京都大学が、消費者の不満調査データを運営する株式会社 不満買取センターと「最新自然言語処理技術のビジネスへの応用」を目的とする共同開発を開始しました。

今回の研究に携わっている京都大学大学院情報学研究科教授の黒橋禎夫氏は、自然言語処理、知識情報処理を長年研究しており、言語処理学会10周年記念論文賞や同20周年記念論文賞などを数々受賞しています。そのような中、最新技術のビジネスへの応用を実現すべく、京都大学黒橋・河原研究室が国立研究開発法人科学技術復興機構(JST)の戦略的創造研究推進事業CRESTプロジェクトである「知識に基づく構造的言語処理の確立と知識インフラの構築」で研究開発を進めている頑健なテキスト解析技術、述語項構造解析技術を「不満調査レポート」に導入することで、マーケティング支援サービスの向上・効率化が図れます。

「不満調査レポート」とは、不満買取センターが販売している「業界や企業ごとに発生している不満を消費者から買い取り、商品名・企業名、消費者の属性に応じてデータ解析を行う、企業に向けたマーケティング支援」を言います。今まではLDA技術(潜在的ディリクレ配分法)で収集したデータを分析して作成されてきましたが、LDAではテキストの分類は可能なものの、機械的に決定されたテキストの分類基準の判定には分析者による解釈が必要となり、多くの労力がかかっていました。
また、ビッグデータやデータ解析の領域では様々な研究が先行し、世論の注目は集めながら、自然言語処理技術のビジネス価値への転用はさほど進んでいないともいわれていました。

今回の共同研究によって、マーケティング支援サービスの向上・効率化が実現されました。また最新の自然言語処理技術を応用することで、文章の構造を踏まえた要約が可能になることや分析精度の向上することだけではなく、人から見てわかりやすい形で結果を自動出力することもできるようになりました。

京都大学
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大学ジャーナルオンライン編集部

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