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%%%% author's definition
\usepackage{otf}
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\Volume{28}
\Number{1}
\Month{March}
\Year{2021}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\setcounter{page}{297}

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\jsubject{賛助会員記事}
\jtitle{クラウド名刺管理サービスに関連する自然言語処理の取り組み}
\jauthor{\CID{8705}橋　寛治\affiref{Author_1} \and 真鍋　友則\affiref{Author_1}}
\etitle{Applying Natural Language Processing in a Cloud-based Business Card Management Service}
\eauthor{Kanji Takahashi\affiref{Author_1} \and Tomonori Manabe\affiref{Author_1}} 

\headauthor{\CID{8705}橋，真鍋}
\headtitle{クラウド名刺管理サービスに関連する自然言語処理の取り組み}

\affilabel{Author_1}{Sansan株式会社 DSOC}{Sansan, Inc. DSOC}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{Activating Business Data}

ビジネスデータと聞いて，どのような種類のデータを想像されるだろうか．
業績や株価といった公開情報，調査機関などが収集・発表する企業情報など，様々なものがあげられる．
ビジネスシーンにおける出会いをデータとして捉えることで，ビジネスの出会いの証しとも言える名刺交換のデータもまた様々な可能性を秘めたビジネスデータとして考えることができる．
筆者の所属する Sansan 株式会社は，「出会いからイノベーションを生み出す」という自社が掲げるミッションの達成に向けてサービスを展開している．
その中で「Activating Business Data」をミッションとするデータ統括部門「DSOC (Data Strategy \& Operation Center) 」の研究開発部には，自然言語処理や機械学習などを専門とする研究員が所属し，ビジネス，社会，そして出会いの未来を変えるべく研究開発に取り組んでいる．

ビジネスデータから価値を創造する上で，特に自然言語処理が活躍する課題であるニュース配信および Eight でのアンケートデータからのステークホルダー評価の分析について述べる．
クラウド名刺管理サービス「Sansan」や名刺アプリ「Eight」といったサービスでは，ユーザーが名刺を交換した企業に関するニュース配信を毎日行っている． 
たまたま飛び込んできたニュースを目にした際に，協業を思いつき提案し，ビジネスが発展する．
一方でビジネスにおいて出会った人物は，企業に対するステークホルダーの可能性がある人物と考えることができる．
そのような発想から，企業に対するステークホルダーのエンゲージメントを定量測定するために，アンケート調査を実施している．
アンケート内の自由記述文の分析はまさにテキストアナリティクス領域であり，ビジネス価値を生む知見を得るために利用される．
本稿では，これらのサービス上でどのような課題が設定され，自然言語処理を活用しているか，事例を紹介する．


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\section{企業のニュース配信}
\label{企業のニュース配信}

名刺交換した企業に関するニュースを届け，ビジネス上での気づきを与えることを主目的として，企業のニュース配信を行っている．
ニュース配信を行う上で，重複記事の削除やビジネスに適したジャンルの選定，企業名の抽出など様々な自然言語処理技術が活躍する（図 \ref{fig:news_process}）．
それぞれの技術について簡単に紹介する．

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%%%% fig. 1
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{28-1ia109f1.pdf}
\end{center}
\caption{ニュース配信サービスの概略図}
\label{fig:news_process}
\end{figure}
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\subsection{重複記事の削除}

ウェブ上の記事にはほぼ同一の内容が転載されていたり，多少書き方は異なるが全く同じ事象を書かれていたりするものがある．
これらの記事はユーザー視点から見れば，同一の記事が複数回出てくることとなる．
ノイズと感じることを避けるために，事前に重複記事を削除する．

ニュース配信では，ある程度の量の記事について一定時間内に重複記事を削除するために，高速に Jaccard 係数の近似値を推定するアルゴリズムである b-Bit Minwise Hashing \cite{li2010b-bit} を用いる．
ビット演算が使えるため，非常に高速に動作する．


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\subsection{ビジネスに適したジャンルの選定}

ウェブ上の記事は様々な内容について言及されているため，収集したものをそのまま配信すると様々なジャンルの記事をユーザーは目にすることになる．
サービスとしては，ビジネス関係のニュースを配信したい．
これを実現するために記事のジャンルの選定を行う．

まずジャンルを定義し，ビジネスに適するジャンルと適さないジャンルを決定する．
次に，用意したデータに対してアノテーションを行い，ジャンルが期待通りのラベルとなるかを確認する．
問題なければクラス分類器の学習を行う．
ニュース配信時には，クラス分類器の結果を用いて，ニュースのフィルタリングを行うことで，ビジネスに適するジャンルのみを配信する．


