PR

 自然言語解析技術を開発するベンチャー企業のC2cubeは2月23日,ブログサイトを対象にした評判検索サービス「BuzzTunes」http://www.bztns.jp/を試験公開した。検索キーワードとして入力された語句を含むブログ記事中の口コミ情報を解析し,そこに書かれた内容に応じて「ポジティブ(肯定的)」か「ネガティブ(否定的)」かの2つに分類して表示する。

 例えば,「日経エレクトロニクス」をキーワードとして検索した場合,これに対して肯定的な意見が書かれたブログ記事と,否定的な意見が書かれたものを分類してそれぞれ表示する。記事の表示順は,更新日時が新しい順や,ブログとして人気度が高い順などで並べ替えることが可能という。
 同時に,検索キーワードに対して書かれた意見を抽出し,独自のアルゴリズムに基づいて好感度数「BuzzRank」を算出する。BuzzRankは,最低の0から最高の10までの数値で表示される。
 一般の消費者が思いのままに綴るブログ記事は,商品やサービスに対する口コミ情報の情報源として注目を集めている。しかし,ブログには口語体などくだけた文体で書かれたものも多く,通常の検索エンジンで使われている「形態素解析」という手法では的確に解析できないことが多いという。

 BuzzTunesでは,同社が開発した「Dynamic Syntax Indexing」という手法を用いた,自然言語解析エンジン「ConciergeCube」を使う。口語体の文章を,形態素解析より高精度に解析できるのが特徴だ。解析に必要な辞書のサイズも,形態素解析の1/100に相当する,2000~3000語で対応できるという。

 BuzzTunesが検索対象にするブログサイト数は当初30万件だが,同社は正式版の開始を予定する2006年6月には,それを200万件に拡大するとしている。

 同社は正式版の開始に合わせて,企業のマーケティング担当者向けの有料サイト「BuzzTunes Pro」を開始する。さらに,家電やカーナビ・メーカー,ECサイトなどを対象に,BuzzRank APIの販売も計画している。これを使うと,企業のWWWサイト上にBuzzRankを表示できる。このほか,メタデータと組み合わせると,例えば,HDD録画機のメーカーが,自社のユーザー向けサイトに,テレビ番組の評判ランキングを掲載することなどが可能になるという。

 なお,同社は既にテレビ番組のメタデータを提供するエム・データと提携している。エム・データが提供するメタデータを使って,BuzzTunes上にテレビ番組の評判ランキングを表示する,としている。