特許出願前の特許調査など、大量の文書から有益な情報を抽出する「AIテキストマイニング」～AI活用で効率化

ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する株式会社MatrixFlow（本社：東京都台東区、代表：田本芳文）は、アンケートや日報などの大量の文書から有益な情報を抽出する「AIテキストマイニング」機能をMatrixFlow上でリリースしたことを、23年3月7日プレスリリースで公表した。

本機能の活用により、日報や作業報告書などからリスクを早期発見したり、特許出願前の特許調査における作業時間を短縮したりすることが可能となる。また、文書の分析にかかるリソースを最小限にとどめ、経営判断やソリューションの立案などより重要な意思決定に集中できるようになるとしている。

AIテキストマイニングは、アンケートや特許論文、日報などの膨大な文書から企業にとって有益な情報を抽出する機能。これまで数百、数千万に及ぶ大量の文書を手作業で分析することは手間がかかり、困難な作業だったが、AIテキストマイニング機能によって、膨大なテキストデータを入力するだけで自動で分析することができる機能だ。

AIで大量のデータを学習させる場合、「これは猫の画像です」「この文章は〇〇について書かれています」などと一つひとつの画像や文章に対してタグ付けする、アノテーションと呼ばれる作業が必要となる。しかし、AIテキストマイニング機能を使えば、大量にあるテキストデータをそのまま入力するだけで自動で分析し、インサイトを得ることが可能となる。

また、AIテキストマイニングで分析したトピックや単語をベクトル化し、教師あり学習と組み合わせて分類や回帰することが可能で、例えば、文書に含まれる単語を自動でフォルダ分類する際などに活用できるとしている。

■AIテキストマイニングに含まれる4つの機能

①感情分析
文書に含まれる単語をもとに、ポジティブな内容かネガティブな内容かを判断。口コミやSNS投稿などの分析を通して、マーケティング施策やカスタマーサポートの品質向上につなげることが可能となる。

②共起ネットワーク
入力した複数の文章において「共」に出現する単語を表示。また、その出現頻度を円の大きさで可視化することができ、単語の関係性から、文章の特徴を把握することが可能となる。

③類似文書抽出
報告書やレポートなど入力した文書を選択すると、AIが自動で類似した文書を判別し、複数表示される。例えば、調査したい内容が書かれた特許論文を選択すると、その内容に類似した記事をAIが抽出。

④トピック分析
入力した複数の文書を分析し、トピックを抽出。これにより文書を構成しているトピックを確認したり、トピックを構成している単語を可視化することが可能となる。

【オリジナル記事・引用元・参照】
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000051.000041251.html

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