あなたの感情的な意図を理解するチャットボット、あなたの声のトーンを理解する音声ボット、あなたの検索の目的を理解する検索エンジンが見つかったら、あなたはどう感じますか？
文章の意味から、まるでSFの世界のようだと思われるかもしれませんね。
まあ、間違ってますね！ この技術は、人や機械がどのように感じ、どのような意味で話しているのかを解明するために、すでに利用されています。 私たちは、意味解析について話しています。
でも：
- この技術は何なのか、そしてその問題点は何なのか。
- 長所と短所、そして顧客との関係にどのような影響があるのか。
- そして、カスタマーエクスペリエンスを向上させる計画の一部として、どのように活用できるのでしょうか。
このブログでは、セマンティック解析の詳細と、その効果について、事例を交えてご紹介します。
セマンティック解析とは？
意味解析と表現されるように、テキストから意味を抽出する作業である。 文法解析や、特定の文脈における特定の単語間のつながりを認識することで、コンピュータはフレーズ、パラグラフ、さらには原稿全体を理解し解釈することができます。
自然言語処理（NLP）の重要な構成要素であり、チャットボット、検索エンジン、機械学習を用いたテキスト分析などのアプリケーションのインスピレーションとなっています。
意味解析に基づくツールは、電子メール、サポートリクエスト、消費者のコメントなどの非構造化データから有用な情報を自動的に抽出し、ビジネスを支援します。 以下、その操作方法を説明します。
セマンティック解析のしくみ
自然言語処理の一つである意味解析は、単語やフレーズの意味を調べ、文やパラグラフの意図するところを理解するものです。
これは、多くの場合、アルゴリズムやAIのアプローチを利用して、テキストに見られる重要なアイデアやつながりを探し出し、抽出することで実現されます。
意味解析には様々な手法がありますが、いずれも人間と同じようにテキストの意味を理解することを目的としています。 これは、テキストの主要なアイデアやテーマ、そしてそれらの関連性を把握することを意味します。
- 機械学習と自然言語処理を組み合わせて、テキストの主要なアイデアやつながりを見つける、一般的な意味解析手法の1つです。 これは、膨大なテキストで学習した機械学習モデルを用いて、新しいテキストを分析し、その重要なアイデアや関係性を発見することができます。
- また、特定のテーマにおける概念や関係性について、あらかじめ確立されたオントロジーや構造化されたデータベースを活用する戦略もある。 意味解析アルゴリズムは、これらのオントロジーを活用することで、テキストから適切な情報をより迅速に検索・抽出することができます。
一般に意味解析は、自然言語テキストの意味を理解するためにコンピュータを支援するための重要な手法である。 検索エンジン、情報検索、機械翻訳などの分野で数多く利用されています。
意味解析では、語彙的な要素（単語、句動詞など）のつながりをコンピュータが理解できるようにするため、語彙的な意味づけが重要である：
- ハイポニミー： 一般的なフレーズとその出現するフレーズのつながりを示すものです。 この文脈では、ハイポニムは一般的な用語であるhypernymのインスタンスを記述します。
- 同音異義性： 2つの単語が同じ形や綴りを持ちながら、全く異なる意味を持つことと説明できる。
- ポリセミー（Polysemy）： ギリシャ語の “polysemy “は、”多くの徴候 “を意味する。 それは、明確でありながらつながりのある意味を持つフレーズや用語のことである。 つまり、多義性は同じスペルでありながら、その目的は特殊でありながらつながっているのです。
- シノニミー： 形は異なるが、同じまたは似た意味を持つ2つの語彙要素の関係を表す。
- 反意語： 2つの語彙要素の意味成分全体を軸としたバランスの取れた関係である。
- メロノミー： 文章や言葉をどのように組み合わせて意味を持たせ、何かの一部や構成員を示すかである。
セマンティック解析の例
意味解析は、顧客レビューやチャットボットからのメッセージ、通話ボットとの会話など、さまざまな場面でビジネスをサポートします。 実際の事例をご紹介します：
- 例その1：Uberとソーシャルリスニング
Uberの意味解析に関する戦略は以下の通りです。同社がアプリの新バージョンを導入する際、ソーシャルネットワークやユーザーがどう感じているかが注意深く調査されます。 ここで言う「ソーシャルリスニング」とは、ソーシャルネットワーク上でリスニングを行い、ユーザーの幸せや不幸せを知ることです。
“Uberでは、この方法を毎日使って、私たちの変化についてユーザーがどう感じているかを判断しています。 変更を加えるとき、人々が何を好み、何を変える必要があるのかがすぐにわかるのです。”
Krzysztof Radoszewskiは、Uberの東欧・中央ヨーロッパのマーケティングリーダーです。
- 例2：Googleのセマンティックアルゴリズム「ハミングバード
セマンティック分析システムは、B2BやB2Cの企業だけでなく、カスタマーエクスペリエンスを向上させるために利用されています。 Googleは、検索者が物事をよりよく理解できるように、セマンティックツールを作りました。
2013年に作られたGoogleのハミングバードアルゴリズムは、人々が何を求めているかを調べることで、検索結果をより適切なものにします。
このアルゴリズムは、自然または有機的な参照（SEO）を改善し、ウェブサイトのページに質の高いコンテンツを置くことで利益を得ることができる企業を支援するものでもあります。 意味的に」関連性のあるキーワードでよりよくリンクされるようになります！
結論
機械学習と組み合わせることで、セマンティック解析は、機械が構造化されていないテキストから目的を引き出すことを大規模かつリアルタイムで可能にすることで、データをより深く掘り下げることができます。
セマンティクスを利用した強力な機械学習ツールは、ユーザーに貴重なインサイトを与え、より良い意思決定や体験を提供するのに役立ちます。
QuestionProは、アンケートの作成、送信、結果の確認ができるアンケートソフトです。 QuestionProのアンケートの設定によっては、そのアンケートの回答を意味解析ができるアルゴリズムの入力として利用することができます。
