多言語 AI 分析は、顧客体験の可能性を解き放ち、ビジネスの成長を促進する鍵となります

テキスト分析は、顧客が話す言語に関係なく、顧客の意見のあらゆる例を検出して注釈を付けることができる強力な分野です。

ビジネスを取り巻く膨大な量の非構造化データに目覚めつつある経営者にとって、AI による言語に依存しないテキスト分析の可能性は、重要な (しかし見落とされやすい) 問題です。

結局のところ、非構造化データ (UD) はスプレッドシートなどの形式の構造化データではなく、通常はさまざまなソーシャル メディア、ブログ、Web サイトのコメント、コールセンターの通話、プライベート チャットなどにある大量のデータです。 . – そしてこのデータは、カスタマー エクスペリエンス (CX) の向上に関心のある企業にとってさらに大きな価値を持つ膨大なリソースを表します。

ほとんどのデータは非構造化データです。 MIT の推定によると、今日のデータの 80% から 90% は非構造化データであり、そのデータは急速に増加しています。そしてこの事実は、顧客からのすべての意見は、技術と専門知識に投資した企業によって照合および分析できることを意味します。

これがテキスト解析人工知能の役割です。その結果、あらゆるプラットフォームでビジネス ブランドにコメントするすべての顧客が、自分の考え、意見、アイデアにこれまでにないアクセスを得ることができるようになります。これにより、企業は優先すべき顧客の問題点を正確かつ迅速に特定できるため、顧客離れが減少します。

この一般性を考慮すると、言語不可知論の価値を認識することが特に重要です。分析と注釈を英語の観点のみ (他の観点が存在する場合) に限定すると、非構造化データの規模とこのテキスト分析の一般化可能性が損なわれます。

したがって、多言語 AI 分析の仕組みと、顧客の意見の包括的な概要を収集する可能性を理解する必要があります。

自然言語処理の力

AI 主導のテキスト分析の基礎は、機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) の組み合わせです。

機械学習は、人間の学習を模倣するように設計された人工知能の手法です。従来のプログラミングでは人間が作成したルールを実行する必要がありますが、機械学習はデータ分析を使用して、推論に使用できる非常に複雑なパターンを学習するため、問題の解決や複雑なタスクの実行に非常に優れています。

同時に、自然言語処理 (NLP) は処理言語に属します。実際、これは機械学習によってサポートされる複雑なタスクの 1 つとして理解できます。

これに関連して、自然言語処理 (NLP) の用途は多岐にわたります。これは、特定の用語や単語がテキスト内に出現する頻度を数えるなど、より単純な目的に使用できます。あるいは、特定のテキストの雰囲気や感情を判断するという、より難しい課題に挑戦することもできます。

明らかに、両方とも、利用可能なすべての顧客の意見を詳細に理解したい企業にとって非常に役立ちます。

これらの自然言語処理 (NLP) の使用により、企業は大量のデータを評価して、自社のブランドがオンラインまたはオフラインでどのくらいの頻度で話題になっているかを確認したり、コメントが肯定的か否定的かを理解したりできます。このシリーズはより微妙な感情についてのものです。

多言語アプローチ

このアプローチの重要な利点は、すべての顧客の意見を含めることができることです。テキスト分析はサンプルや選択ではなく、各意見に適用されます。

ただし、この目標を達成するには、特定の意見を表現する言語を制限することはできませんが、特に企業が多国籍組織である場合、AI は言語に完全に依存しない必要があります。

これは、教師なし機械学習と教師あり機械学習を使用することで実現できます。教師あり機械学習とは、関連するアルゴリズムが人間がトレーニング データに注釈を付けることによって「トレーニング」され、大量のデータ (ビッグ データとも呼ばれる) を伴うタスクでは AI が人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できることを意味します。

すべての言語ニーズを確実に満たすために、研究者らは、非構造化データを読み、理解し、手動で注釈を付けるさまざまな言語のネイティブ スピーカー約 300 人のチームを活用しました。たとえば、ツイートが肯定的か否定的か、件名に皮肉が含まれているかどうか、さらには電子メールやチャット メッセージの内容によって示唆されるカスタマー ジャーニーを判断します。

AI が母国語で (英語への翻訳や英語を使用した機械学習モデルを必要とせずに) トレーニングされると、その目標 (感情の確立やトピックの特定など) を高い精度で達成できます。簡単に使用できる英語の視覚化により、カスタマー エクスペリエンス (CX) の専門家や顧客維持マネージャーなどが理解できる言語ですべての顧客の意見を明らかにできます。

最も重要なことは、人工知能の精度が向上し続けることができるということです。たとえば、人がツイートの小さなサブセットに特定の感情を注釈付けすると、その精度を測定できます。ツイートがどの言語で書かれているかに関係なく、コンテンツの 80% ～ 90% 以上がアルゴリズムと一致していることがわかります。

これは、感情を表現するという主観的な性質を考慮すると、これらの AI テクノロジーがいかに強力になっているかを示しています。

非構造化データの干し草の山から一針を見つける

非構造化データ (UD) はどこにでもあり、世論調査のような定義ではなく、すべての顧客の意見を理解する機会を意味します。サンプルベースの顧客の意見を提供できます。

しかし、消費者の意見に自由にアクセスできるこの機能を真に実現するには、多国籍企業は AI の専門家や技術者を雇用するだけでなく、自社の AI システムが関連するすべての言語でデータを取得できるようにする必要もあります。英語のような精密トレーニング。

このように、テキスト分析はソースに依存しないだけでなく、言語にも依存しません。ビジネス リーダーが、顧客の視点、問題点、得られる点について詳細かつ正確かつ包括的に理解していると自信を持って主張できるようにします。

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