[1I3-GS-10f] AI応用：製造・検査・工程最適化

14:10 〜 14:25

[1I3-GS-10f-03] 単一ラベル付き顧客苦情データからのマルチラベル分布推定に関する一考察

〇鈴木 柾孝¹、笹野 朋子¹、山極 綾子¹、佐藤 健介²、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 明治安田生命保険相互会社)

キーワード：

マルチラベル、苦情データ、マルチラベル拡張、Single Positive Multi Label

企業における苦情データ分析は顧客の満足度向上のために不可欠であり，某企業では対応者が記録した各苦情データに付与される原因ラベルを用いた統計分析が行われている．しかし，そのラベル体系は経験的に作られてきた経緯があり，各苦情に対して単一ラベルを付与している点も含めて最適な方法である確証はない．先行研究では苦情説明文から原因ラベルを推定する機械学習モデルの構築が試みられたが，精度が7割程度に留まるという課題があった．その原因として，単一ラベルという制約が真の原因構造を反映できていないことが考えられる．また，苦情テキストには定型文や業務連絡などのラベル推定には不要な情報が混在している点も課題である．
そこで本研究では，苦情データから有用文を抽出して入力情報にすると共に，既存の単一ラベルを真のラベル集合の部分集合として扱い，欠損している追加ラベルを推定するマルチラベル分類手法を提案する．
　実データによる検証実験では，人手アノテーションデータとの比較により提案手法の有効性を確認する．また，実応用例を通して従来のシングルラベル分析では捉えきれなかった複合的な顧客ニーズの把握が可能となることを示す．