日頃の業務でこのように思ったことはありませんか？
- お客様のアンケート情報を素早く集計して業務に活かしたい
- お客様の声から改善点を抽出したい
- 業務のデータ分類を効率化したい
もし、このように思っている場合はGoogleから開発されたLangExtractを利用することをオススメします。しかもオープンソースなので無料で使えます。
LangExtractはプロンプトひとつで非構造化データを構造化データにしてくれるので、企業のデータ分析にとって力強い味方になります。
LangExtractはGoogleから開発されたデータ構造化専門のPythonライブラリ
LangExtractはGoogleが開発したデータ分類専門のPythonライブラリです。
プロンプトだけでAIがデータを高速で分類してくれます。
具体的には、非構造化データから構造化データへ分類してくれます。
お店や企業の成長のためにはデータ分析は欠かせませんが、非構造データでは分析や解析することができません。構造化データにすることで分析できるようになり、解析できるようになります。
非構造化データと構造化データについて
非構造化データと構造化データについてご紹介します。
構造化データ
構造化データは行と列で整理されたデータです。
たとえば、エクセルのデータは構造化データになります。
エクセルでは数値や文字や日付など種類ごとにデータを収納することもできますし、データ管理者が設定した項目で収納することも可能です。
たとえばお店のオーナーが天気、気温、お店の売上、客数など定義したものも構造化データです。
また、構造化データはエクセル以外にもCSVファイルやPOSデータなどがあります。
非構造化データ
非構造化データは構造化されていないデータです。
文章、画像、動画、音声、PDFファイルなどが非構造化データです。
たとえば、下記の文章は非構造化データです。
下記文章はAIで生成した文章です。
2024年4月1日、東京の桜が満開になった。多くの人々が公園でピクニックを楽しんでいた。ある女性は、ピンク色の弁当箱からおにぎりを取り出し、それを美味しそうに頬張っていた。彼女の隣には、赤い帽子をかぶった男性が新聞を読んでいた。風が心地よく、いつもより多くの人が楽しんでいた。
この文章には、「日付、天気、感情、性別、どんな持ち物、何をしているか？」など分類されておらず、企業にとって価値ある情報に変換できていません。これは非構造化データになります。
また画像や動画なども何のビジュアルかわからず、非構造化データになります。
プロンプトだけでAIがデータ分類してくれる
そして、LangExtractがすごいところが、このような文章をプロンプトだけで瞬時にデータ分類してくれることです。
Google公式ページにデータ抽出のサンプル例がありましたのでご紹介します。
非構造化データ：
シェイクスピアの 1 節
抽出の定義：
与えられたテキストから登場人物、感情、関係を抽出して。
抽出するテキストは変更しないで。
構造化されたデータ：
登場人物について
ロミオ：287回言及（感情状態：興奮、感情状態：相手を喜ばせたい気持ち）
ジュリエット：204回言及（感情状態：好意的、感情状態：打たれ強い）
乳母：168回言及（感情状態：報告的、感情状態：からかい・ごまかし）
マキューシオ：107回言及（感情状態：賛同的、感情状態：反応が良い）
ベンヴォーリオ：82回言及（感情状態：用心深い、感情状態：からかい）
データタイプの内訳
キャラクター: 1,685件（41.2%）
感情: 1,524件（37.3%）
関係性: 879件（21.5%）
このようにシェイクスピアの 1 節の長文でも一瞬にして構造化データに整理されます。
AIモデルはクラウドベースやオンデバイスモデルから選べる
LangExtractのAIはクラウドベースやオンデバイスモデルから選べます。
クラウドベースはクラウドからAIを利用して、オンデバイスモデルでは利用者の端末上からAIを利用します。オンデバイスモデルのAI利用用途としては、プライベート情報をサーバーに預けたくないというニーズで利用されそうです。
LangExtractの利用事例
LangExtractが企業にどのように利用されているかご紹介します。
金融、法律、医療などの専門性の高い分野でも利用可能です。
医療での放射線治療レポート
放射線治療のレポートでも利用できるとGoogleから公表されています。
放射線治療レポートでは放射治療写真から下記の構造化データが作成されています。
検査内容、臨床適応、比較、症状の悪化肥大の有無、臓器の肥大以上の有無、石灰化の有無、胆石の有無
飲食店のレビュー
お客様からのレビューやアンケートなどの文章を構造化データに変えることで、お客様からのニーズを把握することも可能です。
画像広告
画像広告の商品写真の大きさ、文字の大きさ、PRしたこと、文字の色などを構造化データにすることで、反応率が良い広告を見つけることの手助けになります。
LangExtractの利用方法
LangExtractはパソコンなどのローカル環境やGoogleクラウドなどのクラウド環境で利用できます。
もしLangExtractを利用したいとお考えでしたら、ぜひAI解決.COMへご相談くださいませ！
AI解決.COMではお店や企業の課題を解決するAI導入・開発サービスを提供しております。
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