IBM Watson Explorerを利用した コグニティブ プラットフォーム サービス Magic Insight for WEX

特長

課題解決のためのサービスを提供

膨大な量のSNSやお客様の声データ分析

SNSデータ、アンケートデータ、お客様の声データ…などの情報資産はあるが、エクセルで管理しているだけでうまく活用できていない。
エクセルの機能にも限界があり、本当に欲しい情報を見落としてしまっているのではないか?

課題

  • 多数のベクトルの異なるカテゴリー分けがなされた、膨大な情報を保有している
  • カテゴリーを組み合わせて、2軸でデータ分析・抽出をしたい
  • データを深掘りして、新たな事業計画や広告戦略などにデータを役立てたい

MIWで解決

複数カテゴリーを持つビックデータも、MIWのACサービスを利用することで、分析目的に合わせたデータの抽出が可能です。
エクセルでは抽出できなかった、2軸を掛け合わせたデータ分析だけでなく、キーワードの時系列分析や、キーワード同士/カテゴリー項目間での相関関係、SNSデータを用いたトレンド分析、お客様の声を用いた評判分析など…多種にわたる高機能分析が1つのサービスで、さらに、月額でご利用いただけます。

簡単な操作で商品、サービス改善につなげるレビュー分析

ECサイトを運営しており、レビューデータも溜まってきたが、どうやって分析をしてデータを活用すれば良いかわからない。AIのテキストマイニングは、とにかく難しそうで導入を躊躇してしまっている。そもそも、テキストマイニングは何ができるのかイメージがつかない。

課題

  • レビューサイトで自社商品のレビューを行いたい
  • レビューを元に自社サービスの改善につなげたい
  • 製品やサービスの改善につながる情報を探すのに時間がかかるを改善したい

MIWで解決

機械学習機能(AI)対応のテキストマイニングツールであれば、教師データ(マスターとなるデータ)を登録/学習させることで、AIが自動でラベル付をしてくれるため、視覚的に情報の確認/抽出が可能となります。また、次の分析ステップをアシストしてくれるため、分析操作やテキストマイニングツールの利用が初めての方も、簡単にデータ分析ができす。アシスト通りにステップを踏むことで容易に深掘り検索ができるため、これまで見出せなかった分析結果への到達が期待できます。

不完全な業務日報データの分析

従業員が業務として様々な記録やログを基幹システムに入力しているが、入力業務が圧迫し欠損した入力欄があったり、また、入力データの確認も徹底されていないため歯抜け状態のデータが出来上がってしまっている。
このデータを資産にするためには、歯抜け状態を脱却したいが、一つ一つ埋めていくのは困難だ。

課題

  • 膨大な量のデータが基幹システムで管理されているが、歯抜け状態でDBとして活用できるデータではない
  • 欠損/歯抜け箇所があっても、テキストマイニング(分析)できるツールを探している

MIWで解決

機械学習機能(AI)により、データが歯抜けの状態であっても文書の自動分類が可能です。分類機に登録された文書データを、AI が自動で構造化し自動分類機(機械学習モデル)を自動で構築します。この機械学習モデルを活用することで、定義されたカテゴリーを予測したり、予測結果としてラベルを割り当てる、などの自動分類を実行します。
完璧でない状態そのままでデータを資産化することが可能です。

3つのサービス比較

Magicinsight for WEXでは3つのサービス形態でIBM Watson Explorerをご利用いただけます。

  • 機能テキストマイニング ACサービス
    高機能テキストマイニング
    ACサービス
  • 機械学習対応テキストマイニング oneWEX
    機械学習対応テキストマイニング
    oneWEX
  • 統合型検索エンジン FCサービス
    統合型検索エンジン
    FCサービス

[こんなお客様に推奨] ビックデータ分析 / テキストマイニングやデータ分析に慣れている

ACサービス(Analytical Components)は、非構造化データ(列や行などの構造定義がされていないデータ)を自然言語解釈で集約・分析・視覚化することにより新たな知見やパターンを明らかにすることができます。

