CASE 29INDUSTRY営業・マーケティング

自然言語処理技術を活用した
自由回答アンケートのデータ分析

データ分析

RESULT // HIGHLIGHT

自然言語処理で自由回答を自動分類し顧客の声の分析を効率化

数万件の自由記述アンケートを自然言語処理で自動トピック分類・感情分析。手作業の集計負担を大幅に削減し、顧客インサイトの迅速な抽出と施策改善を実現

OVERVIEW概要

顧客満足度調査やサービス利用後アンケートに寄せられる膨大な自由記述テキストを対象に、自然言語処理を活用して自動分類・感情分析・課題抽出を行うデータ分析パイプラインを構築しました。形態素解析や埋め込み表現を用いたトピックモデリングにより、テキストデータに潜在する主要な改善要望やポジティブ・ネガティブな評価傾向を可視化し、顧客の声を迅速に事業改善へ繋げる体制を確立しました。

INDUSTRY業種: 営業・マーケティング
SCALE企業規模: 従業員数約50名
CHALLENGE課題: アンケートの選択式設問は集計が容易な一方、最も具体的な本音が書かれている自由回答テキストの分析は、担当者が1件ずつ目視で確認し分析を行なっているため、工数がかかっておりました。
SOLUTIONソリューション: BERTやLLM等の言語モデル・ワードクラウド・ネガポジ分類モデルを組み合わせたテキスト解析パイプラインを開発しました。自由回答からストップワードを除去した上で、類似した意味を持つ文やキーワードを自動でクラスタリングし、話題ごとの頻出度やポジティブ／ネガティブ比率を自動算出するモデルを構築しました。
TECH技術: データ分析
PERIOD期間: 2ヶ月
TEAM体制: データサイエンティスト 1名