| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-09-27 14:00 生成AIによるVOC分析の自動化に向けた取り組み ～ 話題抽出・分類・要約の品質を支える工夫 ～ ○松島優太・進 義治・蔵満琢麻・田中靖大（キヤノンITソリューションズ）  NLC2025-4 |
|
| 抄録 | （和） | VOC（Voice of Customer）データを分析して活用することは製品やサービスの改善のために有用であるが、人手による分析は作業負荷や品質の面で課題がある。我々は、この課題を改善するため生成AIを用いてVOC分析レポートを自動作成するシステムを開発した。本システムは話題抽出・文書分類・要約の3ステップを生成AIにより実行することで分析レポートを作成する。各ステップに生成AI特有の課題があり、それらの課題に対応した工夫を行っている。SNSデータおよびコールセンター問い合わせデータを用いた評価を行い、文書分類で実用水準の精度を達成するとともに、分析レポート全体として実務に適用可能な品質であることを確認した。 |
| （英） | Analyzing and utilizing Voice of Customer (VOC) data is valuable for improving products and services, but manual analysis poses challenges in terms of workload and quality. To address these issues, we developed a system that automatically generates VOC analysis reports using generative AI. The system constructs reports through three steps—topic extraction, document classification, and summarization—each of which presents unique challenges specific to generative AI. We implemented tailored techniques to address these challenges. Evaluations using both social media data and call center inquiry data demonstrated that the system achieved practical levels of accuracy in document classification, and that the overall reports were of sufficient quality to be applicable in real-world business contexts. | |
| キーワード | （和） | 生成AI / VOC分析 / 話題抽出 / 文書分類 / 要約 / 企業 / / |
| （英） | Generative AI / VOC Analysis / Topic Extraction / Document Classification / Summarization / Enterprise / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 187, NLC2025-4, pp. 14-19, 2025年9月. | |
| 資料番号 | NLC2025-4 | |
| 発行日 | 2025-09-20 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2025-4 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2025-09-27 - 2025-09-27 |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | 第22回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 22nd Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2025-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生成AIによるVOC分析の自動化に向けた取り組み |
| サブタイトル（和） | 話題抽出・分類・要約の品質を支える工夫 |
| タイトル（英） | Efforts to Automate VOC Analysis Using Generative AI |
| サブタイトル（英） | Techniques to Support the Quality of Topic Extraction, Classification, and Summarization |
| キーワード(1)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(2)（和/英） | VOC分析 / VOC Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 話題抽出 / Topic Extraction |
| キーワード(4)（和/英） | 文書分類 / Document Classification |
| キーワード(5)（和/英） | 要約 / Summarization |
| キーワード(6)（和/英） | 企業 / Enterprise |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松島 優太 / Yuta Matsushima / マツシマ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | キヤノンITソリューションズ株式会社 (略称： キヤノンITソリューションズ) Canon IT Solutions Inc. (略称： Canon IT Solutions) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 進 義治 / Yoshiharu Shin / シン ヨシハル |
| 第2著者 所属（和/英） | キヤノンITソリューションズ株式会社 (略称： キヤノンITソリューションズ) Canon IT Solutions Inc. (略称： Canon IT Solutions) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 蔵満 琢麻 / Takuma Kuramitsu / クラミツ タクマ |
| 第3著者 所属（和/英） | キヤノンITソリューションズ株式会社 (略称： キヤノンITソリューションズ) Canon IT Solutions Inc. (略称： Canon IT Solutions) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 靖大 / Yasuhiro Tanaka / タナカ ヤスヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | キヤノンITソリューションズ株式会社 (略称： キヤノンITソリューションズ) Canon IT Solutions Inc. (略称： Canon IT Solutions) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-09-27 14:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2025-4 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.187 |
| ページ範囲 | pp.14-19 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-09-20 (NLC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]