ABスクエア®
膨大なテキストに埋もれていた
“価値ある情報”を
効率よく収集
「ABスクエア」は自由に記述された大量のテキストデータ(ビッグデータ)から、有益な分析情報を抽出するSaaS型サービスです。
SNSやブログなどのオンライン情報や、顧客アンケート、サポートセンターに寄せられる声などを収集・分析し、顧客の思いや市場動向を見逃さず、膨大なテキストに埋もれていた“価値ある情報”を効率よく抽出します。
「ABスクエア」の特徴
言葉の分析力で解決します
SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）の普及により、日々大量のテキストデータが生み出される時代になりました。テキストデータを対象としたAI活用は、単語単位の分析ではなく、文章中に出現する単語の意味や使用されている言葉の文脈、また表現方法をもとにした“意思決定に役立つ分析”が求められています。
30年以上の研究開発で培った「言葉の分析力」により、様々な場面でお客様をサポートします。
高精度を保つ新語データと専門用語
システム知識は毎月更新。時事用語など新語データの拡充と既存単語のメンテナンスを行うことで、常に鮮度の高い状態を保ちます。また、業界専門用語の追加や目的に合わせた分析など、様々なお声に対応することも可能です。ぜひご要望をお聞かせください。
8分析による出力で定性情報を多面的に定量化
「ABスクエア」では、①感情・感性 ②キーワード ③係り受け ④分野 ⑤地域 ⑥不適切傾向 ⑦禁止表現 ⑧ネガティブニュースを出力し、定性情報（定性データ）を多面的に定量化します。各情報を集計することで目的に即した分析が可能です。
分析機能
① 感情・感性
個人が五感から受け取った刺激や情報に対して、個人が抱く感じ方を「感性」と呼びます。
「ABスクエア」では、テキストの中に隠れる「感性」を「大分類・中分類・小分類」に階層化し、その内「小分類」では81種類に分類します。
これにより、書き手は幸せなのか、悲しいのか等の気持ちや思いを推測できます。
また、特定の商品やブランド・サービスに対する印象についても「好き」「嬉しい」「快適」といったポジティブなものか、あるいは「嫌い」「不満」「不安」といったネガティブな情報なのかを抽出します。
【例文】
このファンデは蓋が開けにくいけど、ヨレにくいし化粧崩れしにくいから重宝してます。
【例文】
彼のゲームスキルはレベチすぎて瞬殺されるからあんまりおもしろくない。
【例文】
眉山頂上からの夜景がやばい。その夜景を撮影しているスマホの電池もやばい。
【例文】
ステイホーム中にソロキャンプにハマったので、次はSUVを購入予定です。
② キーワード
主要な単語に関する情報です。
・正規表現
揺らぎや同義語をもつキーワードを代表語に正規化し、キーワード頻度集計の精度を向上させます
・キーワード種別
固有表現など28種類の種別に分類し、種別単位の集計や分析に役立ちます
・重要度
重要性の高いキーワードの優先表示、あるいは重要性の低いキーワードのフィルタリングが可能になります
・出現頻度
文書中のキーワードを改めてカウントすることなく、高速に集計分類できます
・出現情報
キーワードのテキスト中の位置情報であり、ハイライト表示することが可能になります
【例文】
暖房機のコロナが、寒冷地向けに石油暖房機の新商品を発売します。
【例文】
わ～知らなかった～ RT @kamokuma: @me_ka_mo さっき地震あったね。https://j.mp/wUGGs8 #jishin
【例文】
シェア買いでみんなでお得にショッピングしよう。
【例文】
すかいらーくHDは谷真会長兼社長が本日午後6時30分から記者会見。
③ 係り受け
文中の語句の関係で、修飾する語とされる語の関係に関する情報です。例えば「長い文章」という文は、「長い」のは「文章」という関係のことで、日本語に存在する曖昧性を解決し、状況や背景に隠れる情報を正しい解釈へ導きます。
【例文】
アンケート調査ではワクハラを不安視する声が上がっている。
【例文】
昨日のドラマのラストシーンは、マジでエモかった。
【例文】
大谷翔平選手が、MLBオールスターゲームに"投打の二刀流"で出場。
④ 分野
文章のカテゴリや話題を推論し、980種類に分類します。
【例文】
ワクチンを打ったらモデルナ・アームの症状が出てしまいました。
【例文】
ついに宮下パークとポケモンセンターに行ってきちゃった！
【例文】
スマホ決済サービスの「LINEペイ」にも力を入れています。
⑤ 地域
テキストデータに含まれる地域情報を判別して、該当する都道府県名あるいは国名を出力します。
【例文】
タリバンは米との和平交渉の条件として軍事基地の撤去を挙げた。
【例文】
岸和田だんじり祭を見たあと、浅茂川温泉へ行く予定です。
⑥ 不適切表現
広く公開されることにより、読者、サービス、社会に対して何らかの害悪を与えたり、読者に悪感情を発生させたりすると考えられる表現を抽出します。
【例文】
ユーチューバーの男が窃盗や威力業務妨害などの罪に問われた。
【例文】
過激派組織による自爆テロの犠牲となった。
【例文】
電動キックボードで人身事故を起こしたとして、警視庁は女性を書類送検した。
-
ご利用方法「ABスクエア」はREST API(JSON/XML)として提供されます。
お客様は、所定URLに対してAPIアクセスすることにより、分析情報を得ることができます。分析情報の蓄積/集計/ユーザインタフェースなどは、BIツールなどをご準備ください。
自社内の設備により運用されたいお客様には、オンプレミス版もご用意しております。 -
ご利用料金【月額】¥267,300(税込)～
-
無料での
お試し利用
関連コンテンツ
関連トピックス
「ABスクエア」に関するニュースです。記載内容は発表当時のものとなるため、最新の情報と異なる場合があります。予めご了承ください。
