営業日報、VOC、サポートチケット、従業員評価レポート──企業活動で生まれるテキストは、これまで非構造化データとして十分に活用されてきませんでした。dotData TextSenseのAIは、テキストから「意味ラベル」を抽出し、業務データと掛け合わせることでビジネスに直結するインサイトを発見します。たとえば、顧客の声から不満や解約リスクを早期に察知し、営業日報から成功商談の共通パターンを把握、人事1on1の記録からモラル低下や退職リスクを予兆として捉えるなど、テキストならではの示唆を具体的なアクションへと導きます。
dotData TextSense
テキストマイニングを超えて
ーAIによる次世代テキスト分析
AIがテキストデータから「意味」を自動で発見。前処理や専門知識なしで、誰もが短時間でビジネスに直結する洞察を得られます。
未活用のテキストデータを
成長のエンジンに
誰もが使える、
テキスト分析の民主化
従来のテキストマイニングを活用するには、辞書の整備や形態素解析などが必須で、時間・コスト・難易度のあらゆる面でハードルが高い分析でした。テキストマイニングには、たとえば「お客様を訪問しなかった」のような否定表現でも「お客様」「訪問」といった単語だけを拾い、文脈を正しく捉えられないという限界がありました。dotData TextSenseは生成AIを活用し、複雑な前処理なしで文脈や意図を正確に把握します。これにより、専門知識がなくても誰もが直感的にテキスト分析を始められる──まさに「テキスト分析の民主化」を実現します。
AIでラベル推薦&
プロンプト自動調整
dotData TextSenseは2つのAI機能で高精度を継続的に実現します。まず、入力テキストを解析して抽出すべき「意味ラベル」を自動推薦(例:VOCから「配送遅延」「価格不満」「UI混乱」等)し、ユーザーは候補を選ぶだけで設計を開始できます。次に、結果への〇/×フィードバックからプロンプトを自動調整し、否定表現や言い換えへの対応を学習。プロンプトエンジニアリングは不要で、確認と選択の繰り返しだけで網羅性・客観性・精度が着実に向上します。
dotData TextSenseの特長
dotData TextSenseは、非構造化テキストを意味ラベル化することで効率的に活用し、シンプルなGUIを通じて誰でも短時間で高度な分析を実現できるように設計されています。前処理不要、AIによる意味推薦、自動プロンプト調整など、従来の課題を解消する機能を搭載し、幅広い業務に対応できる拡張性、そしてコストの最適化の実現まで、多くの機能を兼ね備えています。
複雑な前処理なしで
誰でも分析可能
従来の最大のハードルだった形態素解析やストップワード設定、同義語辞書の整備は基本的に不要です。生成AIの文脈理解でテキストをそのまま解析できます。前処理工数とコストを大幅に削減し、属人化を抑制。非技術者でも容易に分析を開始でき、現場主導の活用を後押しします。
活用アイデアを広げる
意味ラベル推薦
AIがテキストを解析し、抽出すべき「意味ラベル」を自動提案します。例:サポート「再現手順不足」「既知不具合」、VOC「価格不満」「配送遅延」、1on1「燃え尽き兆候」。候補を選ぶだけで設計が完了し、省力化・属人化の抑制に加え、活用アイデアも広がります。
フィードバックでAIが
プロンプトを調整
結果への○/×フィードバックだけで、AIがプロンプトを自動調整。否定表現や言い換え、業界特有の記述にも順応します。複雑なプロンプト設計や手動チューニングは不要。反復するたび精度が向上し、現場の判断に耐える安定したラベル抽出を継続的に実現します。
あらゆる業種・業務の
テキストを分析
製造の保全記録、営業の日報・議事録、コールセンターのVOC、サポートチケット、社内インシデント報告、人事1on1など、企業に蓄積された多様なテキストを意味ラベルとして構造化。業界や部門を問わず、集計・可視化から要因探索・予測まで、価値あるユースケースへ迅速に展開できます。
構造化×非構造化で
複合インサイト
dotData TextSenseで抽出・構造化した意味ラベルを、売上・顧客・運用などの業務データと統合し、dotData Insight/Feature Factoryへ投入。構造化×非構造化の融合で、定量・定性の両面から複合要因を明らかにし、意思決定の精度を高めます。
生成AIコストを
最大1/10に
dotData TextSenseは、サンプリング、プロンプトの共有、キャッシュ、ミニバッチ化などの最適化により、単純な利用と比べて最大1/10まで生成AIのコストを抑制。試行錯誤が必要な設計段階から、全量データへのラベル付けが必要な運用まで、大幅なコスト削減を実現します。
利用のステップ
CSVを用意しドラッグ&ドロップで準備完了
営業日報や顧客の声(VOC)などのテキストファイル(1テキストが1行のCSV形式)を準備してください。形態素解析などの前処理や辞書の準備は不要です。GUIからドラッグ&ドロップしてアップロードが完了したら、解析の準備は完了です。複雑な準備は不要で、誰もが簡単にテキストの分析をスタートできます。
