対象の非構造データ
1000を超えるサイトに掲載されている多様な記載のニュース記事、プレスリリース記事のHTMLデータ
作成・更新・付与したい分類、カテゴリ
営業スタッフが気にするニュースの分類、カテゴリ(合併、買収、新製品発表、提携、業績発表等)
ニュースに登場する企業名、グループ名、ブランド名の分類、カテゴリ
導入の背景
市場内の関連ニュースやプレスリリースを収集して、営業やマーケティング、経営戦略に活用していた。このデータを利用して、社内で特定の企業を担当している営業スタッフなどに、該当する企業のニュースなどを知らせることで、営業効率を高めるチャレンジをしたいと考えていたが、単純なテキスト一致では、同一企業名の違う会社であったりがヒットしてしまったりすることから、実用に耐えられないレベルのものとなっていた。人間が判断するのと同じようなレベルで、文章の意味合いから同一の企業かを判定したり、内容から共有する先を自動で変更したりすることができるシステムがないかを探していた。
構造化内容
企業の特性をAIで解析し、ニュース中に登場する企業が同一の企業であるかを人間と同じように判定
企業の既存顧客データに加えて、外部データを加えることで支店や事業所などの住所、そして商品やサービス、代表者名や略称、企業特有の表現や固有名詞などを学習させて、ニュース内にでてくる企業が、既存顧客かどうかを自動で判定。ニュース内の内容を分析し、その企業の追加情報として自動的に追加を行う。新商品の発表であれば該当商品名を、提携発表出れば提携先の企業名を、その企業の特徴として自動的に追加し、ニュースのカテゴリ分けの精度を高めていくことができた。