AIを使って分析結果を解釈できる「AI サマリ」の紹介

AIサマリ機能は、K-Meansクラスタリングや因子分析、テキスト分析などの一部のアナリティクスにて、分析した結果を要約して自然な文章で結果をまとめてくれる機能です。

サポートされているアナリティクスは以下となっています。

このAIサマリにより、分析結果をAIが自動的に要約し、誰でも理解できる自然な文章で説明してくれるため「結果は出たけれど、それが何を意味するのか分からない」という問題を解決することができます。

今回はその中でも、「テキスト分析 - 単語のカウント」と「K-Means クラスタリング」での「AI サマリ」の結果について紹介をしていきます。

テキスト分析 - 単語のカウント

例えば、「単語のカウント」では、共起ネットワークといったチャートで、どういった単語グループがあるのかを分析することができます。

アナリティクスガイドによってチャートの見方を解説してくれているので、初めてテキスト分析をする人でも、どのようにチャートを見ていくのかはガイドされています。

しかし、この共起ネットワークの結果を解釈する際には、以下のような問題があります。

そこで、「AI サマリ」の機能を使うことで、これらの問題を解決することができます！

使い方は驚くほど簡単で、分析を実行した後に「AIサマリ」ボタンを押すだけです。

これによってテキスト全体の傾向を要約した「サマリ」の情報と、各グループの特徴と実際の文章をまとめた「頻出単語のグループ分け」の情報が出力されます。

このAI サマリを見るだけでも、テキスト分析の結果としてどういうグループがあるのかをすぐに判断ができます。さらには、実際の文章の例も表示されるため、数値だけでは見えない顧客の声の背景まで理解できます。

K-Meansクラスタリングでは、各クラスターの特徴をレーダーチャートや散布図（バイプロット）などのいくつかのチャートで確認できます。

以下はレーダーチャートとなりますが、クラスター3は全体的に高評価、クラスター1は全体的に低評価であることが分かります。ガイド付きのアナリティクスにより、チャートの読み方も詳しく解説されています。

しかし、これらのチャートを見ても、以下のような課題があります：

そこで、「AIサマリ」の出番です！

K-Meansクラスタリングを実行した後に**「AIサマリ」**のボタンを押します。

これによって各クラスター（グループ）のクラスター名と特徴をまとめた情報が出力されます。

画像

今回のクラスタリングでは、以下のようなグループに分類されていることを要約してくれています。

各クラスターの特徴

このAIサマリを見るだけで、それぞれの分けられたグループにはどういった特徴を持っているのかをAIが判断して教えてくれるために、誰でも簡単にK-Means クラスタリングを使えるようになります。

今回紹介した、「テキスト分析 - 単語のカウント」と「K-Means クラスタリング」以外のAI サマリの結果についても以下に紹介いたします。

トピックモデル

トピックモデルでは、各トピックの特徴の要約と実際の文章をまとめて説明してくれます。

因子分析

因子分析では、因子負荷量を元にした各因子の特徴について説明します。

対応分析

対応分析では、変数の値（カテゴリー）の関係について文章として教えてくれます。

AIサマリ機能は、複雑な分析結果を誰でも理解できるようにAIが教えてくれる機能です。

従来は、K-Meansクラスタリングや因子分析、テキスト分析などの結果が出力されても、「チャートの見方を覚える」「結果を自分で解釈する」「各グループの特徴のラベル付けをする」といった専門的なスキルが必要でした。

AIサマリ機能では、ボタンを1つ押すだけで、これらすべての作業をAIが代行します。

アナリティクスを実行した際のチャートを読み解く時間や専門知識の習得に時間をかけることなく、すぐに分析結果を理解し、ビジネスの意思決定に活用することができるようになります。

データ分析した結果を読み解くのに自信がない方、分析に時間をかけずにインサイトを得たい方にとって、AIサマリは強力なパートナーとなるかと思います。

AI サマリなどの新機能を、ぜひご自身で体験してみてください！

新しいガイド付きアナリティクスやAI サマリが、きっと皆さんのデータ分析をサポートしてくれるはずです。

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