概要

Personality Insightsは、パーソナリティーの特性を抽出して分析することで、人やエンティティーに関するアクション可能な洞察を引き出し、その結果エンド・ユーザーに高度にパーソナライズされた対話を可能にします。 このサービスは、パーソナリティーの特性を、ビッグ・ファイブ、価値、ニーズの3つの次元に分割して出力します。 確度の高い分析結果を得るためには、最低1,200単語以上のテキストを入力とすることを推奨します。

→ 関連記事: 文章を解析し、書いた人の性格を推定「IBM Watson Personality Insights」の可能性 (PDF, 762KB)

用途

Personality Insightsサービスは、あらゆるアプリケーションで利用できる可能性を秘めています。 企業は、PIを利用することで顧客の書いたテキストやコミュニケーション内容から顧客一人一人のパーソナリティを認知できます。 そして、その他の情報と組み合わせた分析の実施や対応プロセスを準備することでパーソナライズした顧客コミュニケーションやブランディング活動を実現できます。 その結果、企業の売上増加、顧客コミュニケーション対応効率向上、顧客満足度の向上が期待出来ます。Personality Insightsは、企業の採用担当者や大学の入学試験担当者が、候補者を企業や大学とマッチングするためにも使用できます。 詳しくは、ページ下部の開発資料をご参照ください。

ユーザーからの入力:

  • 個人が記述した JSON、テキスト、またはHTML(ソーシャル・メディア、メール、ブログなど)

サービスからの出力:

  • コグニティブ特性やソーシャル特性のJSONまたはCSV形式でのツリー

Watson Personality Insightsの機能

詳細なパーソナリティー・ポートレイト

言語分析を使用して、e-メール、ブログ投稿、ツイート、フォーラム投稿などのデジタル・コミュニケーションから、個人のパーソナリティーの特性(ビッグ・ファイブ、ニーズ、価値など)を推測します。

消費嗜好の把握

ショッピング、音楽、映画など、さまざまな製品、サービス、アクティビティーを求めるユーザーの傾向に注目します。

顧客体験のカスタマイズ

お客様のセグメンテーションや、各お客様に特化したおすすめ商品の設定、さらに訴求力の高いメッセージ作成を可能とするために、個々の顧客を理解します。

Personality Insights デモを試す

1)まずはサンプルを活用して、気になる人のツイート分析を見てみましょう。

Personality Insights デモを試す手順説明画像-Step 1

 

2)「分析された単語数」「確度」とともに、「性格特性」が文章で表現され、「カテゴリごとの合致率」も表示されます。

Personality Insights デモを試す手順説明画像-Step 2

 

「結果をサンバーストチャートで見る」をクリックすると、右のようなビジュアルなグラフも表示されます。
なお、ここでも、サンプルの文章を選ぶこともできます。

Personality Insights デモを試す手順説明画像-Step 3

 

3) 続いて「テキスト入力」にて、自分でテキストを入力してみたり、「あなたのTwitterによる分析」を試してみましょう。

Personality Insights デモを試す手順説明画像-Step 4

さて、あなたはどのように解析されるでしょうか?

開発資料

デモをより深く理解する(英語)

Personality Insights Nodejs Starter Application (IBM外のWebサイトへ)

GitHubでソース・アプリケーション(Node.js版)を入手する

Personality Insights Python Starter Application (IBM外のWebサイトへ)

GitHubでソース・アプリケーション(Python版)を入手する

Watson SDK (IBM外のWebサイトへ)

Node.jsJavaPythonSwiftUnity.NET