DX技術統括部アナリティクスセンターです。
私はデータアナリティクスチームでマネージャーをしており、植松さんはビジネスアナリティクスチームに所属しています。

私も含め、学生時代からAIやデータ分析を学んでいた人達ばかりでは無いですが、趣味でディープラーニングしている方や簡単に便利サイトを作ってしまう人もいます（笑）

マニアックな人ばかり？と思われそう（笑）理系出身者が多いですが、文系出身者もいます。
AIやデータ分析は、論理的に考える力がもちろん必要ですが、お客さまとコミュニケーションが取れる、意見をくみ取る力も必要なので、明るくて論理的に考えるメンバー達です！

私達は、DXやAI関連の商談サポートから、データ分析や画像解析技術を用いたモデル構築など、DXやAIの選任部隊として営業支援ならびに技術的な支援も行っています。

社内の全部署を横断的に支援する部隊でもあるので、営業部門との提案に同行したり、技術部門とAIを組み込んだシステム化に向けた話合いをしたりと、幅広く活動しています。

業種・業態は問わず、都築電気がお付き合いさせて頂いているお客さまです。様々な業種の方々とお話する機会があります。

私は、テキストマイニングの商談対応や実際の分析を行うことが多いです。直近では、とある自治体の区民アンケートデータのテキストマイニングを行いました。

私も別の自治体で市民アンケートの集計とテキストマイニングを実施したことがあります。扱うデータ規模も多く、なかなか時間もかかる分析でした。

テキストデータは“表現のゆらぎ”があるため、表現を統一する「辞書作成」に時間がかかることがあります。例えば、「パソコン」と「PC」は同じ単語としてまとめてあげるなど、分析する前の準備作業が重要になってきます。

データ数が多くなると、上位の意見はまとまって可視化できる傾向がありますが、少数意見というものは埋もれてしまいがちです。AIがまとめた結果以外に、アンケートの元データ、いわゆる原文をしっかり見ていく作業も、時間がかかり大変ですが重要な工程です。

さきほどの辞書作成のように、データ分析前の準備作業が地味ですが重要かつ大変ですね…　その反面、テキストデータ分の結果、思いがけない意見やお客様も想定していなかった意見が抽出されると面白さを感じますね。

私も準備作業は大切なのは分かりつつ、大変だな…と感じながらやっている時があります（笑）アンケートに答えてくれた方々の属性情報とアンケート内容をクロス集計して分析すると、その属性単位で特徴的な意見がみられ、その比較をしていくところに面白さを感じます。
私たちも日々技術習得をし腕を磨いていますので、データの活用方法等で課題をお持ちのお客さまは是非ご相談ください！