拓海先生、最近部下から「顧客の声を詳細に解析して改善点を見つけよう」と言われまして、Aspect Based Sentiment Analysisという言葉が出てきたのですが、正直よく分かりません。これって要するに何ができる技術なのですか？
素晴らしい着眼点ですね！Aspect Based Sentiment Analysis（ABSA）は、レビューやアンケートの文章から、例えば「価格」「接客」「品質」といった項目ごとに評価の良し悪しを分けて読める技術ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ、要点を3つで説明しますね。
要点3つ、頼もしいですね。ただ、現場の人間は「全体の満足度」ばかり見て、細かい側面別に見る習慣がありません。投資対効果を考えると、まずどこに力を入れればいいのか判断できますか？
投資対効果に直結しますよ。これも要点3つで。まず、どの項目が売上やクレームに直結するかを特定できる。次に、改善の優先順位を数値で示せる。最後に、少ないデータでも効果を出す設計が可能です。難しい言葉は使いません、身近な例で考えましょう。
なるほど。じゃあそのInstructABSAという手法は、従来と何が違うんですか？我々のような中小企業でもメリットはありますか。
良い質問です。InstructABSAは「指示（instruction）を学習に加える」ことで、小さなモデルでも強い性能を出す点が特徴です。要点を3つ。指示に基づく例を学ばせる、肯定・否定・中立の例を毎サンプルに入れる、そして軽いモデルで競合する大きなモデルに匹敵する結果を出す、です。
つまり、わざわざ大きなクラウドAIに高額投資しなくても、うまくやれば費用を抑えて効果が得られるということですか。これって要するにコスト削減に直結するということ？
その見方は現実的で素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。費用対効果の観点ではその通りです。さらに、必要なデータ量が少なくて済むので導入のハードルが下がる点も見逃せません。
現場に展開する場合、現場の担当者が結果を解釈できるかが心配です。結果がただの数値で返ってきて、現場が使えないということにならないでしょうか。
優れた指摘です。ここも要点を3つで整理します。結果は必ず「項目」「感情極性」「根拠となる文言」のセットで出す設計にできる。次に、現場で使える簡単なダッシュボード表示に変換する。最後に、最初は人間が確認してフィードバックを回す運用にする。段階的に現場に馴染ませる方法が現実的です。
よくわかりました。最後に私の確認ですが、要するにInstructABSAは「少ない資源で、項目別の感情を高精度に出し、現場で使える形に落とし込める」ということですね。これなら投資判断がしやすいです。
その理解で完璧ですよ！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒にプロトタイプを作れば、短期間で現場の納得感を得られるはずです。では次回、具体的な運用プランを一緒に考えましょう。
