不満買取センター×文章解析AIが「不」を「価値」にする「豊洲の港から」ピッチ資料

2019年12月

株式会社インサイトテック

事業目的

不満[マーケ]世の中の『不満』からマーケティングの力で『価値』を生み出します

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声が届く
世の中を創るAI[デジタル]
文章解析をコアにデータ×AIドリブンの課題解決を実現します1

不満買取センターとは？

第四回 広告業界の若手が選ぶ、コミュニケーション大賞- Innovative Communication Award ( ICA ) –優秀賞受賞

人々の不満を買い取る「不満買取センター」。
スマホ/PCでつぶやかれた不満を買い取っています。
現在の会員数は41万人。累計1,300万件！

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例えばどんな「改善要望」「提案意見」が？

ホットのミネラルウォー
ターが自販機にないのが不思議。 子供がミルクの時代にあれば良いのにな～っと何度か思ったし、子供も外で遊んでいるときに温かいものをほしがることがあるので…。

クリスマスケーキの上に乗っている、サンタやトナ
カイの砂糖菓子（飾り」 固いしあまり美味しくない。
もっと美味しい砂糖菓子があればいいのに。

トイレの隅など、細かいところや隅っこが拭きづらい。
指先が丈夫な手袋タイプの掃除道具があればいいのに。

ファミレスに一人だと入りにくい。女子用にパーテンションなどで仕切ってまわりからみえない席をつくってほしい。

ビール券、贈り物にしたいと思っても、ビール券ってビン２本とか使い勝手がイマイチ。350mlの1箱みたいな券とかあったらいいのに。
贈るにも軽いし。

ドライブスルーの通路が狭すぎる 注文してから受け取り、出口の間のカーブがあるが、毎回ギリギリすぎてぶつかりそうで怖い。 もう少し余裕をもって店舗をつくってほしい。

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3Insight Techに集まる「声」の特徴

不満
買取セン
ターの声

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ノンバイアス 質問しているわけではないので偏りがない

サイレント
マジョリティ

 「声なき声」に近い不満も存在

高感度悲観層 ちょっとした不便や不満に敏感

で調
き査
な会
い社
イやンＳ
サＮ
イＳ
トでがは
蓄把
積握

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京都大学 黒橋・河原研究室との連携による【構文解析技術】の活用
インサイトテックは京都大学黒橋・河原研究室と連携し、文書解析技術のビジネス活用を進めてきました。
最先端の文章解析技術によって文章の構造を踏まえた要約が可能となり、数百万件に及ぶ膨大な文章の中から、目的に合わせた示唆を抽出することができるのです。

1,000

共同研究パートナー：京都大学

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黒橋教授

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ITAS [アイタス]3つの機能について
機能概要
ITAS [アイタス：Insight Tech Text Analytics Service]

意見タグAI テキストの構文解析を行う機能
 フレーズ単位でのテキストマイニングが可能

可視化AI

 類似する意見フレーズを束ねる機能
 意見のトレンドを可視化することが可能

Ver1

感情分類AI
Ver2

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 「負の感情」を３つに分類する機能
 節単位でポジ・ネガ分類する機能
 意見の重み付け・感情判断に有効

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ITAS [アイタス] 3つの機能について
意見タグAIについて
 “意見タグAI”では係り受け関係を解析することでテキストから 「意見対象部-格-意見述部」で構成される『意見タグ』を抽出することが可能です 対象部と述部をセットで抽出することで、フレーズ単位でのテキストマイニングを実現します

お客様の声の『意見タグ』
VoC情報の例
乗り心地はフラットで、とても快適である。ただし、ウィンカーの位置が分かりづらく、右折する際、ウィンカーが遅れ、危険を感じることがある。ウィンカーの位置を見直してほしい。

