WEX (IBM Watson Explorer)

５．ダッシュボード分析

上記の様々な分析機能を組み合わせて、自社にとって見たい切り口で定点観測することが可能です。

日本発祥の高度な構文解析技術により、係り受けのパターンを検知することが可能です。
また、文章の流れ、品詞の組み合わせや出現位置から、"明らかに名詞である文字列"を抽出することができます。
そのため、企業固有の製品やブランド名などを自動認識することが可能になり、業務辞書を作成する手間を大幅に省くことができます。
辞書メンテナンスの時間は最小限に抑え、分析業務を最大化することができます。

高度な構文解析によって導き出された構文パターンをベースに、人間の感情により近い表現を自動抽出します。
WEXは「称賛、感謝、疑問、嫌悪、要望」の5つの感情表現レベルに文書を自動振り分けします。
お客様が求めているもの、評価していること＜顧客の声＞を浮き彫りにします。

[VoC分析で可能となるアクション例] "企業としてマイナスな表現に対する改善をし、プラスな表現を増やす。"

危険なキーワードやリスクの高い文章表現を予め設定しておくと、自動的に分析が行われ、しきい値を超えた際にメールやポップアップウィンドウなどでアラート通知をします。

実際にご利用いただいている、食料品製造会社様では、『ヨーグルト。。。臭い』、『バター。。。渋い』等、危険だと思われるワードを30分ごとに自動分析するように設定しています。
そして、しきい値を超えると、経営層及び製品管理部向けの社内ポータルサイトへ自動通知します。
問題製品の調査、大量回収事故予防施策の検討情報として役立てています。

人間の能力では1,000文書の分析が限界と言われています。WEXは圧倒的な文書数の分析が可能です。（10,000,000文書の実績あり）
WEXは高速処理の実現のため、独自インデックス（索引）を採用し、膨大なテキストデータに対しても高速な分析パフォーマンスを実現しています。
ビッグデータに対し素早く応答することで、分析者の思考を中断させることなく、サクサクと分析を行なうことができます。
hadoopとの連携によって、さらに大量データを高速に処理することも可能ですので、将来文書件数が増加しても、安心してご利用いただけます。
データ量を気にして年度別に分析するのではなく、まとめて一括分析することで、「知の発見」につながります。
多様で大量かつ高速に増え続ける"ビッグデータ"に対応するには、WEXはまさに最適のツールといえます。