インテリジェンスマイニングコミュの僅かな変化を掴む「意味解析」技術

最近、オントロジー、セマンティックWeb、メタデータ、定性データ（文、文章）というキーワードが、変化の時代には数字（定量データ）に現れる前の変化（僅かな変化）として注目されてきますが、その変化を捉える案件が幾つか出て参りました。

文章の意味を解析する技術をベースに、文章間の相関性（類似性、差異、異端度）や、文章（文書）の新しい整理システム、民意のマイニングなどといった案件です。

＊文章の意味とは；文を構成する品詞の中で、助詞と助動詞に意味と感情が存在します。名詞は知識や個体名（属性）を現しますが、それ自体では意味や感情を表現しきれません。

・変化の時代は、文書管理をTree構造にしておいては、検索面（活用面）で限界があることに気付いたユーザーが増えてきています。

・政治も「民意を掴んで政策を」と言っていますが、選択式アンケートや従来の定量的指標では、それを掴めないことに気づきつつあります。

・企業のナレッジマネジメント・システム（KMシステム）もデータや情報、ノウハウを蓄積はしたものの、「名詞」（意味ではない）の検索だけでは、検索に限界がありほんとうの活用ができないことに気付いてきています。

・twitter、facebook、mixi などSNSで発信されている想いは、そのほとんどが文・文章であるが、読んでみてなんとなくは掴めるが、定量化、あるいは準定量化できないかと感じている人が増えてきているようです。

というような背景があるようです。

変化の時代、微妙な変化を掴もうとしている機運が高まってきているようです。
そこに、「意味解析＆意味検索」技術の市場性があると感じています。

KMシステムに長年にわたり蓄積されたノウハウ、知識、智慧、情報を『「名詞」的Tree構造』ではなく、『意味別分類で整理』にしてみると、それらの情報や智慧が更なる醸成・醗酵を発露し、全く想定外の新しい智慧や気づきを発掘できるかもしれません。

これが、KM利用企業、いえKMシステムの出口なのかもしれません。

コメント(2)

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[2] mixiユーザー 10月03日 20:28

canto さん

こちらこそ、ご無沙汰です。

>アナログ的な図解、例えばKJ法など案外有効かもしれませんね。如何でしょうか。

ぼくもそう感じていまして、2006年頃、KJ法の創始者・川喜田二郎氏に会いにいったこともあります。

意味解析とKJ法の融合を提案しにいったわけです。
でも、取り巻きが・・・・　でした。

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