付与された『意見タグ』の例
意見対象部

格意見述部

乗り心地

ガ

フラット

乗り心地

ガ

快適である

ウィンカーの位置ガ

分かりづらくウィンカーガ遅れ

ウィンカーの位置ヲ見直してほしい※本機能は、京都大学黒橋・河原研究室と共同開発しております※*1 すべての投稿文面から意見タグが抽出されるわけではありません。何も抽出されないテキストも存在します*2 すべての意見タグが「意見性」を表現できるわけではありません。一部、「意見性」を表現できないタグも含まれます*3 全数目視での確認は実施いたしませんので予めご了承下さい
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ITAS [アイタス] 3つの機能について
可視化AIについて
 “可視化AI”では、多数のテキストデータから抽出された『意見タグ』について、内容の類似度が高いものを1つのグループ(=クラスタ)にまとめることが可能です 意見の多いものを視覚的に確認することで、トレンドの把握を行うことが可能です

お客様の声の『可視化』
 意見タグAIで抽出したフレーズのうち、内容が類似するものを「クラスタ」として集約・分類
 この結果を「可視化マップ」(オフラインで動くHTML形式資料)として一覧化*意見タグの類似性を統計的に評価・グルーピングするものです。特徴が抽出されにくい発言が多い場合は１つのクラスタに多くのサンプルが集中する可能性があります。意味性がない意見タグについても可視化マップに出現します
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ITAS [アイタス] 3つの機能について
感情分類AIについて
 “感情分類AI(ver.2)”では、文章を節単位に区切り、ネガ/ポジの判定を行います 複数のトピック・感情が入っている文章に対して、節ごとの感情を出すことで、トピック毎に近い粒度での感情分類を行うことが可能です

お客様の声の『感情分類』
VoC情報の例
このブランドの車は性能が良いし、デザインがかっこいいが、先日、店舗に行ったとき、店員が高圧的でイライラした。
ブランドのイメージが悪くなり、がっかりした気持ちになった。

節に分割された状態の例

感情分類結果の例

このブランドの車は性能が良いし、ポジティブ

デザインがかっこいいが、ポジティブ

先日、店舗に行ったとき、ニュートラル

店員が高圧的でイライラした。

ネガ（怒り）

ブランドのイメージが悪くなり、ネガ（低不満）がっかりした気持ちになった。

ネガ（あきらめ失望）*一定のロジックに基づくスコアリングであり、全数目視での確認を実施いたしませんので予めご了承下さい
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「ファミレス不満」からみた店舗改善課題

100%

高 90%

ファミリーレストラン 優先課題図
⑤①80%

②③70%

④

不 60%
満 50%
比率 40%

⑥30%
20%
10%

低 0% 0少204060

意見の多さ

80

100

多

不満買取センターで蓄積する「ファミレス」の不満5,000件で作成。

①【ドリンクバー】クラスタ
ドリンクバーが汚い

Ｍ不Ａ満Ｘ度②【喫煙席】クラスタ
喫煙席があり煙がくる

Ｎ不Ｏ満２度③【店員】クラスタ
店員が少ない・対応不満

Ｎ不Ｏ満３度④【テーブル】クラスタ
テーブル汚い・ベトベト

Ｍ意
Ａ見Ｘ数

⑤

【小皿】クラスタ
小皿がない、持ってこない課潜題在？

⑥【メニュー】クラスタ
メニュー・品揃えへの不満

低不い満は注：件数は各クラスターに含まれる意見タグの件数。不満比率は意見タグ自体の不満度合ではなく、その意見タグが含まれる不満本文の感情分類が「嫌気」または「怒り」に該当する比率より算出（よって最高は100%）。
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市民の「声」を起点としたEBPM・政策立案の実現に向けて社会課題解決に向け公共領域のパッケージ化を実現

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こんな皆様とご一緒したい！

・新規事業を開発したい！と言われているが、「価値」の定義が出来ない。

→不満買取センターに集まる「不」を起点とした価値探索・コールセンターに集まる声の業務活用ができていない。

→コールセンター向け文章解析AIの構築・実装（アナリティクス、自動分類等DX対応、ダッシュボード）・自治体向けにEBPM（Evidence Based Policy Making）事業を展開したい。

→不満を集めるPF＋文章解析AIによる政策立案支援
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お問い合わせ

本資料に関するお問い合わせ先

代表取締役社長

伊藤 友博

tomohiro_ito@insight-tech.co.jp
http://insight-tech.co.jp
http://fumankaitori.com/〒163-1333
東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー
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