文脈理解に基づいたラベルの推薦
テキストをAIが解析し、抽出すべき「意味ラベル」を自動的に推薦します。従来は人が考える必要があったラベル設計も、AIが客観的かつ網羅的に提示するため、効率的でブレのない分析が可能になります。ユーザーは提案された中から必要なラベルを選択するだけで分析を進められます。もちろん、ユーザー独自のラベルをGUIから定義することも可能です。
フィードバックで精度を向上
ユーザーは、AIが推定したラベルへ、正誤の判定をフィードバックします。また、AIがフィードバックを解析し、プロンプトを自動調整します。従来「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれた高度な作業ですが、それを意識せずに、誰でも簡単にラベルの推定精度を高めることができます。
構造化データとして即ダウンロードし活用
プロンプトが確定したら、全量データに対してラベルの推論を実施し、テキストデータに「意味ラベル」を付与します。構造化されたラベルデータをダウンロードしてください。集計・可視化から要因探索・予測まで、価値あるユースケースへ迅速に展開できます。
ニュース
dotDataのAIプラットフォーム 特徴量がデータ活用の成否を決める
dotDataは、独自の特徴量自動設計技術をコアとして、機械学習でAIモデルを構築する、特徴量をアセットとして蓄積しデータを強化する、データインサイト(洞察)を抽出して業務をデータドリブンに変革するといった、様々なシーン毎に最適なAIプラットフォームを提供し、データ活用、AIによるビジネスのDXを支援します。
お問い合わせ
気軽に話を聞いてみたい、ユースケースを知りたいなど、お客様のニーズに合わせてサポート致しますので、まずはお気軽にお問い合わせください。
よくある質問
従来のテキストマイニングは、単語の出現頻度や事前に用意された辞書に依存して解析をおこない、ワードクラウドなどの手法を用いて、間接的に分析結果を解釈するため、テキストマイニングの活用には文脈の理解や否定表現の解釈に限界がありました。これに対しdotData TextSenseは、大規模言語モデルを活用し、文章全体の文意や意図を直接捉えて「意味ラベル」として抽出します。これにより、従来手法では難しかった高精度で解釈性のあるテキスト解析を誰でも実現できるのが大きな違いです。
dotData TextSenseは大量のテキストを、営業日報を分析して商談の成約要因を特定したり、顧客フィードバックを体系的に整理して満足度向上につなげたりすることができます。また、従来のテキストマイニングがポジネガやセンチメント分析に大きな工数を必要とするのに対して、ソーシャルやレビューなどのデータをポジネガやセンチメントの意味ラベル化し、簡単に分析をすることができます。dotData Text Senseは、小売、金融、製造、ITなど業界を問わず、非構造化テキストを業務データと融合することで、新しいインサイトを発見し、意思決定の質を高める幅広い業務に活用できます。
生成AIを活用するテキストマイニングでは、まずセキュリティの確認が必要です。dotData TextSenseは OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、vLLM など複数APIをサポートしており、ユーザーで許可されたAPIを選択できます。次にコスト面です。テキスト マイニングは大量の非構造化データを扱うほど生成AIの実行コストが増えます。dotData TextSenseはラベル設計、評価段階ではダウンサンプリングで高速・低コストに検証し、全データのラベル付け時もバッチAPI/プロンプト最適化/キャッシュにより推論トークンを削減して、最大でコストを1/10まで抑えます。
AIテキストマイニングとは、AIを活用して大量のテキストデータを自動で解析し、有益な情報を抽出する技術です。従来のテキストマイニングツールでは、辞書整備やデータの前処理が必要でしたが、AIテキストマイニングは自然言語処理によって文脈や感情を理解し、非構造化データを定量的に分析できます。この技術を活用すれば、顧客満足度の変化を把握したり、製品やサービス改善のヒントを得たり、分析結果の精度を高めて意思決定に役立てることが可能です。dotData TextSenseは、こうしたAIテキストマイニングの手法を誰でも簡単に使えるように設計されており、ビッグデータの分析や結果の解釈の効率化を支援します。
テキストマイニングツールの選定は、「分析の精度」と「運用のしやすさ」の両立が重要です。特に、AIが文脈を理解して結果の解釈を支援できるか、前処理や辞書整備の手間がどの程度省けるかを確認しましょう。dotData TextSenseのように、AIが自動で意味を理解し、精度が継続的に向上するツールを選ぶことで、現場主導の迅速なデータ分析が可能になります。