[本文]

国・地域名:
ドイツ
元記事の言語:
ドイツ語
公開機関:
ドイツ連邦教育研究省(BMBF)
元記事公開日:
2021/10/08
抄訳記事公開日:
2021/12/24

AIを使った顧客フィードバック分析用検索エンジンの開発を支援

Dank KI schneller aus Kundenfeedback lernen

本文:

2021年10月8日付ドイツ連邦教育研究省(BMBF)による標記報道発表の概要は以下のとおりである。
BMBFは助成プログラムVIP+により、研究成果の商業的および社会的応用に関する研究を支援している。この資金助成によって、顧客からのフィードバックの論証パターンを認識する人口知能(AI)ベースのソフトウェアを開発した企業が誕生した。
このアイデアは、議論マイニング(Argument Mining)を使った顧客からのフィードバックのための検索エンジンを開発したダルムシュタット工科大学のプロジェクト“Argumen Text”で生まれた。このソフトの特徴は、単に議論を発見することに加えて、選択したテーマに関して、賛否両論があるかどうかも認識する。次のステップでは、検出された議論をグループ化する。このようにして、企業は、顧客からのフィードバックの中から、重要な情報を以前よりも約2000倍速く抽出し、たとえば危機的な状況において、より速く、より的確な情報を得ることができる。
グローバルなデータ量は毎年倍増している。世界のデータの約90%は、過去2年間だけで作成されており、世界のデータ量は毎年倍増している。このようなデータを評価するためには、これまで以上の努力が必要で、特に顧客からのフィードバックの分析には、これが顕著である。プロジェクト・マネージャーが見出したように、AIがサポートする処理は非常に有用である。ソーシャルメディアからニューステキストまで、利用可能なすべてのソースで様々な製品に関する有効なステートメントを検索する方法は、これまで存在していなかった。この検索は、UKP ラボのVIP+プロジェクト“Argumen Text”において、AI技術の議論マイニングを使うことで、大幅に簡素化された。
BMBFは、このプロジェクトに180万ユーロを助成した。この議論マイニング技術は、検証段階の初めには教育分野の個々のアプリケーションに限定されていた。VIP+の助成期間中に、このチームは様々な業界の検証パートナーと共に顧客フィードバックの分析や技術モニタリングなどの有望な新しいアプリケーション分野をテストしてきた。さらに基礎となるアルゴリズムは、その一般化の可能性と精度の点で大幅に改善された。
検証が成功した後、プロジェクト参加者は、2021年の初めにsummetix社(有)を設立し、開発した顧客のフィードバック・ソフトウェアを販売している。チームは、現在ビジネスの発展をさらに加速させるために投資家ラウンドを準備している。プロジェクト“Argumen Text”プロジェクトの検証作業は、2020年4月まで、BMBFの180万ユーロの助成を受けた。

[DW編集局]