（HGP創英角ｺﾞｼｯｸUB 24pt） サブタイトル（定例資料など、HGP

The Japan’s No.1 market share of text mining applications
Nomura Research Institute, Ltd.
The Great East Japan Earthquake and Tsunami in 2011
The houses were swept by the tsunami. The sufferers were isolated.
The relief organizations could not reach the accurate information of the situations.
Source: URL：http://matome.naver.jp/
Source: URL：http://matome.naver.jp/
Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.
Source: URL：http://idol48.seesaa.net/
article/391120095.html
1
The Great East Japan Earthquake and Tsunami in 2011
TRUE TELLER assisted the relief organizations in providing the relief materials.
TRUE TELLER contributed to relieving many of the earthquake sufferers.
Source: URL：
http://panzal.cocolognifty.com/
blog/2011/04/post-1d31.html
Source: URL：
http://jacklog.doorblog.jp/archives/34587935.html
Source: ©YONHAP NEWS
Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.
Relief materials
(foods, clothes, medicines)
2
About TRUE TELLER
TRUE TELLER is the leading text mining application of the Big Data era. Used by the Japan’s leading brands,
TRUE TELLER has the largest market share in Japan. Japanese, English and Chinese languages are supported.
Features
Sentiment Analysis
count
group
TRUE TELLER automatically identifies meanings of text data and
understands sentiment and issues of it. TRUE TELLER helps
enterprises analyze voice of the customer with the various features
such as;
• analysis of written questionnaire
• trend forecast based on social media data
• summarization of call text
• visualization of customer experience
Impacts
TRUE TELLER has had significant effects on call centers or
marketing sectors in various industries since its first version was
released in 2001.
• TRUE TELER has been used by more than 600 companies.
• TRUE TELLER has the largest market share of the text mining
solutions in Japan*1.
• Many global brands analyze their voice of the customer worldwide
with TRUE TELLER (Japanese, English and Chinese languages are
supported).
*1 Surveyed by ITR, a Japanese IT researching firm
Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.
score
rate
positive
negative
Teens
taste
material
package
quality
smell
quantity
price
image
others
extracts the main themes from text data and
identifies each data as positive or negative
Words Relations
vegetable
do
grape
grape
strong
a bit more
a bit more
taste
more think
more
say
bad
make
Plastic bottle
coffee
favorite
sweet
milk
calorie
coffee
drink
waking India
tea
other
after
big
commercial
goods
tea talent
visualizes relations between words within
text data
3
Input and Results
TRUE TELLER reveals essential meanings of various types of text inside of Big Data, and helps the companies
achieve significant results in improving their operations and communication with their customers.
Input (Big Data)
Results
Call-text of call centers
• identify factors of claims
• improve efficiency in call center operations
• dissuade customers from cancellations
• enhance the quality of calls
Written questionnaire
• discover clues for new products
• recognize brand image
• draw up marketing plans
• understand customer satisfaction index
Business report
Social media conversations
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• plan sales strategies
• measure strategy execution
• detect successful ways
• assess sales situations
• discover clues for new products
• recognize brand image
• monitor issues and claims
• understand customers’ opinions
4
Contribution
TRUE TELLER contributed to the relief operations right after the Great East Japan Earthquake in 2011 by
collecting and analyzing the tweets of the earthquake sufferers to seek relief goods.
• Right after the earthquake in 2011, the disaster relief organizations and volunteers had been facing difficulty in knowing
what and where to send to the earthquake sufferers since the information of the situations had been snarled.
• In order to solve this complication, Nomura Research Institute (NRI) had been collecting and analyzing the suffers’ tweets
and publishing the real-time reporting on the TRUE TELLER dashboard online.
• The dashboard had been used by the relief groups and contributed to the relief activities, which received attention in
Japan.
The tweets about means of
Tweets of
living and transport
the sufferers
Iitate, Fukushima
collecting
and
handling
tweets
1) removes
retweets
and false
rumors
natural
language
analysis
2) groups
tweets
automatically
by time, places,
supplies
Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.
