ベクスト株式会社

VextMiner

VextMinerの強み

これからテキストマイニングを始める方から、従来の分析ツールでは物足りない方まで。
VextMinerは全ての要望にお応えします。

先進のテクノロジー

テキストマイニングツールの中でトップの信頼と実績を誇るVextMiner。
優れた技術と多彩な機能で分析をサポートします。

単語ではなく、「文単位での分析」が的確な判断を実現

テキストマイニングの基本とは、人が読んでまとめる時と同じで「似た内容の話題を集計する」事です。VextMinerは自動学習をベースに、1つの文章を1単位としてお互いの関連度を判断するため類似話題の発見や抽出・加工を簡便に実施できます。

効率的で体系的な分析環境を実現

テキスト情報の分析には分析者による試行錯誤が不可欠です。VextMinerは「人とシステムとのコラボレーション」を基本コンセプトとして、効率的な支援機能を実現しました。文単位の分析を元にして、「クラスタリング」→「カテゴライズ」により主要な話題を抽出し、残された「その他」の少数話題を全件マッチング(2つ以上の類似した文書群を自動抽出する機能)で抽出する事により、データ全体を見落としなく、体系的に分析することが可能です。全く初見のデータやビッグデータでも説得力の高い分析レポートをすばやく作成できます。

文単位だからできる「予兆発見」

※特許 第5078960号
「予兆発見」とは、事前に想定できない不具合や事象を、発生初期に見つけるための機能です。少数意見の分析に威力を発揮する「全件マッチング」を発展させ、時系列の変化パターンを自動判別する事で、不具合の前兆となる「少数」かつ「急増」する話題を抜け漏れなく抽出します。

活用シーン1:VOC分析

VOC(Voice of Customer)分析はテキストマイニングの基本です。
定期分析は必要ですが、それだけでは経営層の期待に応えられません。トピックスとして、常に新しい課題を発掘して情報発信していく必要があり、そのためには「特徴的な少数話題や予兆の発見」と、「特定テーマの深堀り」が必須となっています。

定期分析

1)「ローンの審査が遅い」は、対策した結果、苦情を低減できました。
2)「ローン返済の相談に乗って欲しい」は急増しており対策が必要です。

今月のトピックス-少数話題の発見例

小さな声にも、多くのヒントや問題が隠されています。既存商品への要望や不満点など、課題とすべき意見をすばやく見つけることができます。

深堀りの例「不満の原因を分析」

「保険料が高い」との苦情への回答を分析すると、「特約廃止による保障拡大で保険料が上がった」 事が分かり、事前の説明責任を果さなかった事が判明。

活用シーン2:FAQ構築

FAQに必要なのは質・量・鮮度。日々のFAQ管理には、分析機能が必要です。
VextMinerの独自機能により、トータルコストをシステマチックに低減できます。

活用シーン3:SNS分析

「話し言葉」には大量のゴミ情報が存在するためこれを効率的に取り除かなければ適切な分析ができません。VextMinerは、文単位の分析手法をベースとしてゴミ情報を簡便に収集して除去し、高精度な分析を実現します。

お問い合わせはこちら
ページトップへ