【第1回】言葉の深さと可能性にやみつき！？　～テキストマイニング技術とタレントパレット活用術～

タレントパレットをご活用いただいていている皆さまへ、
タレントパレット・エンジニア通信では、普段は裏方にいる私たちエンジニアが
タレントパレットの賢い機能やそのロジックをお伝えしていきます！

普段表舞台には立たない私たちですが、
わが子のように可愛がっているタレントパレットの魅力を
お伝えしたいなと思い始めました。

おっとどうやら困っている人がいるみたいだ…

先輩…助けてください…
人事部で将来のキャリアプラン施策の一環として社員5000人に対して"将来の希望業務アンケート"を取ったのですが
あまりにもデータ量が多すぎて・・

まさか、1つずつ回答をチェックしているのかい？
それでは本来の施策までたどりつかないじゃないか。
目的はアンケート結果の活用だろう。
(よし、先輩としてカッコいい姿をみせてやろう。)

これでどうかな？話題分類をしてみたんだが。
少しは見やすくなっただろう。

えっ！なんですかこれ！
すごい、話題ごとに分類されている…！
一目でどんな回答が多かったのかがわかります！
ちなみにこれはどんな技術を使っているんですか？

力になれたようでよかった。
これは当社の強みである"テキストマイニング"という技術を使っているんだ。

テキストマイニング！
聞いたことはあるけど…あまり知らなくて…。

よし！では記念すべき初回のテーマは
テキストマイニングにしよう！！

独自の構文解析技術によって、正確な意味把握ができます。
「係り受け（文を構成する単語間の修飾・被修飾関係）」こそが、
文の意味を表す最小の単位であり、深い情報を得ることができます。

テキストマイニングでは、大量のテキストデータの
人がただ読み込むだけでは捉えられない日本語の意味や
文脈に考慮した不満、喜び、困惑といったあらゆる感情を
確認することができるんだ！マーケティング業界では
よく活用されているイメージが強いかな。

つまり、さっきのアンケートもテキストマイニングを
使えばいろんな思いを見える化することで
今後の施策にも繋げられるってことですね！

そうだね！
文章を分割することによって、文章すべてを読まなくても
係り受け単位で話題ごとの分類に分けることが可能なんだ。

たとえば、上記でいうと
"もっと成長したい/事業に挑戦したい/成長したいから挑戦したい" と分割ができる。

テキストマイニング技術を使えば、長い文章でも
単語と単語の関係性を見て単語や係り受け単位で話題を
簡単にグルーピングすることができるのですね！

個人的には、言葉の意味に着目することが一番好きかな。
"○○したい"は要望を、"○○なので"は理由を表わす
（＝意味属性）これらの意味属性を使って、
社員アンケートのフリーアンサー設問においても、
様々な発言がある中で単語に限らず、"○○したい"という
"要望"の意味を持つテキストだけを抽出するなんてことも、
テキストマイニング技術を使えば可能なんだ。

なるほど。
タレントパレットでは意味属性を使った抽出も今後実装予定と聞いたので、実装される日が楽しみです！

おっと、語りだすと止まらない…
タレントパレットでの活用事例と機能については
資料で確認できるようにしたよ！

私もテキストマイニング機能を使って
社員のみなさんの声をもっともっと見える化してきます！

※タレントパレットでの活用事例と機能については、添付資料をご覧ください。

お知らせの一覧へ

【第1回 】言葉の深さと可能性にやみつき！？ ～テキストマイニング技術とタレントパレット活用術～

【第1回】言葉の深さと可能性にやみつき！？　～テキストマイニング技術とタレントパレット活用術～