4) displays what
materials the
sufferers need
5) shows original
tweets when the
graphs are clicked
clothes
bicycles
home
electronics
3) shows requisite
materials over time
An actual tweet (translated into English)
As an urgent issue, Iitate village is lacking the following
relief supplies; masks (especially for kids), disposable
gloves for the environmental investigation, disposable
shoe covers, adhesive mats for dust control.
5
Expectation 1
The Japanese government is also considering establishing a disaster relief system by using Big Data as the
TRUE TELLER dashboard contributed to the relief activities in 2011.
• The Japanese government is considering establishing an integrated disaster relief system based on social media data
or any other Big Data.
• TRUE TELLER is expected to be adopted to the system in the near future.
Earthquake-related Big Data
The Japanese government
The people
natural disaster information
affected areas information
major accidents information
an integrated
disaster
relief system
prompt
action
planning
relief
materials
relief
activities
traffic disturbance information
tweets by sufferers for aid
etc.
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Expectation 2
TRUE TELLER holds the potential for enhancing disaster relief operations all over the world.
Source: URL：
http://www.nposba.com/donation-report/
Source: URL：
http://blog.goo.ne.jp/poket1234dd/e/c6bebdaed69150811e1bfe5a9921863e
Source:
© B.Bannon
Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.
Source:
©ACT/caritas(Emad Eldin Ali & Catherine Dennis)
Relief materials
(foods, clothes, medicines)
7
Language Processing
TRUE TELLER have advanced features in accurate understanding of dependency relations in sentences and
the sentiment analysis based on its original sentiment dictionaries for various industries.
“The fragrance is very good but the cap of the bottle is difficult to use. “
the cap - difficult to use [Negative] [Difficulty]
1) TRUE TELLER reveals meanings of
sentences accurately based on the
dependency relations between the
subject and the predicate. It identifies
the words as positive or negative
referring to its original dictionaries for
sentiment analysis.
2) TRUE TELLER extracts significant
theme words within sentences.
3) TRUE TELLER also displays
contexts of sentences not merely
identifying the sentiment of sentences.
Do not use
[Rejection]
Cannot use
[Impossible]
Difficult to use
[Difficulty]
Easy to use
[Ease]
Can use
[Possible]
Want to use
[Desire]
Is it impossible
to use?
[Doubt]
the fragrance – good [Positive]
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Customers
