プレスリリース

メタデータ株式会社（所在地：東京都文京区；代表取締役社長：野村直之）は、2023年1月31日、チャットボットや、その素材となるFAQの保守・拡充・改善を快適、快速に実現するテキスト分析ソリューションを提供開始いたします。自由回答欄が複数あるアンケートやクチコミや顧客窓口からの顧客の声、社内メッセージや文書全般の日本語テキストをAI機能で様々に分析できる“Mrテキスト分析”のマルチテキスト・ビジュアル類似検索により、Q&A内容の不備・冗長性等を素早く解決します。チャットボット選択やナレッジマネジメント関連のコンサルティング事業者や、チャットボット・ベンダー、そしてチャットボット・ユーザー企業向けに、大規模化したシナリオや元となるFAQを保守・改良する作業の破綻防止、高品質化、スピードアップ、低コスト化のソリューションを提供いたします。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

■ 背景
今回のAIブームの産業応用の１つとして、サポート業務の効率化にチャットボット（対話bot）が使われ、市場が拡大しています。同じような質問に何度でも飽きず疲れず365日24時間、低コストで回答してくれるチャットボットは、適切に回答できる確率が高ければ大変便利で、サポート業務のコストダウンにつながります。しかし、学習の元となるシナリオ（スキルなどとも呼ばれる）、FAQが大規模化するにつれ、その内容や表現が互いに矛盾なく、詳細度や粒度を適切に保ちつつ保守していくのが加速度的に難しくなります。この作業をベンダーなどに外部委託するコスト負担が問題となり、‘埃をかぶる’チャットボットも少なくないのが現状です。

■ マルチテキスト・ビジュアル類似検索
この問題を解決するのに、メタデータ社が2022年8月に発売した、“Mrテキスト分析”のマルチテキスト・ビジュアル類似検索が有効であることがこの間の実証評価により判明しました。この実証評価では、社内PC利用サポートデスクを代替するチャットボットを題材に、（1） 回答出来なかった質問文でQAを類似検索、（2） ‘イマイチな回答’とのフィードバックから内容・表現の改良案を類似検索、（3） ２組のFAQをマージして重なり状況をチェックするのに類似検索を繰り返し実行（マクロ）、（4） 「客の言葉」を用いて回答しているか正式用語に言い換えているか等のポリシーの一貫性をチェック、という４つの課題について、一定の解決をみることができました。

これら４つの課題のいずれについても、“Mrテキスト分析”のマルチテキスト・ビジュアル類似検索の優れた２大特長が威力を発揮します：
特長１．【xAI=説明可能なAI】意味的に重なりのある重要語上位数10語が【類似の根拠】として色付けされて視認できるので内容の不足や冗長性が素早く把握できる、
特長２．【悪魔の証明】該当の内容や表現が存在しないことを素早く把握できる。



図「ファイヤーウォールを有効/無効に切り替える方法」の質問文が5000超の中に無いことを数秒で確認
〜部分的に関連した記述を含む回答文を上位にランクさせメモ欄に新Q&A作文のドラフトをコピペ

上図のように、自由回答欄を複数備えるCSVファイルを取り込んだ“Mrテキスト分析”のマルチテキスト・ビジュアル類似検索では、Q&Aの両方のテキスト欄にまたがる類似箇所を総合類似度順の上位からハイライト表示することができます。これにより、類似の質問文が無くて回答に失敗したけれど、実質的に回答を（一部ずつ）含んだ関連の回答文があれば、直ちにそれに気づくことができます（前記（1）を解決）。類似度を長さで示す水色の横倒し棒グラフが十分短くなったランキング低位以下の記事はほぼ無関連なので見る必要ありません（悪魔の証明）。



２つの似て非なるFAQをマージする場合（前記（3））、ビジュアル類似検索を繰り返し実行するマクロ機能を用います。高類似度のもの（左図中の“交わり”部分）のみを精査するだけで足ります。これにより、大幅な生産性向上となります。
これら“Mrテキスト分析”のサポート機能によりQ&A内容の不備・冗長性等を素早く解決します。こうして、チャットボット選択やナレッジマネジメント関連のコンサルティング事業者やチャットボット・ベンダー、そしてチャットボット・ユーザー企業向けに、大規模化したシナリオや元となるFAQを保守・改良する作業の破綻防止、高品質化、スピードアップ、低コスト化のソリューションを提供いたします。
■メタデータ株式会社について
メタデータ株式会社は、2005年12月にメタデータ活用技術、AIの応用ソフトウェア会社として設立。自然言語解析エンジン『メタパーザ』を駆使した意味解析技術により、5W1H抽出によるコンテンツ連携や個人情報の自動匿名化、評判分析（ネガポジ・感情解析）、意味による自動分類やポジショニングマップ描画、などを開発してまいりました。最近では、AI活用のボトルネック打開のため高精度な正解データをほぼ自動で生成する”AI for AI”を掲げ、機械学習、ディープラーニング等の人工知能研究の蓄積を活かした分析エンジンやマッチングエンジンxTechにも注力しています。