データ分析：大量のログデータの分析の難しさ

D-LogInsightsとはAIを活用した業務ログ自動分析ツールです

D-LogInsightsでは、お客様のサービスやシステムの継続的な改善・PDCAを行う目的で活用されるログ分析ツールです。

 CSVファイルやDBのような構造化データのみならず、日本語の自然言語の文章で記載された非構造化データも対象として、ログ情報を自動的に分析することができます。

AIの機械学習技術を活用した自動タグ付け(ラベリング)機能

正解ラベルが付けられた既存テキストデータを学習データに、機械学習技術を用いて、新しいテキストデータに対する自動タグ付けを行うモデルを構築します。テキストデータを自動分類することで、作業負担を軽減すると同時に、分類したデータをさらに相関分析やユーザーの操作ログ分析を掛けることでより詳細な分析結果を得ることができます。

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多様な分析ダッシュボードを活用し、データ・ドリブンの運用PDCAサイクルを実現します

デロイト独自の分析ノウハウを反映した、データの４象限分析等 多様な分析ダッシュボードを活用してグラフィカルに可視化することで、運用管理者が、迅速にユーザーの動向やログデータから埋もれた潜在的なインサイトを見出すことを可能にします。

これにより、運用管理者の分析業務負荷を軽減し、かつ必要な改善アクションをクイックに判断・実施することを可能にし、データ・ドリブンの運用のPDCAサイクルを実現できます。本ツールの実用性が高い為、当社の分析効率を引き上げる目的で、個別プロジェクトにおけるデータ分析ツールとしても活用されています。

セッションデータからユーザーの行動傾向分析し、ユーザーの定着化を図ります

ユーザーのシステム内でのセッションデータを取得して分析を行うことで一連の検索・操作を単位とした分析を行う事ができ、ユーザーの試行錯誤の傾向や挫折箇所を理解した上での改善策立案が行えます。製品・カテゴリー毎のセッション離脱率をモニタリングする事で、改善点の洗い出しと施策効果のモニタリングを行う事ができます。またヘビーユーザーと利用頻度の少ないライトユーザー（カジュアルユーザー）の利用傾向の分析から、ライトユーザーの定着化、拡大の為の施策として活用されています。

大量のログデータに対して多角的な分析テンプレートを活用してインサイトを抽出します

「急増トピック」や「定番のトピック」を洗い出せる４象限分析機能

顧客との応対業務などの応対ログのようなテキストを含む非構造化データから「急増トピック」をモニタリングでき、これから急増する事象を早期検知し、プロアクティブな対策実施を可能にします。また、定常的に発生する「定番のトピック」を特定する事で、重要対策コンテンツの洗い出しや合理的な作業優先順位付を行う事が可能になります。その他 「根強いトピック」：件数自体は少ないが長期間根強く発生する事象、「旬のトピック」：特定期間/季節毎に多く発生する事象なども組み合わせたトラッキングも可能にしています。

その他、デロイトの業界知見と分析ノウハウに基づいた実績ある分析手法をツールに反映し、ファセット化した辞書データを使ったテキストマイニング、表現パターンによる問合せ傾向のモニタリング、チャネル別/窓口別質問数等のKPIを可視化した、情報共有用のダッシュボードも搭載。過去の豊富な分析実績とノウハウに基づいたインサイト導出に特化したダッシュボードによる多様な切口での分析を可能にします。

想定されるユースケース

• お客様の商品やサービスに関連したSNSデータ分析：SNSユーザーの傾向分析・ニーズ分析・トレンド分析への活用

• WEBアプリケーションのユーザー行動分析：ユーザーの離脱ポイント/人気コンテンツを分析して満足度向上施策検討

• コールセンター業務コールログ分析および負荷軽減：問合せコールログの非構造化のテキストデータ分析、VOC(Voice Of Customer）の抽出および自動分類ラベリング機能の活用

• お客様の社内のイントラサイトにおける安全性、セキュリティ、コンプライアンス関連の必読コンテンツの目標未達部門の可視化、アクセス向上施策の検討　　　他