TRUE TELLER has 60% market share of text mining application in Japan*1. TRUE TELLER has been used by
more than 600 companies in many industries and global markets.
*1 Surveyed by ITR, a Japanese IT researching firm
付加価値分析サービス提供ユーザ
インハウスユーザ
住宅/住宅機器/
建設/不動産
アットホーム
大和ハウス工業
ベターリビング
旭化成ホームズ
TOTO
ミサワホーム
NTTファシリティーズ
TOTOウォシュレットテクノ
LIXIL
積水ハウス
トクラス
自動車関連/運輸
全日本空輸
日本航空
メルセデス・ベンツ日本
トヨタ自動車
ブリヂストン
ヤマハ発動機
トヨタマーケティングジャパン
ブリヂストンサイクル
UDトラックス
トヨタモーターセールス＆マーケティング 日産自動車
本田技研工業
本田技術研究所
エレクトロニクス/
精密機器
伊藤超短波
オーディオテクニカ
コニカミノルタビジネステクノロジーズ
セイロジャパン
デル
パナソニック
富士通テン
エプソンサービス
オリンパス
シチズン時計
ソニー
ニコン
パナソニック　エコソリューションズ
富士フイルム
エプソンダイレクト
キタムラコンタクトサービス
シャープ
ソニーカスタマーサービス
ニッタ
パナソニックシステムネットワークス
ヤマハ
エプソン販売
キヤノン
JVCケンウッド
ダイキン工業
日本写真印刷
横河電機
エレコム
京セラドキュメントソリューションズ
セイコーエプソン
ダックエンジニアリング
パイオニア
富士ゼロックス
リコー
あいおいニッセイ同和損害保険
オリエントコーポレーション
ジブラルタ生命
ソニー損害保険
日立キャピタル
三井住友銀行
メットライフアリコ生命保険
アクサ生命
外為どっとコム
ジャルカード
第一生命保険
プルデンシャル生命保険
三井住友信託銀行
りそな銀行
アシュリオン・ジャパン
近畿大阪銀行
JCB
東京海上日動火災保険
みずほ銀行
三菱東京ＵＦＪ銀行
イーデザイン損害保険
埼玉りそな銀行
スルガ銀行
東京海上日動コミュニケーションズ
みずほ信託銀行
三菱UFJ信託銀行
ＡＩＵ保険会社
静岡県労働金庫
セブン銀行
野村證券
三井住友カード
明治安田生命
アサヒビール
サントリーウエルネス
松屋フーズ
味の素
日本ハム
モスフードサービス
江崎グリコ
ハウス食品
森永製菓
キユーピー
ハーゲンダッツジャパン
やずや
サントリー
ふくや
雪印メグミルク
アスクル
星光堂
ニッセン
三井不動産商業マネジメント
イオン
セブン-イレブン・ジャパン
日本生活協同組合連合会
三菱商事
オンワード樫山
千趣会
ファミリーマート
山忠
サークルKサンクス
全日空商事
ベルーナ
生活協同組合連合会コープネット事業連合
天野エンザイム
協和発酵キリン
大鵬薬品工業
東芝メディカルシステムズ
ノボ ノルディスク ファーマ
ヤンセンファーマ
エーザイ
クラレ
中外製薬
日東電工
バイエル薬品
エスアールエル
国立がん研究センター東病院
帝人ファーマ
日本アルトマーク
福岡大学病院
MSD
サノフィ
テルモ
日本新薬
保健同人社
オムロン
第一三共
東海光学
ノバルティスファーマ
HOYAサービス
旭化成ホームプロダクツ
サンスター
資生堂
プロクター・アンド・ギャンブル・ジャパン ライオン
イッツ・コミュニケーションズ
NTT西日本
コミュニティネットワークセンター
ピーディーシー
WOWOW
WILLCOM
エフエム東京
ＪＣＮ関東
ビジネス・ブレークスルー
WOWOWコミュニケーションズ
NTT-ME
QUICK
ソフトバンクBB
ベネッセコーポレーション
ＮＴＴコミュニケーションズ
ケイ・オプティコム
ソフトバンクモバイル
日本経済新聞
ＮＴＴドコモ
KDDI
テレコムスクエア
日本放送協会
NHN PlayArt
綜合警備保障
リクルート
カルチュア・コンビニエンス・クラブ
東京個別指導学院
リクルートキャリア
キャリアリンク
バンダイビジュアル
リクルートコミュニケーションズ
コナミデジタルエンタテインメント
藤田観光
寿楽園
MIRAIO
茨城大学
香川大学
京都工芸繊維大学
神戸大学
静岡大学
大学入試センター
東京工科大学
東洋大学
日本特許情報機構
明治学院大学
大阪大学
大阪府立大学
学習院大学
関西学院大学
京都産業大学
慶応義塾大学
埼玉県立大学
相模女子大学
首都大学東京
順天堂大学
千葉大学
筑波大学
東京女子医科大学
東京大学
名古屋工業大学
名古屋産業大学
農業・生物系特定産業技術研究機構 近畿中国四国農業研究センター
理化学研究所
立教大学
大手前学園
京都FD開発推進センター
国立育成医療研究センター
産業技術総合研究所
女子栄養大学
東海大学
東京大学産学連携本部
日本医科大学
弘前大学
立命館大学
科学技術振興機構
京都学園大学
国立情報学研究所
産業能率大学
昭和女子大学
東京医療保健大学
同志社女子大学
日本赤十字広島看護大学
北陸先端科学技術大学院大学
関西電力
千葉市
東京都水道局
九州電力
中国電力
東北電力
佐世保市
中部電力
日本郵政
JX日鉱日石エネルギー
東京ガス
横浜市
製品評価技術基盤機構
東京電力
NRIネットコム
NRI社会情報システム
つなぐネットコミュニケーションズ
富士通マーケティング
弥生
NTTデータイントラマート
ファーストサーバ
ワイズマン
NTTネオメイト
富士通システムズ・イースト
ヤフー
銀行/証券/保険/
クレジットカード
食品/外食
小売/卸売/
通販/アパレル
医薬・医療品/化学
化粧品/トイレタリー
放送・メディア/通信
企画/エンターテインメント
/旅行/その他サービス
大学/研究機関
エネルギー/物流/
公共/自治体
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凸版印刷
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エヌ・ティ・ティ・ソルコ
NTTデータ
NTTタウンページ
エヌ･ティ･ティ マーケティング アクト
KDDIエボルバ
