ほぼテク6月10日！ChatGPTで情報の抽出をマスターしよう！

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6月10日

著者裕太我妻

こんにちは、「今更聞ける！ほぼ毎日テック日報」略してほぼテクの読者の皆様！本日は6月10日晴れです！
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの我妻裕太です！

本日もよろしくお願いします。
今日も引き続き大好きなChatGPTについて情報発信します！

前回は「ChatGPTでデータ解析とレポート作成をマスターしよう！」と題してお話しました。

前回の記事はこちらからご参照ください。
ほぼテク6月7日！ChatGPTでデータ解析とレポート作成をマスターしよう！

今回は「ChatGPTで情報の抽出」について具体的にご紹介します。

情報の抽出とは、大量のデータから特定の情報を見つけ出すプロセスのことを指します。
これはビジネスで役立つ情報を得るために、または新たなインサイトを見つけるために重要な手段となります。

情報の抽出のよくある課題

情報の抽出のよくある課題は、大量のデータから必要な情報を効率的に見つけ出し、それを有用な形で提示することです。
特に大規模なデータセットでは、人間による情報抽出は時間がかかり、エラーが生じやすいです。

情報抽出における具体的な課題は以下のようなものがあります。

1.データの量
現代のビジネス環境では、情報は飛び交っており、一つの質問や問題に対して大量のデータが存在します。
この情報の海から必要な情報を見つけ出すことは時間と労力がかかります。

2.データの複雑性
データは単純な数値だけでなく、テキスト、画像、音声など様々な形式で存在します。
また、それらのデータが複雑に関連している場合もあります。これらの複雑なデータから情報を抽出することは非常に困難です。

3.情報の更新速度
ビジネス環境は日々変化しており、新たなデータが絶えず生成されています。
既存の情報を更新し、新たな情報を抽出する作業は大変な労力を必要とします。

ここで、出てくるのが、我らがChatGPTです！

ChatGPTは、大量のデータを迅速に解析し、必要な情報を抽出する能力を持っています。
また、その結果を自然言語形式で提供するため、ユーザーはそれを簡単に理解し、活用することができます。

これにより、時間の節約、エラーの削減、作業効率の向上が期待できます。

また、ChatGPTは特定のプロンプトに対して反応するため、ユーザーは自分が必要とする情報に焦点を当てた質問をすることができます。
これにより、ユーザーは必要な情報を直接、そして迅速に取得することができます。

ChatGPTを活用すると以下のようなメリットがあります！

1.高速な情報抽出
AIが自動的に大量のデータを解析し、情報を抽出します。
これにより、人間が行うよりも迅速に必要な情報を見つけ出すことが可能です。

2.複雑なデータの理解
ChatGPTはテキストデータを理解し、その中から情報を抽出することができます。
これにより、人間が行うよりも効率的に複雑なデータから情報を抽出することが可能です。

3.リアルタイムな情報更新
AIは新たなデータが追加されるたびにその情報を即座に解析し、結果を更新します。これにより、最新の情報を常に把握することが可能です。

留意事項は、ChatGPTは与えられた情報に基づいて回答を生成するため、データの精度と完全性が重要になります。
また、ビジネスの文脈についての理解や、複雑なトレンドの把握はまだ限定的なため、これらの点には注意が必要です。

これらを踏まえまして実際にやってみました！
それではどうぞ↓

50件のレビューデータを分析してみた！

今回のデータは架空のデータですが、ユーザインタビューのレビューデータです。

データの内容は顧客が商品やサービスについての意見を書いたものです。
レビューデータは顧客の経験や感情を反映しており、その内容は以下のようなカテゴリに分けられます。

1.製品品質
顧客が製品の品質について触れています。
耐久性、使いやすさ、設置の容易さ、デザインなど、製品自体の特性に対する評価が含まれます。

2.価格
価格に関する感想も多く見受けられます。
顧客は価格が高い、あるいは価格が製品の品質に見合っているといった感想を述べています。

3.配送
一部のレビューでは配送について言及されています。
配送の速さや、商品のパッケージの状態など、配送プロセスに関する顧客の経験が反映されています。

4.カスタマーサービス
サポートチームやカスタマーサービスの対応について述べられているレビューもあります。
これは顧客の問題解決に対する対応の速さや有用性を反映しています。

