本ウェビナーでは、業務へのテキストデータの活用方法と、その具体的な事例を多くご紹介します。
テキストデータをどのように分析し、どのようにして分析結果を日々の業務に活用するのか、
テキストデータ活用のしかたをご説明します。
また、「作業・営業の報告書」「顧客からのアンケート」「コールセンターの応対履歴」など、
様々なテキストデータを扱った事例を数多くご紹介します。
このウェビナーを受けて、テキストデータを活用することで得られるメリットと、どのようにして課題解決に
活用するのかを掴んでいただき、データ分析に手を付けていない競合他社との差別化の第1歩を踏み出しましょう！
- 導入件数1,000件以上
- 数理関連の技術者100人以上
- セミナー参加者数のべ3,000人
このようなお悩み、ご要望をお持ちの方はぜひご参加ください
- 社内の技術文書や各種報告書を分析し、自社独自の
強みや、現状・問題点・要因などを理解したい - お客様からのお問い合わせ内容を分析し、
お問い合わせの数が減る施策を行いたい - 購入者からのアンケートを分析して、ポジネガを
可視化し、満足度の高い製品を開発したい - 営業成績の良い営業担当の商談記録を分析して、
トップセールスマンのノウハウを抽出したい
ウェビナー内容
- なぜテキストデータを活用をするのか？業務課題に対してどのようなアプローチをするのか、これはデータ分析の結果から導くことができます。「テキストデータ」を分析することで得られる情報とはなんなのか、についてお伝えします。
- どんなテキストデータが活用されているの？分析事例のご紹介実際にビジネスの現場ではどのようなテキストデータが分析されていて、どのように業務に活用されているのかについてご説明します。
扱うテキストデータ- 商談記録
- 報告書などの社内文書
- コールセンターの応対履歴
- 自由記述のアンケート
- 特許文書
- 数理システムのテキストデータ分析ソリューションのご紹介ここまでにご紹介したテキストデータ分析を行うために、当社から提供しておりますソリューション、 テキストデータ分析ツール Text Mining Studio についてご紹介します。
ウェビナー開催日程
テキストデータを活用することで得られるメリットなど、基本的な内容から説明を聞くことができたのがとても良かったです。
業界：コールセンター
教育・研修担当
お客様からいただいていたアンケートのデータを手作業でまとめており、かなりの時間をかけていました。 数理システムのソリューションを使うことで大幅に工数を削減できそうと感じました。
業界：サービス業
WEB担当
数値データと比べて、テキストデータの分析は難易度が高いと感じていた。Text Mining Studio は簡単に可視化等行えそうなので、試してみたい。
業界：製造
開発部門
論文の作成や分析に役立つ内容と感じました。研究室の学生にもこのセミナーを受けてもらおうと思います。
業界：大学
文系向けのゼミでの使う分析ツールを検討中セミナー後は技術者への直接のご相談も可能です
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よくわからない所があった… 担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、不明な所があれば何でもお聞き下さい。 -
方法が知りたい…解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
でも解決したい課題がある…どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ウェビナー開催日程
NTTデータ数理システムとは
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの技術者ってどんな人？
当社の技術者は「研究員」と名乗らせていただいております。学術的な造詣を日々磨いており国際学会をはじめ各種学会や論文執筆も活発に実施しています。当然お客様へはプログラミングを介して価値提供致しますので、アプリケーション開発も必須スキルとして持ち合わせています。日頃学術学会と現場の両方を行き来していますので、現場に適切なソリューションのご提案を実施いたします。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
・機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
・データマイニング／テキストマイニング／統計解析
・数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
・シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列 など）
などを活用し、日々鍛錬しています。