ノーギアス、若者の自由記述をAIで分析する基盤を開発

ノーギアスは、若者から集まった自由記述をAIで整理・分析する技術基盤を開発しました。
本基盤は、岡室庄悟氏が運営するプロジェクト「wakakoe.jp」に技術提供しています。
集まった声を構造化し、共通する社会課題や政策候補を可視化します。

記事の概要

基盤は、街頭インタビューやスマートフォンから寄せられた自由記述を扱います。
AIが声を1件ずつ読み取り、要約、課題、深刻度、対象者、現状の対応に変換します。
さらに複数の声に共通する困りごとをグループ化します。
3件以上の声が集まった課題から、政策候補を生成します。
ノーギアスは、収集から保護、AIによる構造化、共通課題の抽出までを一貫して扱います。
その後は評価と人間による確認を経て、情報を公開できる設計です。
自治体の住民意見、企業のVOC、従業員アンケートなどへの応用を想定しています。
本基盤は、これまで人間が1件ずつ読んで分類していた自由記述を扱う技術として開発されています。

記事のポイント

1. 声を構造化： AIが自由記述を要約し、課題や深刻度、対象者などの項目に整理します。
2. 課題から政策候補： 複数の声に共通する困りごとをまとめ、3件以上の課題から政策候補を生成します。
3. 人間が最終確認： AIによる整理や評価の後に人間が内容を確認し、公開までの工程を管理します。

このニュースがもたらす影響

• 自治体・企業の導入担当： 自由記述を人手で分類している自治体や企業は、収集後の整理から共通課題の抽出までを一連の業務として見直し、導入効果を測る評価基準と人間の確認体制を先に設計する必要がありそうです。
• 同種サービス提供者： 同種サービス提供者は、要約精度だけでなく、深刻度などの構造化、複数意見の集約、政策候補化、公開前の確認までを業務フローに組み込めるかが比較軸になりそうです。
• 意見を集める組織： 住民意見やVOCを集める組織にとって、個別意見を蓄積するだけでなく、3件以上の共通課題を起点に施策検討へ進める運用を設計する機会になります。公開前の確認工程も併せて検討が求められそうです。

このニュースの背景

自治体の住民意見や企業のVOCなど、大量の自由記述はこれまで人間が1件ずつ読んで分類していました。
本基盤は、声の収集・保護からAIによる構造化、共通課題の抽出、評価、人間による確認、公開までを一貫して扱う設計です。
AIに大量の読み取りと整理を任せつつ、社会に出す情報や次の行動は人間が判断する役割分担が前提になっています。

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