Text Mining Studio
Alkanoベイジアンネットワーク構築支援システム BayoLinkS

テキストマイニングツール

ユーザー事例

データ分析プラットフォーム

Visual Mining Studio、Visual R Platform、Deep Learner、Big Data ModuleはAlkanoとしてリニューアルしました。
BayoLinkはBayoLinkSとしてリニューアルしました。

株式会社アナリティクスデザインラボ 様

テキストマイニング × AIで、効果的な業務コンサルティングを展開
産業技術総合研究所や大手コンサルティング会社でデータサイエンティストとして活躍し、現在はアナリティクスデザインラボで代表を務める野守 耕爾様は、テキストマイニングツール「Text Mining Studio」と複数の AI（ 人工知能）を組み合わせた新たな解株式会社アナリティクスデザインラボ
代表取締役 野守 耕爾 様

析手法を開発。テキストマイニングを進化させるとともに、その解析データにより効果の高い業務コンサルティング活動を展開している。

Interview
Text Mining Studioと2 つの AI 技術をマッチング

Profile新開発の解析手法の概要を教えてください。
野 守

数理システムのテキストマイニングツール「Text Mining Studio」に2 つの AI 技術を組み合わせています。ひとつは、PLSA（ Probabilistic Latent Semantic Analysis ）と呼ばれる技術で、複雑なビッグデータをシンプルに解釈できるようにするクラスタリング技術です。これは、数理システムの汎用データマイニングツール「Visual Mining Studio」の二項ソフトクラスタリングとほぼ同じ機能です。もうひとつは、変数間の確率的な因果関係を探索するモデリン
グ技術であるベイジアンネットワークで、数理システムのベイジアンネットワーク構築支援システム「BayoLink」を使用します。これら数理システムのツールは同一プラットフォームで連係して動作できるため操作性も良好です。この新しいテキスト解析手法は特許取得済みで（特許第 6085888 号 ）、「 Nomolytics（ Narrative Orchestration Modeling Analytics ）」という名称で商標出願もしています。

テキストマイニング▼単語抽出●

2012年3月、早 稲 田 大 学
大学院 創造理工学研究科
経営システム工学専攻 博士課程修了。博士（工学）。

2012年4月より（技術研修生としては2008 年より）独立行政法人産業技術総合研 究 所 デジタルヒューマ
ン工学研究センター入所。

2012年12月よりデ ロイト

Nomolytics の概要●野守 耕爾 様

文章を単語に分解し、その出現頻度を集計
各文章における出現単語情報のデータ（共起行列）を作成▼
トピック抽出●●トーマツグループ 有限責

ベイジアンネットワーク

PLSA（確率的潜在意味解析）

任監査法人トーマツ デロイ

▼
モデリング

単語が出現する文脈を学習し、背後に潜むトピックを抽出●

全テキストデータをトピックで説明（重みを計算）●

トアナリティクス入所、デー
タサイエンティストとしてトピックを含むテキスト情報内の変数の関係構造をモデル化

ビッグデータ解析に基づく各変数が他の変数に与える影響を確率シミュレーション

業務コンサルティングおよび 解 析 技 術 の 研 究 開 発に従事。2017 年6月、株式会
社アナリティクスデザイン

Nomolytics : Narrative Orchestration Modeling Analytics

ラボ設立。
株式会社

新しい解析手法のメリットを教えてください。
野 守①膨大なテキストデータを理解しやすくできること、②テキスト情報に潜む要因関係を可視化できること、③状況変化に応じたシミュレーションができることです。
テキストマイニングはテキスト（文章）に含まれる単語を抽出してテキスト全体の記述傾向の現状把握ができる技術ですが、膨大なテキストデータでは抽出される単語も膨大で大変複雑な解用途と技術のトピック抽出
トピックの特徴集計
用途と技術の関係分析
析結果となり、解釈が難しくなります。そこでその抽出された単語をPLSA でグルーピングし、アナリティクスデザインラボ

