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VOCアナリティクスは全然セクシーじゃない
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nabe

2020.07.12

先日、妻の誕生日で久しぶりに料理をしていて思い出したのですが、私は学生時代、家庭科の授業が好きでした。
カギ針などの裁縫も好きでしたが、一番は料理でした。
野菜の切り方に特に関心があり、家に帰って無駄に人参を乱切りしていました。

なぜ、唐突に料理の話をし始めたかは後ほど。

さて私は『VOCアナリティクス=お客様の声(Voice Of Customer)の声の分析』、特に音声認識されたお客様の声を分析しています。
今巷で噂のデータサイエンティストの亜種だと思って頂ければと思います。

データサイエンティストと言えば、2012年に以下のような記事が出て、注目を集めました。
データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな職業」である。

余談ですが『セクシー』という言葉は、
(某大臣に言わせれば「セクシーを説明すること自体がセクシーじゃないっ」とおっしゃっていますが)
英語が堪能な同僚に聞いたところ、「カッコいい」という意味だと。
「うん。それは大体わかる。じゃあ、クールとどう違うの?」
と聞くと、困っていましたが、
『セクシーは職業に対して使われるかな。今この仕事がアツい!みたいな。』
なるほど。よくわからん。要はニュアンスとのことです。


話を戻しまして、その亜種である、VOCアナリストもセクシーな職業であろうと想像していました。
しかし、”VOCアナリティクスの仕事内容は全然セクシーじゃない”とつくづく実感しています。

それは、データを分析すればパッと結果や洞察が出るわけではなく、分析するための準備、いわゆる前処理に多くの時間を要します。そして、その準備は非常に地味で、根気がいるのです。
ただ、この前処理を根気よくやらないと、分析結果に大きく関わるので欠かせません。

例えば、大量の文章を分析するには、“単語分割”が必須です。形態素解析、分かち書きと言われる技術です。具体的には「野菜の切り方は興味深い」という文章を


と意味のある単語に最小分割することです。
単語分割をすることによって、大量の文章の中の単語を数量化でき、その後の分析に繋げることができます。
この単語分割で根気と時間がかかっているのが、機械への単語の登録です。上記の単語分割に違和感を感じられた方もいると思います。
なぜなら、感覚的に


と分割されてほしいはずなのです。

しかし、この分割にするためには「切り方」「興味深い」は一つのことばである、ということを機械に登録する必要があります。
そのため、文章が多くなればなるほど、また専門的になればなるほど、たくさんのことばを機械に登録する必要があるため根気と時間がかかります。
ただ、このように分析の目的に合うように単語を登録することで、その後の分析の精度が上がることが期待できるため、単語の登録は欠かせない作業となっているのです。


そして冒頭の料理をしているときに思いました。「”下ごしらえ”をしないと目的の料理にたどり着けないという意味だと、料理も一緒では?」と
例えば、「食材=文章」とした場合、以下の内容から(厳密ではないけれど、)「下ごしらえ=前処理」と言えるのではないかと考えたのです。

・下ごしらえ(切る) ⇒食材をどのように切るか
・前処理(単語分割) ⇒文章をどのように単語分割するか

次に考えたのは、料理とデータ分析自体に類似性があるかということです。
ということで、料理とデータ分析の簡単な流れを図解してみました。


図を見る限り、料理とデータ分析は「下ごしらえ=前処理」だけでなく、他の工程でも類似点が多そうです。

ただ一方で違いもあるのかと思います。それは時間短縮、効率化に関わる部分です。
料理については、それぞれの工程で効率化するための道具が多くあります。

例えばこのピーラーはキャベツの千切りまでできてしまうようです。初めてテレビで見たときの衝撃が忘れられません。


もちろん、データ分析も日進月歩で進化しており、それぞれの工程が効率化はされているものの、そもそもの素材、日本語の取扱いの難しさがあり、なかなか革新的な効率化には繋がっていないのが現状です。
それでも、「セクシーになりたい!」の思いの元、データ分析のセクシーじゃない作業をいかにして効率化していくかということを今現在検討中です。この辺りは次回の記事でお話ししたいと思います。
といっても、メレンゲを箸じゃなくて泡立て器で立てるくらいですので、期待せずにお待ちください。

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