2022/05/13(金)に開催したExploratory データサイエンス勉強会#23の株式会社LIXIL様のご登壇資料です。
Copyright © LIXIL Corporation. All rights reserved.トピックモデル分析を活用した問合せ業務の効率化稲妻 直子2022年5月13日株式会社LIXILExploratory データサイエンス勉強会#23
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1CONTENTS1 自己紹介・会社紹介2 課題の背景3 分析の実行～結果の確認4 問合せ業務効率化のための打ち手5 まとめ
自己紹介・会社紹介
3自己紹介氏名稲妻 直子（いなづま なおこ）所属株式会社LIXIL浴室事業部 浴室戦略推進部 事業企画G業務データ・AIを活用した事業全般の業務改善＋新規ビジネスプロジェクト推進経歴社内SE → 生産管理部門 → 現職（2021-）
4会社紹介取り扱い製品高性能住宅工法 タイル 窓浴室・トイレガーデンルームエクステリア 玄関ドア インテリア建材IoTシステムキッチン スマートホーム製品株式会社LIXIL（リクシル）• 2011年に国内の主要な建材・設備機器メーカー、トステム、INAX 、新日軽、サンウエーブ工業、東洋エクステリアの5社が統合して誕生• 世界中の誰もが願う、豊かで快適な住まいの実現に向けて、先進的な水まわり製品と建材製品を開発・提供主な取り扱いブランド洗面化粧台
5部門紹介本日は問合せデータを使った分析事例を紹介します浴室事業部浴室空間にかかわる製品・サービス事業を担当事業企画G• 事業運営＋データドリブン文化の醸成・定着• データ・AIを活用した業務改善、データ分析スキルの向上（2021年4月ブートキャンプ受講）取り扱いデータの種類：オペレーションデータWebログデータ商品情報データカスタマーデータアクアフィール ボディハグシャワーLidea
課題の背景
7課題の背景：浴室事業における問合せの特徴写真以外にも• タオル掛け• 手すり• 換気扇、浴室乾燥機• TV、オーディオ• トイレ、洗面器 など・・・利用場面の広さや商品特性に起因して、内容が多岐にわたり件数も多い壁ドア照明シャワー収納棚カウンター浴槽 床天井換気扇鏡水栓販売代理店ビルダー・設置業者エンドユーザー商品選定注文工事・取付使用質問者が幅広い 場面が幅広い 商品の構成要素が多い
8課題の背景：実現したいことデータの分析結果をもとに主要な問合せに対して打ち手を実行して、お客さま（質問者）のご不便を減らしかつ問合せ業務を効率化したい分析入力打ち手 効果公開情報の見直し（カタログ・Web）FAQの整備回答担当者向けの教育• 回答時間の短縮• 自己解決率向上質問者 回答担当者・どのような内容か・増減の傾向• 対応品質向上• コスト削減問合せ★★★★★問合せデータ
9課題の背景：実現の障壁目視で仕分けるには膨大な時間と労力が必要内容A 内容B 内容CこれはA・・・ この内容はB・・・毎月数千行単位で発生するデータを１件ずつ確認して分類しなければならない
10課題の背景：解決手段トピックモデルを使って内容を分類し、分析～打ち手の検討までをクイックに実行する文章に含まれる単語の内容から複数のトピックを抽出トピック1お手入れトピック2シャワー・水栓トピック3交換・修理・・・エプロン（浴槽の側面カバー）を外して掃除したい。取り外せますか？シャワーヘッドを交換したい。シャワーヘッドだけ外すことはできますか？浴槽の排水栓をプッシュワンウェイからゴム栓に交換できますか。お風呂の蛇口やシャワーからのお湯や水の出が悪くなった。ユニットバスの折戸が壊れたので交換したいが可能ですか。各文章を最も確率の高いトピックに割り当て問合せ文ユニットバスの折戸が壊れたので交換したいが可能ですか。シャワーヘッドを交換したい。シャワーヘッドだけ外すことはできますか？お風呂の蛇口やシャワーからのお湯や水の出が悪くなった。エプロン（浴槽の側面カバー）を外して掃除したい。取り外せますか？浴槽の排水栓をプッシュワンウェイからゴム栓に交換できますか。
分析の実行～結果の確認
12分析の実行：データの前処理不要文字の削除 正規化（半角全角の統一）定型文の削除 表記ゆれの解消行ごと削除“管理番号”で統一約12,000行の問合せ文を使用、最初にテキストデータの前処理を実施“ユニットバス”で統一FAX受付時の定型文（問合せ内容は文章の中に含まれない）
13分析の実行：データの前処理テーブルビュー → 列ヘッダメニューの「テキストデータの加工」から実行