CSKサービスウェア
スカパー・カスタマーリレーションズ
テクマトリックス
TMJ
トランスコスモス・アナリティクス
トヨタメディアサービス
日本テレネット
ブリッジインターナショナル
ベルシステム２４
もしもしホットライン
アイスタイル
アンド・ディ
イード
イーライフ
イデアキューブ
イマジカデジタルスケープ
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NRIワークプレイスサービス
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海外開発センター
かんでんCSフォーラム
ゲイン
現代文化研究所
コミュニケーション科学研究所
ジイズスタッフ
JRAシステムサービス
ジャパン・マーケティング・エージェンシー
エムスリー
ディー・フォー・ディー・アール
日経ＢＰコンサルティング
日経リサーチ
日本能率協会コンサルティング
日本能率協会総合研究所
日本リサーチセンター
ネットマイニング・ジャパン
野村インベスター・リレーションズ
パワー・インタラクティブ
日立技術情報サービス
ビデオリサーチ
富士電機
ブレインパッド
ベレネッツ
マーケティング・エクセレンス
マーケティング・コミュニケーションズ
マーケティングセンター
マイボイスコム
マクロミル
メディアフラッグ
楽天リサーチ
9
Example of Our Customers – Asahi Kasei Homes
Asahi Kasei Homes has improved its call center services with TRUE TELLER, and won “the best afterpurchase servicing award for a housing manufacturing firm in Japan”.
• Asahi Kasei Homes has centralized its various information in the TRUE TELLER Knowledge database, which led to
improve the quality and efficiency of the call centers.
• As a result, Asahi Kasei Homes won “NIKKEI Business After Purchase Servicing Ranking” in 2012 and 2013.
Result
Image
customers
Inquiry
request
call operators
search
Customer Satisfaction
Efficiency
Call Quality
• contact resolution ratio : 95%
Number of cases per operator
• increased by 30%
Amount of management work
• decreased by 25%
search all
the knowledge
at once
companies
companies
CS Index
Asahi Kasei Homes
centralized
information
Knowledge
data inside
of CD-Rs
layout criterion
drawing for design
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dispersed data Inside of
various servers
No.1 in Japan 2 years in a row
10
Example of Our Customers – A Broadcasting Company (Company A)
Company A discovered the clues to dissuade the customers from cancellations based on the results of voice
of the customer analysis with TRUE TELLER, and succeeded in reducing the cancellation ratio by 7%.
• Company A analyzed the causes of cancellations on the written questionnaire with TRUE TELLER.
• It broke down the data by the client attributes, the topics and discovered the significant clues.
• Company A created an original manual to dissuade the customers from cancelling the contracts based on the clues.
• As a result, it succeeded in reducing the cancellation ratio by 7 %.
Image
the customers (viewers)
the call center
break down
• inquiries
• claims
• cancellations
the best suited
recommendation
for each client
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[by the clients attributes]
x
[by the topics ]
the causes of
cancellations
an original manual
the analysts
discover the clues
to stop cancellations
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