テキスト分類の活用事例

SNS投稿内容の分類

SNSの投稿内容を確認して、ポジティブな投稿か、ネガティブな投稿かなどを判別します。

SNSを通じた炎上の検知や、犯罪を抑えるためにテキスト分類が活用されています。

誰も傷つかないSNS

テキスト分類を行うAIによりSNSの投稿内容を監視することで、誹謗中傷や悪口が投稿されないSNSがあります。動画で見てみましょう。

闇バイトの募集を監視・削除

SNSなどに書き込まれる、違法なバイト「闇バイト」の募集に関する投稿を、AIにより監視します。

闇バイトに関わる「受け子」「運び屋」「高収入」といった単語を、自然言語処理の技術を使い抽出して投稿を発見し、犯罪を未然に防ぎます。

コールセンターなどに寄せられた問い合わせの分類

株式会社日立ソリューションズ「活文」

「活文」は、コールセンターなどに寄せられる問い合わせの分類・集計を行います。

人間の力だけでは、多くの手間と時間がかかっていた分類作業をAIが使うことで、業務負担を軽減させることができます。

企業が持っている「教師あり学習の訓練データ」をもとに学習させる、Google社の「BERT」という自然言語処理を行うAIを使うことで、この分類業務を実現しています。

参考：PR TIMES「明治安田生命がコールセンターなどに寄せられた問い合わせ分類業務に「活文」を導入」

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000177.000053429.html

迷惑メールの分類

AIによる機械学習であらかじめ作成しておいた「辞書」を使うことで、迷惑メールの分類ができます。

迷惑メールと正常なメールを複数用意して、これを「教師あり学習の訓練データ」として学習させることで、「広告」「高額当選」「出会い」などの、迷惑メールにありがちなキーワードを登録した辞書を作成することができます。

機械学習で作成した辞書の中にあるキーワードと、受信したメールを「形態素解析」で分割した単語を照らし合わせて数値化します。

合計数値が一定以上になった場合に、迷惑メールであると分類します。

参考：日経クロストレンド「【AI基礎講座】気付いていますか？ あなたのすぐそばにいるAI」

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00163/00003/