IBM 非構造化情報の自然言語分析

コンテンツを分析、検索、分類して業績の向上へとつなげます。


Gartner:Magic Quadrant for Enterprise Content Management 閲覧する(US,IBM外のWebサイトへ)

エンタープライズ・コンテンツからビジネスの洞察を引き出し、整理し、分析して結果へとつなげます。企業の情報の 80% 以上が構造化されていないコンテンツであるため、エンタープライズ・コンテンツから実行可能な新たな洞察を得るための分析的なアプローチが必要となります。新たな洞察を得た組織は、業績の向上を計画して具体化し、結果につなげることができます。高度な自然言語処理を活用することにより、文書、レポート、e-メール、Web コンテンツなどに含まれるテキスト情報から、人間の使用する言語の意味やコンテキストを解読できます。

活用事例

コンタクトセンターに寄せられた顧客からの問い合わせ、販売代理店の声、ブログや掲示板などのインターネット上の意見といったテキスト情報を分析し、顧客の要望を新製品開発に盛り込んだり、営業施策やマーケティング施策に役立てることができます。その他、保険金詐欺やコンプライアンス違反の発見など、多種多様な目的に活用されています。

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参考書籍

ビッグデータを活かす技術戦略としてのテキストマイニング
菰田文男 編著、那須川哲哉 編著
出版社:中央経済社

テキストマイニングを使う技術 / 作る技術~基礎技術と適用事例から導く本質と活用法
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 シニア・リサーチャー 工学博士 那須川哲哉 著
発行:東京電機大学出版局

IBM 奇跡の“ワトソン”プロジェクト~人工知能はクイズ王の夢をみる
スティーヴン・ベイカー 著、土屋政雄 翻訳
出版社:早川書房

導入事例

Content Analytics は、エンタープライズ・コンテンツのソースや形式に関係なく優れた意思決定を行うことを可能にする、高度な検索および分析のためのプラットフォームです。

主要製品およびソリューション

すべての製品 - 非構造化情報の自然言語分析

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