ホーム　＞　事例を探す　＞　TRUE TELLER 2001年にリリースされ、テキストマイニングの活用領域を拡大し続けている「TRUE TELLER」。現在では多くのマーケティング調査会社やコールセンターのアウトソーサーが、この製品を活用しています。今回はまずテキストマイニングの重要性を俯瞰した上で、TRUE TELLER誕生の経緯やその特長を紹介します。 NRI ビジネスインテリジェンス事業部 グループマネージャー 三室 克哉 　多様なチャネルから収集した“顧客の声”を、いかにしてビジネスに有効活用するか。これが今、極めて大きな経営課題になっています。現在の市場は消費者主導型になっており、消費者が納得しない製品やサービスは、それがいかにコストパフォーマンスに優れていたとしても市場には受け入れられません。顧客の声を聞き、顧客が何を望んでいるのかを知ることは、ビジネスで生き残るためには必須条件なのです。また一度市場に受け入れられた製品、サービスであっても、問い合わせやクレームなどに継続的に対応しなければ、すぐに失速してしまうでしょう。もちろんここでも、顧客の声を聞くことは避けて通れません。 　しかし膨大な量のデータから、ビジネスに活かすべき有意情報を短時間で抽出することは、決して簡単なことではありません。例えばある企業に、1万件に上る“お客様の声”のデータベースがあるとしましょう。これらのデータにすべて目を通し、内容を理解した上で関連部署に有意情報を伝えるまで、いったいどれだけの時間がかかるでしょうか。数日のうちに行えると回答できる企業は、決して多くはないはずです。“顧客の声”がビジネスに反映されるまで、おそらく数週間から数カ月の期間がかかるのではないでしょうか。 　“顧客の声”をビジネスに活かすまでに長い時間をかけているようでは、市場の迅速な動きについていけません。特に最近ではインターネットの普及によって消費者同士の“クチコミコミュニケーション”が活発になっているため、情報伝播のスピードが高速化しており、消費者行動も迅速化しています。“顧客の声”をビジネスにフィードバックするスピードを飛躍的に高めなくては、現在の市場には対応できないのです。 　このニーズに対応するために、NRIが提供しているのが「TRUE TELLER」です。これは統合型テキストマイニング分析システムであり、膨大なテキスト情報を分析し、商品開発やサービス改善に短時間のうちにフィードバックすることを可能にします。この製品がリリースされたのは2001年。その後も継続的に改良が進められ、2005年現在のバージョンは4.5になっています。すでに150社ものマーケティング調査会社やコールセンターのアウトソーサーのが、アンケート調査や問い合わせ内容の分析にTRUE TELLERを活用しています。 　「もともとTRUE TELLERは、NRI社内で利用することを目的に開発されました」というのは、NRI ビジネスインテリジェンス事業部でグループマネージャーを務める三室克哉です。NRIでは10年以上前から、売上データ分析や購買データ分析などのデータマイニングのコンサルティングサービスを手がけており、このサービスを通じて「営業日報の特記事項などの“自由記述”の部分に経営に役立つ情報が豊富に含まれている」ことがわかったのだといいます。しかしこれらを定量分析することは、決して簡単ではありませんでした。文章を目で見て役立ちそうなところに蛍光ペンで線を引く、といった方法で、分析するしかなかったのです。「新しい発見が数多くある“宝の山”を、何とか定量的に分析できないか。この思いで開発したのがTRUE TELLERだったのです。」（三室） 　テキストマイニング製品はTRUE TELLER以外にも存在しますが、TRUE TELLERはそれらの製品とは大きく異なる特長があります。それは、多くのテキストマイニングツールが検索エンジンの延長線上に位置付けられるのに対し、TRUE TELLERはあくまでも分析を主眼としたツールであるということです。「検索エンジンから派生したテキストマイニングの多くは、日本語処理をいかにして行うかに重点が置かれていますが、テキストマイニングで本当に重要なのは、データマイニングと同じように“定量的な分析”を行い、実務に生かせる具体的なアウトプットを出すことです」と三室。そのためにTRUE TELLERでは、機械翻訳などで実績のある日本語分析技術をベースにした上で、単語の登場頻度の集計や構文解析に基づいた単語間の関係分析、グラフやマッピングによるビジュアルな結果表示など、分析結果を定量化するための機能提供にこだわっているのだといいます。またそのポテンシャルを最大限に引き出してもらうため、コンサルティングサービスにも力を入れています（図1）。 　例えばアンケート調査を分析する場合、どのような単語が回答に含まれるのかを、回答者の属性ごとに集計し、登場頻度に基づくランキングを行います。ここから回答者が“何に興味を持っているのか”、あるいは“何に注目しているのか”ということを、回答者の属性ごとに定量化できます。 　また単純な単語登場頻度だけではなく、その単語が他のどのような単語と結びついているのか（係り受け）も分析できます。例えば化粧品に関するアンケート調査で、“香り”という単語の登場頻度が多かったとしましょう。ここで“香り”という単語が“良い”という単語と強い関係を持っていることがわかれば、回答者の多くが“香りが良い”という評価をしていることが理解できます。（図2） 　このような分析機能を活用すれば、“顧客の声”の活用は飛躍的に迅速化します。また“いま顧客が何を問題にしているのか”を視覚化しやすくなるため、商品企画や商品改善の“気づき”を得ることも容易になります。 　しかし威力を発揮するのは、“顧客の声”の活用だけにとどまりません。例えばNRIでは「TRUE TELLERパテントポートフォリオ」というソリューションを提供していますが、これはTRUE TELLERの機能を特許情報分析に応用したものです。また「TRUE TELLER FAQナレッジ」では、この機能をナレッジマネジメントに応用しています。 　TRUE TELLERが提供するテキストマイニングは、極めて大きな可能性を持っているのです。 ※本文中の組織名、職名は公開当時のものです （2006/01/16公開）   ソリューション一覧へ

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