた発言や意見が「どんな意味」なのか正しく並びます。
「怒っている」「愛用者である」「こうして欲しい」など、貴社の希望にそってどんなお客様がどれだけの人数、どんな属性をもって発言しているかスラスラと把握できます。 |
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