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。
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。
関連用語
インテント認識(意図認識)
インテント認識とは、顧客のメッセージから「注文を追跡したい」「返金してほしい」「サブスクリプションを解約したい」といった目的を特定し、正しく振り分けたり、その場で解決したりできるようにする処理です。.
感情分析
感情分析とは、メッセージの感情的なトーンを自動で分類する処理です。通常はポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分け、顧客がどう感じているかを把握して適切に対応できるようにします。.
ゼロショット学習
ゼロショット学習とは、AI モデルが明示的に学習したことも例を与えられたこともないタスクを、事前学習で得た一般的な知識とタスクの明確な説明だけでこなすことです。.
自然言語処理(NLP)
自然言語処理(NLP)とは、コンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにすることを目的とした AI の分野です。インテント認識、感情分析、テキスト分類といった処理の土台になります。.
チケットルーティング
チケットルーティングとは、届いたサポートチケットを、トピック・チャネル・言語・優先度・顧客のティアといったルールに基づいて、適切な担当者、チーム、キューに振り分ける処理です。.
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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