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\subsection{企業名の抽出}

企業のニュース配信を行う上で根幹となる技術である．
Sansan や Eight のニュース配信では，名刺交換した会社の社名とニュースを紐付けることで，ニュース配信を実現する．
企業名の抽出は，固有表現抽出として取り組む．
できる限り正確かつ網羅性の高い企業名の抽出を実現するために，ルールベースと機械学習ベースのハイブリッドによる抽出を行う．

ルールベースの抽出器は辞書マッチを基本とするので，辞書整備が抽出結果を決定する．
単純にすべての企業名を辞書登録するだけでは，誤抽出が多くなる． 
例えば，3文字以上の企業名や数字だけで構成されないといった，ヒューリスティクスに基づく制限を加えた企業名辞書を構築する．

機械学習ベースの抽出には， Transformer モデルを利用する．
大規模なコーパスで事前学習されたモデルに対して，入力されたトークン列をタグ付けするというタスクで fine-tuning を適用する．

2つのモデルの結果から，頻繁に間違える項目に関しては，ブラックリストを作成し制御することで，サービスが要求する精度に対応する．


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\section{B2B企業のブランド分析}
\label{EightCompanyScore}

ここでは，自然言語処理の手法を活用し, B2B企業のブランド分析を行っている事例について紹介する．
具体的には，企業についてのステークホルダたちの評判（フリーコメント）を，トピックモデルを用いて分類し，その結果に基づいて，B2Bの企業ブランドの認識上の要因を抽出している．また，その抽出されたトピックの，企業ごとの出現比率を用いて企業を特徴付け，その企業のブランド特徴を把握したり，他企業や競合間における差異の分析を行っている．また，トピック比率と企業パフォーマンスとの関連分析なども行っており，B2B企業のブランド戦略に役立てている．

一般に，B2Cとは異なり，B2B業種の企業ブランドについては，理論や方法論についての研究がそれほどには進んでいない．例えば，B2Cのブランド理論では，ブランド確立のためのブランド・ピラミッド体系など が提案され活用されているが，B2B分野においては，そのような理論体系が未だ十分に確立されていない．B2B 分野では，どのような要因が企業のブランド力を高めていくのか，また，それが企業にどのようなリターンをもたらすのか，まだ十分にわかっていない面がある．私たちは，そのような研究上の課題と実務上の要請の両方に対し，これから述べるようなデータと手法で，アプローチを図っている．


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\subsection{Eight Company Score}

分析で用いているB2B 企業の評価調査データ, Eight Company Score の説明を行う．
Eight Company Scoreは, 半年に一回, 調査対象企業の名刺を有する 名刺アプリ Eight の ユーザーにランダムに調査票をメール送付し, 任意のアンケート結果を回収することで作成されている. 
調査母集団を名刺所有者に限定することにより，その企業とビジネス上の関わりを持ち，かつ対面で交流した経験がある人が調査対象となる．
このことから, ビジネスネットワーク上の評判の測定，すなわちB2B関係における企業評価が可能となるという特徴をもつ．

分析では，2018年5月から2019年11月の計4回の調査データを使用している．調査項目は「ブランド」, 「サービス」, 「ヒト」の 3 項目に関する意識調査と自由記述欄から成り, 回答者は, 
3項目の質問に対し, 0--10 の 11 段階の評点をつける. さらに, 自由記述欄に企業について自由にコメントを記入する. このように，本データは，回答者のブランド・レーティングと，自由記述文が対応しているデータセットである．

調査は約1400企業を対象とし，1企業あたり平均1500人に調査が行われる．回答率はおよそ 10 \%である． 分析対象期間全体で 545,599 の自由記述文回答が得られている．1記述文あたりの単語数は平均 21.3 文字（最小：1, 最大：255）である．


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\subsection{supervised LDA の活用によるB2Bブランド関連要因の抽出}

Eight Company Score から，supervised LDA というラベル付きトピックモデル の手法を用いて，ブランド・レーティングに対して説明力をもつトピックを抽出する．抽出されるトピックは，企業のブランド印象に影響力をもつトピックであり, ブランド印象を形成する要因として解釈することが可能と考える. 


sLDA を用いたトピックの推定には R の lda パッケージ \cite{chang2015} の関数を用いた. トピック数は 10 とした．抽出された10のトピックについて, 発生頻度の高い単語 top 10 とブランドレーティングに対する係数を表\ref{tb:topic}に記す. 