14分析の実行：ストップワード・複合語の設定テキスト分析を実行する際は、①ストップワード ②複合語を意識する必要があるアナリティクスビュー→単語のカウント→ワードクラウド／ペア-バー画面で確認して設定①ストップワード（不要な単語） ②複合語
15分析の実行：トピックモデルの実行アナリティクスビュー→トピックモデルを選択、テキストの列に問合せ文の列を追加するだけで実行可能
16分析の実行：トピックモデルの実行トピック数は過去の分析経験から15に設定、ストップワード・複合語を登録して実行
17分析の実行：トピック数の調整トピック数15を起点に調整して重要語チャートから分類度合を確認分類度合＋その後の分析作業性から判断し、トピック数を決定1 価格・納期トピック数: 152 部品A4 交換・修理・・・悪くなさそうトピック数: 103 部品B2 部品A・部品B3 交換・修理・・・1 価格・納期異なるトピックが混ざる→NGトピック数: 205 ユニットバスC15では現れなかった特徴的なトピックが出現・・・トピック数: 25・・・1 価格・納期2 部品A4 交換・修理3 部品B5 ユニットバスC1 価格・納期2 部品A4 交換3 部品B6 修理「交換」「修理」は1つのトピックにまとめた方が後の施策検討がしやすそう→NG20に決定
18結果の確認：重要語・サマリ①重要語からトピック毎におおまかな内容を推定し、②サマリでトピック毎の件数を確認発注場面での問合せ 部品Aに関する問合せ部品A部品A部品A部品A部品A推定した内容①重要語 ②サマリ
19結果の確認：ドキュメント→トピック9＝商品の納期・価格に関する問合せ他のトピックも同様に内容を要約重要語が実際の文章の中でどのように使用されているかが確認できる各トピックを一言レベル（「〇〇に関する問合せ」）に要約1. トピック番号でソート2. マウスオーバーで文章を確認（トピック9の重要語：黄緑色）
問合せ業務効率化のための打ち手
21問合せ業務効率化のための打ち手それぞれのトピックの内容と件数は分かったが、まだ業務効率化の打ち手には繋がっていない5 ユニットバスC1 価格・納期2 部品A4 交換・修理3 部品B300500400800600 ？トピック 件数公開情報の見直し（カタログ・Web）FAQの整備回答担当者向けの教育打ち手
22データに含まれる「レベル」の情報を使って、打ち手に結び付けたい問合せ業務効率化のための打ち手公開情報の見直し（カタログ・Web）FAQの整備回答担当者向けの教育打ち手レベル（問合せの解決に使用したもの）A カタログ取扱/施工説明書A＋BBC公開情報DE未公開情報
23問合せ業務効率化のための打ち手公開情報の見直し（カタログ・Web）FAQの整備回答担当者向けの教育打ち手 効果自己解決率の向上自己解決率の向上応対品質の向上トピック×レベルでの層別結果から具体的な打ち手を検討する3 部品B4 交換・修理400400トピック 件数A~Cレベル200D~EA~CD~E 400
24問合せ業務効率化のための打ち手：カテゴリーの設定カテゴリーに「レベル」を設定してトピックモデルを再実行カテゴリー(比率)タブで各トピックのレベルの内訳を確認レベルA～C（公開情報で解決可能）の割合が高いトピック6に着目
25問合せ業務効率化のための打ち手：トピック×レベルでの層別結果トピック（max_topic） =6、レベル=A～Cでフィルタ部品A 品番1部品A 品番2部品A 品番1部材A 品番1→ 部品Aの代替・後継機種に関する問合せが集中している打ち手候補：FAQの見直し部品A実行結果をデータフレームとして保存後、テーブルビューで着目するトピック×レベルのデータを確認文章の内容から打ち手を立案することができたドキュメント（全体）の結果をデータフレームとして保存得られたインサイト部品A
まとめ
27• トピックモデルを用いることで、約12,000件の問合せ文章を瞬時に分類することができた• 分類結果から、20種類の主要な問合せ内容と件数の把握が可能になった• 問合せ内容×レベルの分析結果から、業務効率化の施策候補を導き出すことができた今後は・・・上記と現場担当者の知見を組み合わせて、実際の施策を決定施策の実行による効果創出（対応品質向上・コスト削減 他）• 上記の分析作業にかかる工数を大幅に短縮することができた目視で分類：30sec/件 × 12,000件 = 約100h他のテキストマイニングツールを使用：約30hExploratory： 約5hまとめ
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