AIテキスト分析に関する4つの誤解及びノーコードを歓迎すべき理由

企業が自社製品やサービスに関するフィードバックを受け取るチャネルは増え続けています。
また、テキスト分析アプリケーションも様変わりし、使いやすくなり、非構造化テキストの
高度な分析も実行できるようになりました。

すばらしい体験を提供する方法を知る企業こそ、最終的にロイヤリティと生涯価値を高めた勝者
です。結果として分析市場は、フィードバックから情報を引き出す能力を、主要ブランドとしての
重要な競争目標として推進してきました。しかし、データサイエンティストの需要が毎年12%も
供給を上回っているため、分析経験のある企業もない企業も、利用できるテキストデータを
できるだけ効果的に分析する方法を模索せざるを得ません。

ここで登場するのが、ノーコードのテキスト分析、つまり、トレーニング、セットアップ、データを、
また、サイエンティストやデベロッパーすら必要とせず、会話テキストデータから情報を引き出す
ソリューションです。このテキスト分析は、ノーコード化動向の中で注目を集める一つのトレンドに
過ぎないのでしょうか?それとも、採用した者に長期的なメリットをもたらす影響力のある技術の
進歩なのでしょうか?

テキスト分析の概要

テキスト分析とは、非構造化テキストを分析して情報を得るプロセスのことです。
以前のテキスト分析ソフトウェアは、特定の単語やフレーズの出現数を計算するような単純な
作業しか実行できませんでしたが、この10年間における処理性能と人工知能(AI) の進歩を
受け大幅に改善されています。自然言語理解(NLU)などの技術により、感情、トレンドの出現、
未知の問題の発見など、高度な分析も可能になりました。

現在のテキスト分析ソリューションは、テキストでのフィードバックを読んで理解するという
極めて高度な人間による作業の自動化を目指しています。テキスト分析ソフトウェアは、
テーマの特定、感情分析、言葉と定量的スコアの関連付けなどのプロセスで、オープンエンドの
テキストから意味を抽出することができます。ただし、このようなソリューションの大部分では、
データサイエンスやプログラミングの点で大変面倒な作業が必要です。そのため最も基本的な
テキストソリューションであっても、多くの人的・時間的資源を投入可能な大規模企業でないと
着手は困難であると言わざるを得ません。

ノーコード化の動きと分析

顧客からの大量のフィードバックや、電話、自動車、家電製品などのコネクテッドデバイスからの
大量データを収集できるようになったことで、企業は常に分析すべきデータの山を抱えています。
この情報の波の中には、高度なマイニングソリューションがなければ検出されない重要な情報が
隠れています。

高度な分析を利用する企業は、データが伝えてくれる内容を把握することによって持続的な
競争優位性を獲得できることを理解しています。しかし、現代のビジネス戦略にとって重要な
要素である分析におけるデジタルイノベーションの競争においては、規模と予算が非常に重要と
なります。購入するか社内で構築するかにかかわらず、分析ソフトウェアのセットアップには
費用と時間がかかり、小規模なプロジェクトにはデータサイエンスやソフトウェア開発チームの
手厚いサポートが必要です。大規模な予算や人手のない企業には、困難な状況になります。

よくある大きな誤解を解消

ノーコードの波が遂にテキスト分析にも波及してきました。
なぜ大騒ぎする必要があるのでしょうか?

1. ノーコードのテキスト分析にはトレーニングが必要、つまりデータサイエンティストが必要

従来のテキスト分析ソリューションでは、最も基本的なタスクを実行するためのモデルやデータ
トレーニングが必要です。社内に開発チームがあっても、トレーニングモデルに照らした精度を
モニタリングするためのデータサイエンティストが必要となります。また、ビジネスユーザーは、
セットアップしたデータをソフトウェアにアップロードできるとしても、一般的に、その結果を
理解するためにはデータサイエンスの基礎知識が必要となります。「良く分かりませんが、
データサイエンスチームの誰かが助けてくれると思います」といったユーザーの発言があるように、
テキスト分析アプリケーションは、技術者でないユーザーにとって、事前準備を経ずにすぐに
使える手軽な製品ではありません。

ノーコードのテキスト分析では、データセットをアプリケーションにアップロードするだけで簡単に
セットアップを行うことができます。分析を実行するためのデータトレーニング、モデリング、
あるいはライブラリ、オントロジーの構築といったバックグラウンドの準備は必要ありません。
技術者でないユーザーが、使いやすいインターフェースを通じて情報を得ることができるため、
データを解釈すれば一目瞭然で発見があるということになります。通常、このようなユーザーは、
重要なビジネス目標とより密接に連携し、問題の特定から情報の発見、そして実行可能な
ソリューションへの応用に至るまでの分析全体をエンドツーエンドで管理することができます。