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 1
\begin{table}[b]
\vspace{-0.5\Cvs}
\begin{tabular}{r|p{28zw}|p{12zw}|c}\hline
& \multicolumn{1}{c|}{Most likely words} & \multicolumn{1}{c|}{Label} & Coef \\ 
\hline 
$1$ & 強い, 企業, 有名, 産業, メーカー, 設備, 
老舗, 地元, 地域, 製品 & 老舗・地域密着・リーディングカンパニー & $7.3$  \\\hline
$2$ & ない, 提供, こと, 仕事, 営業, 取引, 印象, 担当, 担当者, 以前 & 営業や担当の印象 &$5.8$ \\\hline 
$3$ & ある, お世話, 今後, いつも, なる, 丁寧, くれる, 期待, 利用 & パートナーシップ & $8.2$ \\\hline 
$4$ & ない, よう, くる, なる, 他社, こと, 比べる, 今, どこ, 感じる & 競合との比較・批判的 &$5.4$ \\\hline 
$5$ & 人, とても, 応答, 良い, 社員, 多い, 丁寧, 印象, 易い, くれる & 丁寧・誠実・親切・明るい & $8.4$\\\hline 
$6$ & よう, 新しい, 力, 企業, ビジネス, 先進, 魅力, 社会, 発展, 堅実 & 先進・チャレンジ・開発・技術 &$8.1$ \\\hline 
$7$ & ない, それほど, 知る, わかる, 印象, モノ, する, 何, ない, 難しい & 印象がない &$4.8$ \\\hline 
$8$ & 高い, 信頼, 大企業, 企業, 安全, できる, 技術, 確実, 堅実, 品質 & 信頼・安全・堅実・品質 &$7.6$ \\\hline 
$9$ & 人, 多い, ない, よう, 感じ, 古い, 悪い, 従業員, あまりに, 比較 & 遅れている, 古い &$4.6$ \\\hline 
$10$ & メーカー, 日本, 企業, ブランド, 代表的, 世界, トップ, 業界代表的, 国内 & トップブランド・ 業界代表 & $7.7$\\
\hline 
\end{tabular}
\caption{Latent Topics Related to Brand Ratings} 
\label{tb:topic} 
\end{table} 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


表\ref{tb:topic}の 4 列目の係数は, トピックごとの回答者のブランド・レーティングの期待値を表している. ブランドレーティングに対して説明力をもつこれらのトピックは,  toBの企業ブランド要因として解釈することができる. 
最も高い係数を示したトピックは“丁寧・誠実・親切・明るい”であり (8.4), 最も低い係数のトピックは“遅れている, 古い” (4.6) であった．
“丁寧・誠実・親切・明るい” と“パートナーシップ”といった，相手企業との良好な関係性を示すトピックが，ブランド印象と最も高く関連していた．B2Cのブランド理論では，レゾナンスすなわち顧客との絆の深さがブランド形成の最上位に置かれているが，この結果はこの理論と整合的であり，B2Bブランドでもステークホルダーとの信頼関係が重要な要素であることがわかる．次に係数が高いのは“先進・チャレンジ・開発・技術” (8.1) だが，これは一方で “遅れている, 古い”が低いブランド評価 (4.6) と結びついていることと対称的な結果を示している．すなわち，現在のビジネスシーンでは，「先進的」か「古い」か，と言う印象軸が，企業ブランド力と強く関わっているということがわかる．

以上のように，名刺ネットワークを活用した大規模アンケート調査の分析により，ビジネス関係における企業のブランド印象形成についての要因形成について，考察することができている．これらの知見を，B2B ブランド戦略のために活用している．


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\section{おわりに}

\vspace{-0.5\Cvs}
本稿では，ビジネスデータから価値を創造する手段の一つとして自然言語処理技術とその活用について紹介した．
サービス提供のための技術開発としては，学術研究の成果を応用するものや，領域に特化したヒューリスティクスに基づくルールベースによるものなど幅広い．

今回のような企業での自然言語処理技術の利用目的や実際の適用例を原稿という形式でまとめることを含め，企業並びにアカデミアへ微力ながらも貢献していきたい．


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\acknowledgment

\vspace{-0.5\Cvs}
サービスに関わる自然言語処理技術の適用は，日々のサービスの開発や運用，サポートなど，サービスという土台があってこそ活きてくる．
この場を借りて，日々サービスに関わる方々に感謝を申し上げたい．

また，賛助会員に対して，このような実務での研究開発事例の紹介の貴重な機会を設けていただき，言語処理学会の会誌編集委員会に深謝申し上げる．


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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.6}
\bibliography{29refs}


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\vspace{-0.3\Cvs}
\begin{biography}

\bioauthor{\CID{8705}橋　寛治}{%
長岡技術科学大学大学院工学研究科修士課程電気電子情報工学専攻修了．現在は，企業名抽出を始めとした自然言語処理に関連する研究開発に従事．
}
\bioauthor{真鍋　友則}{%
東北大学生命科学研究科博士前期課程修了．筑波大学ビジネス科学研究科博士前期課程修了 (MBA)．現在，同大学院博士課程後期在籍中．
}

\end{biography}


\end{document}