5.ウェブサイトの利用感
ウェブサイトのナビゲーションの難易度や、チェックアウトプロセスの複雑さなど、ウェブサイトの使い勝手に関する意見も含まれています。

以上のようなレビューデータは、企業が商品やサービスを改善するために必要なデータです。
で実際のデータがこちらです↓

"この製品は価格が高いですが、その価値はあります。品質が非常に高いです。" "カスタマーサービスはすばらしいです。すぐに問題を解決してくれました。" "注文から配送までの時間が長すぎます。配送速度を改善してください。" "商品のパッケージが破損していました。もっと丁寧に扱ってほしいです。" "製品の使用方法がわかりにくいです。もっと詳しい説明書が欲しいです。" "価格が高すぎます。もっと安価なオプションがあればいいのに。" "製品は非常に使いやすいです。" "ウェブサイトのナビゲーションが難しいです。もっと直感的にしてほしい。" "商品が早く到着しました。配送に満足しています。" "サポートチームは非常に親切で、私の問題を迅速に解決しました。" "商品の品質が期待以下でした。改善してほしいです。" "すばらしい製品ですが、インストールが難しかったです。" "製品は非常に耐久性があります。長く使えそうです。" "価格に見合った価値があります。品質に満足しています。" "配送が遅すぎます。もっと早く配送してほしい。" "商品のデザインが気に入りました。スタイリッシュで機能的です。" "製品の価格が高すぎます。もっと手頃な価格にしてほしい。" "商品が期待通りの機能を果たしています。非常に満足しています。" "製品が壊れて届きました。品質チェックをもっと厳しくしてほしい。" "お客様サービスは素晴らしいです。いつも迅速に対応してくれます。" "ウェブサイトのチェックアウトプロセスが複雑すぎます。簡素化してほしい。" "商品がすばらしいです。価格以上の価値があります。" "カスタマーサービスが遅すぎます。より迅速な対応を求めます。" "製品が簡単に設置できました。" "製品の説明が不足しています。もっと詳細な情報が欲しい。" "品質と価格が見合っています。非常に満足しています。" "配送が非常に速かったです。" "サポートチームが非常に助けになりました。" "商品が期待よりも早く到着しました。" "商品のパッケージがとても魅力的でした。" "製品がとても耐久性があります。" "製品の価格が高すぎます。" "製品がとても使いやすいです。" "商品がとても早く到着しました。" "カスタマーサービスがとても助けになりました。" "商品のパッケージが破損していました。" "商品の品質が低すぎます。" "商品が期待よりも早く到着しました。" "製品がとても耐久性があります。" "カスタマーサービスが遅すぎます。" "製品がとても使いやすいです。" "商品が期待よりも早く到着しました。" "カスタマーサービスがとても助けになりました。" "商品のパッケージが破損していました。" "商品の品質が低すぎます。" "商品が期待よりも早く到着しました。" "製品がとても耐久性があります。" "カスタマーサービスが遅すぎます。" "製品がとても使いやすいです。" "商品が期待よりも早く到着しました。"

ぎょぎょ・・・もうやばいですね。単純なテキストデータなので、特に成形しなければこのような形になるのかと思います。
ここから具体的に抽出・分析を行っていくイメージです。

情報抽出と分析のよくある例？

情報抽出と分析の一例として、たとえば企業が多くの顧客フィードバックを受け取ったとします。
ChatGPTを使用してこの大量のデータから重要な情報を抽出し、顧客の主な懸念や要望を理解することが可能です。

以下に具体的なステップについて記載します。

1.フィードバックの収集
まずは顧客フィードバックを収集します。
これらはメール、オンラインレビュー、ソーシャルメディア、アンケートなど、様々なソースから得られます。

2.情報の抽出
ChatGPTを使って各フィードバックから重要な情報を抽出します。
例えば、"製品の品質が良くない"、"カスタマーサービスが素晴らしい"、"価格が高すぎる"などの具体的な意見や感想を見つけ出すことが可能です。

具体的なデータを使用した場合の一例を以下に示します：

（フィードバック1） "この製品は非常に高価ですが、品質がとても良いので満足しています。しかし、配送が遅いのが少し不満です。"

（フィードバック2） "カスタマーサービスは素晴らしいですが、製品自体の品質は期待外れでした。"

これらのフィードバックから、ChatGPTは以下の情報を抽出することができます。

・顧客は製品の品質に満足しているが、価格と配送速度については不満を持っている
・カスタマーサービスは良好だが、製品の品質については改善の余地がある

3.情報の分析
次に、抽出した情報を分析します。
上記の例では、製品の品質と価格、配送速度、カスタマーサービスの四つの要素について顧客の意見が分かれています。
これらの情報を基に、製品の価格設定、配送プロセス、製品品質の改善など、企業が改善すべきポイントを特定することができます。

このように、ChatGPTは大量のテキストデータから具体的な情報を抽出し、その情報を分析することで、企業が顧客の意見や要望を理解し、ビジネス戦略を適切に調整するのに役立ちます。

ではさっそく抽出してみよう。

以下のフィードバックから何を学べますか？

フィードバックから以下の点を学べます：

価格と品質: 顧客は製品の品質を高く評価しており、高価でもその価値があると感じている一方で、価格が高すぎると感じる顧客もいます。
より手頃な価格の製品を導入することを考えるとともに、価格と品質のバランスについて考え直す必要があるでしょう。
カスタマーサービス: カスタマーサービスは非常に評価されていますが、一部の顧客はレスポンスが遅いと感じています。
カスタマーサービスの応答時間を改善する必要があります。
配送: 顧客は製品の配送について混ざった意見を持っています。
一部の顧客は速い配送に満足していますが、他の顧客は配送が遅すぎると感じています。
配送プロセスの効率化に注力し、できるだけ早く製品を顧客に届けることを目指す必要があります。
パッケージング: 商品のパッケージが破損しているというフィードバックがあります。
パッケージングプロセスと配送パートナーの見直しを通じて、製品が顧客に無事に届くよう改善が必要です。
製品の使用方法: 製品の使い方がわかりにくいというフィードバックがあります。
これは製品の説明書を見直し、より詳細な情報を提供することで解決できるかもしれません。
ウェブサイトの使用性: ウェブサイトのナビゲーションについては改善が必要と感じている顧客がいる一方で、チェックアウトプロセスは複雑すぎるという意見もあります。
これらはウェブサイトのデザインとユーザビリティを改善することで解決できます。
製品の耐久性と機能性: 耐久性と使いやすさについては一般的に高い評価を受けていますが、一部の顧客からは品質が期待以下だというフィードバックがあります。
これらの製品の品質管理と改善に注力することが重要です。