http://www.analyticsdlab.co.jp
office@analyticsdlab.co.jp

使われ方が似ている単語を文脈を考慮しながらトピックというかたちに集約します。テキストマ
全特許データに対し各トピックのスコア（該当度）
用途トピックと技術トピックの統計的な関係性をイニングで抽出される数千・数万単位の膨大な単語も、これによりわずか数十個程度のトピックを計算
ベイジアンネットワークでモデル化
・「課題」から用途トピックを抽出にシンプル化され、容易に解釈できるようになります。
・「解決手段」から技術トピックを抽出
ベイジアンネットワーク
出願年集計
出願人集計
さらにベイジアンネッ
トワークにより、抽出したトピックの周辺の確率的な因果関係を可視化し、テキストマイニングを実行してテキストマイニング
トピックスコアを出願年で トピックスコアを出願人でトピック02
トピック03
技術 トピック01
どのような条件でどのような話題がされやすいのかなどテキスト情報に潜む要因関係を把握で単語と係り受け表現を抽出集計して、各トピックにお集計してトピックのトレンきます。加えてベイジアンネッ
トワークでは確率シミュレーションができますので、現状把握だ「単語×係り受け」の共起行列を作成し、ける出願人の特徴を把握
ドを把握
ＰＬＳＡ
トピック02
用途 トピック01
与える条件を変えることによってどんな影響が起きるのか予測もでき、施策の効果をこれにけでなく、PLSAを適用してトピックを抽出係り受け 事前に確認することなどができます。
保 有 技 術と関 係 の ある用特許文書の「課題」と「解決手段」をテキストデータに使用

1.70

1.10

10.90

トピック01

0.70

A社

E社

B社
C社
E社

F社

D社

保有技術トピックに対する関係の強さ

スコア

1.30

シェア

掃除機
提供

効率 良-い空気調和機 提- 供

空気調和機 1,578 100

1.50

途トピックのうち、まだ想定していない用途を探索し、それに関連する元の特許文［裏面に続く］現場の特徴が定量化される、気づきが生まれる
実際に、この解析手法はどのように活用できますか。

ング戦略を検討できます。また口コミの満足度に対する要因関係を可視化したところ、男性はカップルで行き温泉で温様々な業務のテキストデータに活用できます。
まることで、女性は女友達や家族などで行き砂湯で楽しむこ
例えば、コールセンターの問い合わせデータに適用すれば、とで満足度が高まることが示されました。こうした結果からその問い合わせをいくつかのトピックに変換し、製品別や顧ベイジアンネットワーク
PLSA（確率的潜在意味解析） ターゲッ
テキストマイニングトに応じた満足度の高いプロモーション施策を検討
客 属 性 別に問 い 合わせトピックの特 徴を示すことで、製 品▼▼▼
でき、経験豊富な業務担当者に新たな気づきを与えることがの問題や顧客ニーズを把握することができます。データにトピック抽出
モデリング
単語抽出できます。
「 解 約 」や「 満 足 度文章を単語に分解し、」などの 情 報 があ れば、ベイジアンネッ
その出現頻単語が出現する文脈を学習し、背トピックを含むテキスト情報内の度を集計製 品や顧 客 の 属 性 情 報と問後に潜むトピックを抽出
変数の関係構造をモデル化
トワークにより、例えば
い合わ
また経営に直結する例として、特許文書への適用があります
各文章における出現単語情報の全テキストデータをトピックで説各変数が他の変数に与える影響
せ のトピックから解約 確 率をシミュレーションしたり、解約（数理システムユーザーコンファレンス2017にて発表）。特データ（共起行列）を作成
明（重みを計算）を確率シミュレーション
確 率を抑 制するため の 要 因 や 複 雑 な ル ー ル も 見 つけるこ
許技術の内容をトピック化しそのトレンドを把握したり、競合とができます。
他社の技術動向を把握できますので、今後の技術開発の戦略や、企業 M&A などによる競争戦略を検討できます。また
マーケティング分野でいえば、Web 上の口コミデータへのNomolytics : Narrative Orchestration
Modeling
Analytics「課題」と「解決手段」の記述項目からそれぞれ適用もあります（数理システムユーザーコンファレンス
特許文書内の2016
用途のトピックと技術のトピックを抽出し、それらの関係をベにて発表）。温泉旅行の口コミデータへの適用事例では、観イジアンネットワークでモデル化することで、ある用途展開
光客の属性別に関心のあるトピックと観光地域別に特徴的なのために必要な技術や代替できる技術を把握したり、保有技トピックを定量的に示しました。それらを照合することで、各術の新たな用途への展開などを検討することができます。
地域は誰にどのような価値を提供すべきかというマーケティ

