インタビュー：株式会社 日立製作所 様

-- Chapter01

社内用に開発したシステムを外部向けサービスとして提供

――「感性分析サービス」をリリースするまでの経緯を教えてください。

西脇さん（以下、敬称略）　当社のお客様が、個人のブログやSNSなどの“生の声”を分析し、自社の製品やサービスの改善、あるいはリスク対策などに活かす目的で、インターネット上の膨大なデータから価値ある情報を抽出するシステムの開発に着手されたことがプロジェクトの発端でした。
当社は「個人のブログやSNSなどのテキスト情報を蓄積する」部分と「蓄積したデータ・テキストマイニングされたデータを可視化する」部分の、大きく2点を担当しました。
その中の「蓄積したデータのマイニング部分」をILUさんにご協力いただきました。

松下　それが2017年の夏頃です。日立はPoC（Proof of Concept：概念実証）実施後から参画しました。本番化に向けては、テキストデータが増えたことに起因する性能の問題や実運用に向けた課題などもあり、実質的にはその時点から全体を作り直した感じです。

西脇　完成したシステムについては、お客様よりご評価頂き、「今後もユースケースが増え、新たな使い方などが見えてくることを期待している」というお言葉をいただきました。
日立としても、幅広い業界に適用できるように汎用化したうえで2018年10月に「感性分析サービス」としてリリースさせていただきました。

――ILUにはどのような印象をお持ちになりましたか。

松下　私自身、テキストマイニングは初めて触れる技術でしたが、ILUさんはかなり豊富なノウハウをお持ちでいろいろ教えていただきました。テキストの活用の道はあると考えてはいましたが、テキストマイニングの手法もいろいろとあり、実際に何をどう使えばよいかは難しい領域でした。
テキストマイニングを感性という観点で掘り下げられることにまず驚きました。
ILUさんには技術的な部分だけでなく「使う側から見たらこういう形で提供するのがベター」といった活用方法のアドバイスまでいただき様々な面でご支援いただきました。

西脇　ビジネス観点や技術的観点で何度もご相談させていただいておりますが、多くのケースにおいて、ファーストコンタクトから1時間以内にご返答いただけています。
もし、時間がかかりそうなら返答の目安を伝えて頂けるため、当社側もスケジュールが立てやすく、大変助かっております。

亀田　ILUさん自体のレスポンスもそうですが、製品の性能も同様で、大量データを扱うバッチ処理システム、リアルタイム性が求められるオンライン処理システム、両方のシステムに適用可能なのが特長です。

松下　サービス化に向けて、ILUさんのご担当者に当社までお越しいただき、丸1日かけて勉強会を開催いただきました。そこで、テキストマイニングについて学び、抽出したデータから感性がどのようにテキストに付与されていくか、というイメージがつかめました。そうしたご支援もいただいています。
また、SNSには膨大な投稿が寄せられますが、それらをすべて解析するのは困難なので、前段の部分で「こういうものは排除する」というアイデアもいろいろいただきました。
もちろんILUさんのエンジンは高速ですが、入力するデータが膨大では速度に影響します。マイニングの時間を短縮するために、できるだけ意味のあるデータに絞り込むのは大切で、サービス化にあたってそれを実現できたのは大きかったです。

西脇　自然言語処理における解析の精度も高く、SNS特有の口語表記もきちんと意味を理解し、文章全体から「感性としてはこれ」と明確に示してくれます。

西脇　ILUさんの感性分類エンジンは81分類・420億パターンで、感性以外にも地域256分類、話題980分類ほか様々なエンジンが用意されているので、当社のサービスはそれらからお客様のご要望に合ったものを柔軟に選択して構成しています。通常のAIであれば学習させていくことが必要ですが、ILUさんの場合はその基盤となる辞書がしっかりしており、すぐ実戦で使えるというメリットもあります。