事例紹介:名古屋市役所 広聴課様「市政の改善にむけた、住民の声の分析手法」のご紹介

こんにちは。レトリバ 営業の板谷です。

「レトリバの自然言語処理技術で何ができるの?」を知ってもらうために事例紹介をしていきたいと思います。

 

第1弾は名古屋市役所 広聴課様以下  名古屋市様)の
「市政の改善にむけた、住民の声の分析手法」をご紹介します!

 

 

 

名古屋市様の背景と課題

名古屋市役所のコールセンターには年間約5万件の問合せがあり、
「問合せデータを使って市政の改善提案ができるのではないか?」という課題をお持ちでした。

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そこに弊社が提案を受けて、課題解決に向けて一緒にチャレンジ※1していくことになりました。

※1内閣府オープンイノベーションチャレンジ2019」において、名古屋市の「住民等から寄せられた声を効率的に分析して改善提案をする手法」をテーマに事業化に取り組んでいます。

5万件のテキストデータをスピーディに分析するアプローチ

テキストデータの分析は基本的にテキストを分けることから始めます。
よく「”わかること”は”分けること”」と言われるように、大量のテキストデータは分けることで理解しやすくなります。

 

弊社のアプローチは以下のとおり。
AIがテキストを似たもの同士の固まりに分ける
人が固まりを見て名前をつける
AIが項目(名前の付いた固まり)ごとに定量化する
人が見て考察する(課題がないか確認する)
このアプローチのメリットは、処理の多くをAIが行い、人は確認するだけなのでスピーディな分析が可能になります。
(また人のバイアスが入りづらく未知事象の発見可能性がある点も)

 

テキストだけだとわかりづらいので、イメージはこちら。
見るからにAIが頑張ってくれてますね。

アプローチのイメージ

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 ※実はAIの各処理に独自の工夫が詰まっているのですが、細かくなるため今回は割愛します。

それでは、実際のデータで解析結果を見ていきましょう!

結果がコチラ!

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まさに、わけること=分かること。
住民からの問合せ5万件の内訳が見えてきました。
この結果だけで「なるほど~」という感じもしますね。
 

が、まだ5万件の内訳がわかっただけです。
 
改善提案につなげるためには、『住民が具体的に何に困っているのか?』の理解が必要です。
そのために各項目ごとに詳細化していきます。
え・・?また作業するって?
面倒じゃありません。
深堀したい項目に絞って同じ作業を繰り返すだけです!
深堀したい項目は名古屋市様と相談して「従来から問合せが多く、対策が必要である」という観点で
「敬老パス」(約6,000件)の項目に決めました。

 

「敬老パス」を深堀った結果がコチラ!

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まさに、分けること=わかること。(2回目)
明らかに「更新」についての問合せが多いですね。(約2,500件)
更に内容知りたいですね~。
え?また作業するって?面倒じゃありません。
深堀したい項目に絞って同じ作業を繰り返すだけです!(2回目)
 
敬老パス - 更新」を深堀った結果がコチラ!

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まさに、分けること=わk(以下略)
かなり具体的になってきました。

まとめてみましょう!

これまでのおさらいも含めて、図にすると以下のようになります。

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1回目:全データ5万件を分けた。
   結果:どのようなお困りごとが、どのくらいあるのかが分かった。
2回目:敬老パスに絞って分けた。
   結果:敬老パスについて、どのようなお困りごとが、どのくらいあるのかが分かった。
3回目:更新に絞って分けた。
   結果:敬老パスの更新について、どのようなお困りごとが、どのくらいあるのかが分かった。
このように分解する対象を絞って段階的に深堀りを進めることで
より具体的なお困りごとと、どのくらいの住民が困っているのか?が可視化され
改善策を検討しやすくなっていることがわかると思います。

分析手法のご紹介は以上になります。
名古屋市様とレトリバと一丸となって、このような分析を継続することで
新たな課題を発見し、暮らしやすい住民サービスの実現に貢献していきたいと考えております。
 

最後に

以上、住民からのお問合せデータの分析事例のご紹介をしましたがいかがでしたでしょうか。
今回の分析では 分析AI「YOSHINA」という製品を利用しております。
 
また、ご紹介の内容・技術等にご興味をお持ちの場合はこちらからお問い合わせください。
現在、話題のコロナウイルスについても、SNSなどでつぶやかれている内容の分析を進めており、今後このBlogでご紹介していければと考えています。
次回をお楽しみに!