野 守

●●●

●

●

●

特許文書から用途と技術のトピックを抽出し、新規用途の探索などを行う例用途と技術のトピック抽出
特許文書の「課題」と「解決手段」をテキストデータに使用
・「課題」から用途トピックを抽出

トピックの特徴集計

用途と技術の関係分析

全特許データに対し各トピックのスコア（該当度）

用途トピックと技術トピックの統計的な関係性をを計算

ベイジアンネットワークでモデル化

・「解決手段」から技術トピックを抽出
テキストマイニングを実行してテキストマイニング

単語と係り受け表現を抽出「単語×係り受け」の共起行列を作成し、ＰＬＳＡ

これにPLSAを適用してトピックを抽出

トピックスコアを出願年でトピックスコアを出願人で集計してトピックのトレン集計して、各トピックにおドを把握ける出願人の特徴を把握

ベイジアンネットワーク
技術トピック01

用途トピック02

トピック01

トピック03

トピック02

1.70

空気85

144

45

容易

190 10567

シェア

スコア

1A社

1.30
1.10
0.90

トピック01
トピック02
トピック03

0.50

B社
C社
E社

0.70

E社

F社

D社

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

トピック01
トピック04

トピック02
トピック04

トピック03注力度

保 有 技 術と関 係 の ある用保有技術トピックに対する関係の強さ

1.50

-

単語

空気調和機 1,578 100

出願人集計

掃除機
提供

効率 良-い空気調和機 提- 供

係り受け

出願年集計

途トピックのうち、まだ想定していない用途を探索し、それに関連する元の特許文
用途
用途
用途
トピック トピック トピック
0102
03

書を確認することで具体的な新規用途を検討

Nomolytics解析に興味をお持ちの企業様にメッセージをお願いします。
野 守

ビッグデータの 時 代となり、また AI などそ れを処 理 する技術も多く利用可能になってきましたが、これらを使いこなすのは容易ではありません。一番の目的は経営や業務の課題を解決することにあり、そ の 手 段としてデ ータ解 析 が ある
わ け で す が 、そ の 目 的 を 達 成 するた めにど の ような デ ー
タからどのようなアウトプットを 出 せ ばよい の か、そ の ためにはどの ような 技 術 を 選 択 す れば よ い の かという設 計
力 や 構 成 力 が 求 めら れ ま す。N omolytics は PLSA と ベイジアンネットワークで 構 成して います が 、この 選 択にはき ち んとした 意 味 が あり、大 量 で 複 雑 な テ キ ストデ ー タを 人 間 が い かにシンプ ル に 理 解 できるか、そして 課 題 解決に重 要 な 特 徴 を い かに顕 在 化 さ せられるか、そ れを 可能 にする技 術として 開 発しました。そ れ ぞ れ の 技 術 の 特徴 を 理 解し、解 決 す べ き 課 題 に 応じて そ れを 使 い 分 ける
ことが 重 要 で、当 然 場 合 によって は PLSA や ベ イ ジ ア ン
ネットワーク以 外 の 手 法 が 適して いることも あり、そ れを判 断 するの は や はり人 で す。技 術 に 固 執 せ ず 、解 決した
い 課 題 から適 切 なデ ータ解 析・活 用 の 設 計を行 い 実 行 すること、これが 私 共 の 提 供させていただいているコンサルティングサービスです。

野守さんの誠実な業務コンサルティングサービスをお薦めします。
近年、データ分析だけでなく、その結果に基づいた業務コンサルティングやソリューションを望まれるお客様が増えています。
その際の有力なパートナーがアナリティクスデザインラボです。
代表の野守様は学生の頃からのText Mining Studioのユーザーでもあり、近年はVisual Mining StudioやBayoLinkを用いた業務コンサルティングの実績も数多くありますので、実力と実績ともに当社が自信をもってお薦めできる心強いパートナーです。

株式会社NTTデータ数理システム
データマイニング部
グループリーダー 主任研究員
岩本 圭介

営業担当
〒160-0016 東京都新宿区信濃町 35 番地 信濃町煉瓦館 1 階

TEL 03-3358-6681（お問い合わせ：平日10:00-16:00 ）〈 e-mail 〉sales@ml.msi.co.jp 〈 URL 〉https://www.msi.co.jp/solution/analytics/index.html

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