AIは「デジタルレイバー」としてさまざまな場面で役立ち始めています。

• OCRと連携しての文字読み取り
• 画像認識技術と組み合わせての顔認識
• RPAと連携しての作業自動化

といったように活用範囲に限りはなく、アンケート解析においてもAIが活用されるようになっている点もポイントです。 今回はアンケート解析に関係するAIの活用事例を通して、将来的にアンケート解析がどうなっていくのかを考察していきます。

アンケート解析にかかわる、テキストマイニングの事例をご紹介！

AIのアンケート解析には「テキストマイニング」という技術がかかわっています。テキストのワード出現率などから顧客の需要や課題の発見といった解析を行う技術です。 ここからはAI×テキストマイニングの事例をご紹介していきます。

メールのアンケートを分析、サービス評価に利用

従来のメールアンケートでは回答項目が選択肢になっているのが普通でした。集計や分析などにおいて自由回答項目があると面倒だからです。 しかしAIがテキストマイニングして自由回答項目を解析できるようになり、状況は変わっています。メールアンケートでも自由回答欄が設けられるようになって取得できる内容が増えました。 自由回答欄の内容はAIが解析した後感情を読み取って段階に分類、サービスの評価レベルを可視化できます。 またメール内容からトラブルに関係するワードを取得して学習、トラブルが今後発生する危険性を事前予測するシステムも登場しています。

新聞記事を解析して市場動向を事前予測する

AIを活用してある経済新聞の情報をテキスト化、投資データ化する研究も行われています。 新聞で使われている各ワードを抽出して隣接している言葉も含めて分析、市場の長期的な変動予測へとつなげる研究です。約10年間のデータ分析によって1ヵ月後の予測で60%以上の騰落正答率を収めるなど、ある程度の成功結果が出ています。

コールセンターの声を解析、ナレッジ共有やレポート作成などに活用

コールセンターにおいてはよくAIを活用した事例が取り上げられています。素早く適切に対応する必要があるコールセンターでは、AIの解析力が役立ちます。 AIによって音声の自動テキスト化などが実現して

• レポート作成時間の削減
• ナレッジ共有の効率化
• 問い合わせの傾向に関する分析の精度向上

などにつながっています。 その他音声内容に応じてアラートを出す機能なども利用できるようになり、リアルタイムでのトラブル処理に役立てられているのもポイントです。

まだ精度は不十分！アンケート解析には人の手が必要不可欠

AIのアンケート解析における活用事例はありますが、テキストマイニングの技術がまだ完ぺきではないといった課題もあります。しばらくは人の手を基本としてアンケート解析を行っていく必要があるでしょう。 もしアンケート解析において人手が不足しているときは、アンケートの紙データテキスト化や集計などを外部業者へ依頼してみましょう。自社ではデータ解析といった重要な作業に時間を取りやすくなります。

まとめ

今回はAIのアンケート解析における事例や今後などをご紹介してきました。 AIは進化中なので今後も精度向上はしていくでしょうが、しばらくはアンケート解析において人手は必要不可欠です。もし人手が不足している場合は外注などを検討して作業効率化を実現してみてください。 弊社でも紙データのテキスト化やアンケート集計などを承っているのでぜひチェックしてみてくださいね。