Amazon Comprehend は、機械学習を使用してテキスト内でインサイトや関係性を検出する自然言語処理 (NLP) サービスです。Amazon Comprehend は、テキストの言語を識別し、キーフレーズ、場所、人物、ブランド、またはイベントを抽出し、テキストがどの程度肯定的か否定的かを理解し、テキストファイルのコレクションをトピックごとに自動的に整理します。
Amazon Comprehend API を使用すると、お客様の声の分析、インテリジェントなドキュメント検索、ウェブアプリケーションのコンテンツパーソナライズといった幅広い用途でテキストを分析し、その結果を使用できます。
このサービスでは、Amazon.com の製品説明やカスタマレビュー (世界で最大規模の自然言語データセットの 1 つ) などのさまざまな情報源から常に学習や改善が行われるため、言語の進化に対応できます。
利点
テキストから最善の回答を得る
Amazon Comprehend では、お客様サポート事例、製品レビュー、ソーシャルメディアフィード、ニュース記事、ドキュメント、その他のソースからテキスト内の意味や関連性を検出できます。例えば、ある製品について、顧客が満足または不満足かを最も頻繁にコメントしている特徴を特定できます。
テキストのコレクション内のトピックを識別する
Amazon Comprehend では、ドキュメントやその他のテキストファイル (ソーシャルメディアの投稿など) のコレクションを分析して、関連性のある用語やトピックごとに自動的に整理できます。その後、そのトピックを使用してお客様のコンテンツをパーソナライズすることや、豊富な検索やナビゲーションを提供することができます。例えば、ニュース記事の幅広いコレクションがある場合、分野別に自動的にグループ化し、サイトでは、閲覧者が以前に読んだ記事に基づいて、閲覧者に新しい記事を提案できます。
継続的な学習、定期的な改善
Amazon Comprehend は、常に新しいデータからの学習を行っているため、継続的にエンティティ、キーフレーズ、感情、トピックに関する理解を深めることができます。学習データは、金融、ヘルス、メディア、通信、教育、政府、広告など、幅広い分野が対象となります。また、このサービスでは、世界で最大規模の自然言語コレクションの 1 つである Amazon.com の製品説明やカスタマレビューからの学習も行われます。
Amazon S3 や AWS Glue との統合
Amazon Comprehend は、Amazon S3 や AWS Glue と統合されています。Amazon S3 を使用して、ドキュメントやテキストを保存し、Amazon Comprehend から直接アクセスできます。さらに、AWS Glue を使用して、ドキュメントやテキストをさまざまな AWS データストア (Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon DynamoDB など) から Amazon Comprehend に取り込み、その後で、Amazon Comprehend からの結果を AWS データストアに読み込んで下流分析を実行できます。
Amazon Comprehend のお客様
「お客様のビジネスの促進に役立つインテリジェントなアプリケーションを構築することが当社の重点目標です。Amazon Comprehend を使って検索、チャット、ドキュメント内の非構造化テキストを分析することで、意図や感情を理解できます。この機能により、当社の Coleman AI スキルセットをトレーニングして、まさにお客様に合わせた検索体験を提供できます」
Manjunath Ganimasty 氏、ソフトウェア開発担当 VP
Infor
「当社は、約 1 億人の読者に最高のエクスペリエンスを提供することを目標としており、関連するコンテンツの提案は、そのミッションにおいて重要な役割を果たします。Amazon Comprehend を使って Keyphrase API、Topic API などの継続的にトレーニングされる NLP 機能を活用することで、より適切なコンテンツのパーソナライズ、SEO、ターゲティング広告機能を提供できます」
Sam Han 博士
データサイエンス担当ディレクター、The Washington Post
「自然言語処理 (NLP) は大変な作業です。当社は、データを分析し、理解するためのあらゆるソリューションをクローズドソースソリューションからオープンソースソリューションまで調べましたが、NLP に関して俊敏性、スケーラビリティ、高い費用対効果を維持できる実践的なソリューションを見つけることはできませんでした。Amazon Comprehend の継続的にトレーニングされるモデルによって、当社はビジネスに重点を置き、サプライチェーン管理に革新をもたらすことができます」
Minh Chau 氏、エンジニアリング責任者
Elementum
「現地に密着した、パーソナライズされた旅行体験を提供することが Hotels.com の目標です。このため、お客様が適切な体験を見つけられるようにすることが非常に重要です。Amazon Comprehend では、3,000 万件以上のレビューと体験談に含まれる主な感情、対象、地域を分析できます。当社では各プロパティで利用できる固有の体験に関する新しいインサイトを得ることができるようになったため、お客様は旅行に最適な決定を行うことができます」
Matt Fryer 氏、VP 兼データサイエンス最高責任者
Hotels.com および Expedia Affiliate Network
「ブログ、ソーシャルメディアへの投稿やコメントなどの非構造化テキストにあるインサイトは、ビジネスにとって莫大なリソースです。このインテリジェンスを当社のお客様が使用して、その顧客との関係を向上させることができます。Isentia では、Amazon Comprehend を AWS のさまざまな分析サービスと一緒に使用することで、お客様に豊富な情報を提供できます。それにより、お客様は顧客に合わせて心に響くメッセージを作成し、結果を出すことができます」
Andrea Walsh 氏、CIO
Isentia
「Amazon Comprehend タグエンティティの信頼度は最も高く、より正確なアーンドメディアの予測を行って、ソーシャルからの ROI を実際に算出できます。当社は、アーンドメディアの値を非常に大まかな予測と考えていましたが、もはやそうではなくなりました」
Bill Boulden 氏、CTO
ClearView Social
仕組み
ユースケース
分析に関するお客様の声
Amazon Comprehend を使用して、E メールのサポート、ソーシャルメディアの投稿、オンラインコメント、通話録音といった形態での顧客とのやり取りを分析し、最も肯定的な体験や最も否定的な体験を生み出す要因を検出できます。その後、このインサイトを使用して、製品やサービスを改善できます。
例: コールセンターの分析
セマンティック検索
Amazon Comprehend を使用して、キーフレーズ、エンティティ、感情を検索エンジンでインデックスできるようにすることで、検索機能を向上できます。これにより、基本的なキーワードの代わりに、記事の意図や内容に重点を置いて検索できるようになります。
例: 製品レビューのインデックスおよび検索
ナレッジマネジメントおよび検出
Amazon Comprehend を使用すると、簡単に検出できるようにトピックごとにドキュメントを整理して分類し、同じトピックに関連した別の記事を推奨することで、読者へのコンテンツ推奨をパーソナライズできます。
例: ウェブサイトのコンテンツのパーソナライズ
AWS クラウドの開始方法
Amazon Comprehend の詳細