「あの社員辞めそう」「この顧客は上確度」 文章からあぶり出すAI「KIBIT」（2/3 ページ）

心の「機微」を読み取るという意味で名付けられたKIBITは、少ない教師データで人間の「あやしい」という感覚を学ぶAIだ。営業、コンプライアンス、人事、労務、コールセンターなど企業のあらゆる業務で活躍する。

[溝田萌里，キーマンズネット]

ダッシュボードで解析結果を可視化

　KIBITを使ったデータ分析は、テキスト分析に特化しているので解析結果で利用する項目もある程度限定できる。そのため、解析結果の出力項目はシンプルだ。これが3つ目の特徴である。重要度の高いデータが上から順に表示されるため、人間は上位のテキストをチェックしていくだけでよい。FRONTEOによれば欲しいデータはほぼリストの上位に集中しているため、人の確認作業は最小限で済む。

　もちろん、以下のようなダッシュボード機能で解析結果をグラフ表示させる機能も備えている（図4、5）。出現単語やテキストごとにスコアリングした結果を一覧で確認することもできる。

図4　解析データサンプル例（FRONTEO Webサイトより）

図5　解析データサンプル例（FRONTEO Webサイトより）

メール、日報、調査資料……あらゆる社内文書を自動分析

　企業ではどのような活用方法があるのだろうか。KIBIT搭載のアプリケーションの1つである「KIBIT Knowledge Probe」（図6）は、ビジネスデータ分析に特化して開発された。以下に実際の利用シーンを挙げた。いずれも、業務データをテキストで保有しており、定量評価が難しい領域に適用するケースだ。

図6　KIBIT Knowledge Probeの運用イメージ

カスタマーサポート支援　重要な顧客の口コミを抽出

　KIBIT Knowledge Probeの活用シーンの1つとして、マーケティング支援が挙げられる。KIBITは顧客からの問い合わせや商品レビューなどを分析し、サービスの改善や新製品の開発に役立つ情報を自動で抽出できるとFRONTEOは説明する。

　例えば、以下の図ではワインメーカーに対して寄せられた顧客の口コミの中から必要なデータを抽出している。図7は、「要望、クレーム」に関する口コミ、図8は「味」に関する口コミを、それぞれ重要度が高い順にランキングしたものだ。

図7　ワインメーカーに対して寄せられた「要望、クレーム」の口コミ（「第1回 AI・人工知能 EXPO」FRONTEOブース内におけるデモ）

,図8　ワインメーカーに対して寄せられた「味」に関する口コミ（「第1回 AI・人工知能 EXPO」FRONTEOブース内におけるデモ）