発表日：7月8日
発表元：シエンプレ
表　題：業務時間を増やすことなくネット炎上などのリスクを検知できるAIによるネット評判監視ツール『モニタリングDX』申込み受付開始のお知らせ

　オンラインレピュテーションマネジメントをはじめとした、デジタル・クライシス＆サイレントクレーム対策事業を手がけるシエンプレ株式会社（本社：東京都渋谷区、代表：佐々木寿郎、以下「当社」）は、7月7日より、ネット評判監視の業務時間を99％以上削減※1する、高性能AIを搭載したネット評判監視ツール『モニタリングDX』（https://www.siemple.co.jp/monitoring-dx/）の提供を開始しました。

※1:「99%以上削減」とは、当社の事前実験にて当社従業員により72時間要するモニタリング業務を、精度を落とさず操作時間3分で完遂した結果を指しています。（システムのデータ処理時間は8時間程度）

■このような方におすすめです
ネット上のレピュテーション（評判）までモニタリングしている時間はない、と感じている広報担当者
L 監視を業者に依頼しており、リアルタイムに対応できていない
L 監視を業者に依頼しており、精査の質に疑問を感じている
L 監視業務（仕分け含）に時間がかかっている
L そもそも監視していないが、時間をかけられない
その他、ネット上で何が流行っているかを常にモニタリングしていたいというマーケティング担当者にもお使いいただけます。
本サービスは、ネット上のレピュテーション（評判）のモニタリングの必要性を感じつつ、モニタリング自体や、その情報の精査にかけられる時間はない、と感じている広報担当者、マーケティング担当者向けのサービスです。

■サービス開始の背景
　コロナ禍の巣ごもり需要の影響もあり、1人あたりのSNS利用時間が増加する昨今。SNSを駆使したプロモーションに力を入れる企業も増加傾向にあります。一方、2021年1～5月に発生したネット上の“炎上事案※2”は1日平均5件と、コロナ禍前である2019年1年間の1日平均3.36件を上回っており※3、企業のSNSプロモーションにおける炎上リスク対策の需要もこれまで以上に高まっています。炎上対策において重要なのは、世論を正しく見極めることです。特に炎上の渦中においては、ネット上のユーザー意見を分析することで、その後の対策の方向性が見えてくるため、ネット評判監視は非常に重要であり、各社さまざまなネット評判監視ツールを利用しています。

　しかし、従来のツールでは、複雑な日本語表現の分析・分類精度が低く、「ネガティブなのかポジティブなのか」「サービスに関する投稿なのか、料金に関する投稿なのか」などの詳細な分類は、人力で行わざるを得ませんでした。
この状況を打破すべく、当社では自然言語処理モデル開発の専門家と独自のAIを開発。瞬時に自動でネガティブ・ポジティブ判定から投稿内容のカテゴリ分析・分類まで行う、業界初の機能を備えた最先端のネット評判監視ツール『モニタリングDX』を開発しました。本サービスにより、企業はネット評判監視の詳細な分析・分類を瞬時に行うことが可能となるため、これまでネット評判監視に費やしていた時間や費用をリスク対策や広報対策（トレンド調査他）などに活用できます。

※2：SNS上で100件以上の言及があったネガティブな事象
※3：シエンプレ デジタル・クライシス総合研究所調べ

専用サイト
https://www.siemple.co.jp/monitoring-dx/

■『モニタリングDX』概要
　『モニタリングDX』は、「警察庁サイバーパトロール」をはじめ、数々のデジタル・クライシス対策の実績があるシエンプレが、独自に開発した高性能AIを用いて提供する、ネット評判監視ツールです。
従来のネット評判監視ツールでは日本語特有の文章により、本質的な読解の判定が非常に難しく、情報の精査に時間がかかっていた作業も、圧倒的な判断精度と処理スピードで実施することが可能となります。

【システムの３つの特徴】
1.圧倒的な判定精度と処理スピード
　4万件のSNS投稿をネガポジニュートラルの３段階。および投稿を５つのカテゴリに分類した場合の比較。
　『モニタリングDX』を利用することで、従来の1/3の人員かつ1/9の時間でより精度の高い仕分けが可能。

2.【業界初】投稿内容のカテゴリとネガティブ・ポジティブの自動判定・分析・仕分け機能
　高性能AIを用い、自動でネガティブ、ポジティブ、ニュートラルの判定を行います。
　業態に合わせた判定カテゴリを追加することにより、より具体的に投稿が行われているトピックスについての把握が実現。カテゴリはお客様ごとに自由に設定可能です。
　例：飲食店からの依頼の場合、「商品」「接客」「企業」「採用」どの項目に該当する投稿か…を
　ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの3分類で振り分け（1キーワードに対し、5つのカテゴリ分けが可能）

3.AIによる高度な言語処理により、安定した判定精度と的確な論調把握を実現しました。
　例：「A社のサービスは高いしクオリティが低いという意見もあるが、私は好きだ」という投稿の場合、これまでのAIではネガティブな単語が多いのでネガティブ判定されていたが、文脈を読み取りポジティブ投稿として判定する

【その他の特徴】
・監視対象媒体：87媒体（各種SNSからWEBメディアまで幅広く監視）
・緊急アラート機能（10分程度）：「投稿数超過」「指定回数リツイート数超過」「指定ユーザー投稿」（Twitterのみ）を検知して、管理者にアラートを送付

〔公式ページ〕
▷ シエンプレ

※掲載テキストは発表情報の全文または一部抜粋です。元となるプレスリリースは発表元による発表当時のものであり、最新情報とは異なる場合があります。※詳細情報は公式ページをご参照ください