2. ノーコードのテキスト分析にはデベロッパーが必要

独自のソリューションを構築した場合でも、面倒な作業を代行してもらえないソリューションを
購入した場合でも、技術的な専門知識はバックグラウンドのデータサイエンスのみで済むわけ
ではありません。独自のカスタムツールを構築したり、購入したツールを実装したり、管理・監督や
メンテナンスを実行するにはデベロッパーが必要となります。また、分析のアウトプットを
カスタマイズするには、Pythonのスクリプトを書けるデベロッパーが必要です。
これでは、頑丈な壁越しにビジネス担当者から要件が投げ込まれるような状況となり、分析から
重要な目的達成に至るまでの時間が大幅に遅れることになります。

ノーコードのテキスト分析アプリケーションは、その特徴として、セットアップ、分析、あるいは解釈
のプロジェクトにコードを必要としません。つまり、ビジネスユーザーは、APIや複雑な統合を必要
とすることなく、すぐにこれらのアプリケーションを利用できるということになります。必要とされる
技術的なノウハウは、.csvファイルがアップロードできる程度のもののみです。これは、
デベロッパーのいない組織にとって大きな利点です。開発チームのある組織では、プログラマー
が製品や顧客に関するものなど、より価値の高いものの構築や修正に重点を移すことができます。

3. 手作業によるテキストのレビューによって有意義な結果が取得可能

「毎月のフィードバックは数百件程度なので、手作業で処理できている。
テキスト分析ソリューションにどんなメリットがあるのか?」と考える人もいるかも知れません。

社内の顧客体験チームや洞察発見チーム、特に技術者以外のスタッフで構成されている
チームが、受け取ったフィードバックを手作業でマイニングしなければならない状況を考えて
みましょう。この場合は、数日経過しても、回答の一部をどうにかレビューできる程度となります。
また、手作業でのレビューでは、数値スコアをテキストでの評価に迅速かつ効果的に関連付ける
ことができません。結果としてそのチームは、顧客の問題への対処に使えたはずの貴重な時間を
失っただけでなく、大量のデータから実際の情報を掘り出すことも中途半端にしか実行できず、
人々が伝えようとしている内容をしっかり理解することもできませんくでした。

最もシンプルな形式のテキスト分析ソフトウェアは、手作業によるレビュープロセスを自動化する
ものです。そしてこれは軽視できない大きなメリットです。また、効果的なソリューションを採用する
ことで、組織は、分析しやすい規模のものから最大規模のプロジェクトまで、データのすべてを
マイニングすることができます。ノーコードのテキスト分析にアクセスできれば、技術的な経験や
スタッフに関係なく、すべてのチームや組織が多額の費用をかけずにデータプロジェクトの
全体像を把握することができるようになります。実際のレビュー作業を行い、データセット全体から
情報を速やかに表示できるソフトウェアを使用することで、チームは時間のかかる作業をせず、
分析から得られた情報に対する対応や顧客へのサービス提供など、価値の高い作業に集中する
ことができます。

4. DIYタイプ」のソリューションはノーコードソーリューションと同レベルの生産性を達成可能

グローバルにビジネスを展開する企業が、サービスを提供するすべての顧客・人々からの
フィードバックを確認・分析したい場合、複数の言語を分析するソフトウェアを構築/購入する
必要があります。つまり、社内構築、あるいは従来型のソリューションを使用する場合は、
ライブラリやオントロジーの課題を解決しなければならなくなります。このような難しさの他にも、
人間は常識や文脈に基づいてコミュニケーションを行うという点も考えなければなりません。
何千年にもわたって言語やコミュニケーションの中で変化・進化してきたニュアンスを、自前の
システムに組み込むのは困難です。ほとんどの組織には、特定の用語、製品名、文化的参照を
含む製品やサービスがあり、受け取るテキストのフィードバックにはそれらが混じっているという
ことも加えると、コストが高く効果の少ないソリューションと言わざるを得ません。

自前の独自のソリューションを構築し、もしくはビジネス活動もしくは一般生活を実施するために
必要な一般的常識を背景に持たないものの使用は、テキスト分析ソリューションを効果的な
ものとするために必要な重要な情報の大部分を逃すことになりかねません。ノーコードの
ソリューションでは、上記にあるニュアンスや特定の用語、文化的参照などの関する部分を構築・
追加する必要はありません。ソフトウェアのAIが、アプリケーションプロセスの一環として
自動的にアクセスするため、準備や調査に数カ月かける必要はなく、すぐに成果をあげる、つまり、
テキストデータの分析を実行することができます。

まとめ

ノーコードのテキスト分析ソリューションでは、分析経験を問わず、チームや企業が手軽に
会話テキストを理解し、価値を得ることができます。

コード不要のエンタープライズグレードのテキスト分析で、自社の顧客に何が重要かを実際に知る
ことが第一歩です。Luminoso Daylight Expressを今すぐお試しください。

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