特長多彩な分析機能で高度なテキストマイニングが可能

構造化されたデータだけの仮説に加え、非構造化データから定性データの変化を捉えるため、より確実な仮説を得られます。

構造化されたデータだけの仮説に加え、非構造化データから定性データの変化を捉えるため、より確実な仮説を得られます。

現在のIT利用による分析 Watsonを利用した分析
構造化データが主体 データ形式 構造化データ + 非構造化データ
定量データの変化 分析の基本 定量データの変化 + 定性データの変化
「いつ、何が、増えた、減った」から仮説化してビジネスに反映させることができるが、仮説が正しいか正しくないかの判断となり確実性が確認できない ビジネスでの適用 定量データ分析による「いつ、何が、増えた、減った」に関係性があるデータや事実をあらゆる角度であぶり出すことで確実性の高い仮説が可能になる

ACサービスの詳細情報をもっと見る

[こんなお客様に推奨] 項目が不完全なデータの分析 / テキストマイニング初心者・データ分析に慣れていない

oneWEXでは、1つの構成されたデータ(列や行などで構成されたデータ)で、これまでの情報知見の探索・分析だけでなく、AIによるアドバイスを用いてユーザーが判断に必要な情報や知見を統合的に提供します。

特長 1直感的ユーザーインターフェース(UI)とアシスト機能で、高機能分析が簡単にできる

分析初心者から経験者・上級者まで幅広い層のユーザーが直感的に操作できるUIを採用しています。また、従来からの相関値と頻度、さらには変化率も加わった高度なアルゴリズムで、ユーザが入力したキーワードの分析結果を表示するとともに、次の分析ステップ/シナリオ(次に選ぶと良いファセットなど)を自動でアシストします。oneWEXがお勧めする分析ステップで深掘り分析が簡単となり、ユーザへ新しい知見を提供します

特長1:直感的UIとアシスト機能で、高機能分析が簡単にできる

特長 2機械学習による文書の自動分類が可能

文章の分類器(Classifier)は、テキストから抽出された単語/句で列と行などに構成されたメタデータを使用し、機械学習モデル(自動分類器)を構築します。この機械学習モデルにより、事前定義されたカテゴリを予測したり、予測結果としてそれらの文書にラベルを自動で割り当てる等の文章の自動分類が可能です。

特長 2:機械学習による文書の自動分類が可能 (Classifier)

oneWEXの詳細情報をもっと見る

FCサービス(Foundational Components)は、検索する文書中からよく出る言葉を分析し、自動的に分類・タグ付けするクラスタリング機能を持つ、高機能な統合検索エンジンです。
検索対象の情報資産は、ファイルサーバー上のオフィス文書やPDF、Webコンテンツなどのファイル、リレーショナル・データベース上のデータなど幅広いリソースから情報探索が可能です。

特長 1自然言語処理技術と高度な分類で探したい情報を迅速に表示

クラスタリング+カテゴリー+コラボレーション

  • 検索対象の文書テキストを分析し自動タグ付けと自動分類
  • 保有されている情報資産の実態で分類
  • 事前の分類基準の準備が不要

特長 2リアルタイム探索

フェデレーション機能

  • 事前に検索(クローリング)せず対象からオンラインで検索連携
  • クラスタリングによる自動分類表示が可能

特長 3画面カスタマイズ

Application Builder機能

  • Watson ExplorerのWeb画面レイアウト項目を目的に応じてデザイン
  • 検索ポータルとして検索スピードをアップ
  • WebSphereとともにカスタマイズ機能をご提供

画面カスタマイズ Application Builder機能

FCサービスの詳細情報をもっと見る

導入に向けて

IBM Watson Explorerの導入にはデータの準備から実際のご利用開始までいくつかのステップがあります。Magic Insight for WEXではそれぞれのステージで標準サービスやオプションサービスを活用いただくことでいち早くご利用が開始できます。

オープンデータの活用も可能

オープンデータは広く提供されている情報で、官公庁の公共性の高いものや、専門性の高いものなど、国内外に膨大に提供されているものです。

お客様所有のデータセットや、海外オープンデータ、国内オープンデータなどを取り込み、新しい発見や関連性・知見・暗黙知の発見をします。

Top
eNetSolutions