Macha
AI サポートとエージェント

テキスト分類

定義

テキスト分類とは、文章にカテゴリやラベルを自動で割り当てるタスクです。サポートチケットをトピック・言語・優先度でタグ付けするのがその例です。

別名: テキストカテゴライズドキュメント分類チケットのタグ付け

仕組み

モデルに文章を渡すと、定義済みのラベルの中から 1 つ以上を予測します。ラベル付きの例で学習させる(教師あり学習)こともできますし、現代の LLM ならゼロショットで行うこともできます。プロンプトでカテゴリを説明するだけで、タスク専用の学習なしに分類できます。

サポートでは、分類が自動タグ付け、トピック検出、言語判定、優先度のスコアリングを支えています。意図認識と感情分析は、どちらもテキスト分類を特定の用途に特化させたものです。

サポートで重要な理由

分類が一貫していて初めて、チケットのデータは使えるものになります。正確なルーティング、信頼できるレポート、SLA の優先付けはすべてここに依存します。AI が毎回同じ基準でチケットにタグを付ければ、ダッシュボードもワークフローもようやくそのラベルを信頼できます。手作業のタグ付けでは、なかなかそうはなりません。

よくある質問

意図認識はテキスト分類の一種ですか?

はい。意図認識はメッセージを顧客の目的で分類し、感情分析はトーンで分類します。どちらもテキスト分類を特定の用途に応用したものです。

学習データなしで AI はチケットを分類できますか?

現代の LLM はゼロショット分類ができます。プロンプトでカテゴリを説明すれば、タスク専用の学習例がなくてもラベルを付けられます。ただし、few-shot として例をいくつか添えると一貫性が上がることが多くあります。

アイデアを実装に

Macha は既に運用中のヘルプデスク (Zendesk、Freshdesk、Front、Intercom、Gorgias) の上に載る AI エージェント層です。

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