AI・ビッグデータといっても、今ではバズワードになってしまい、そのカバーする範囲も広大だ。ただ、一般的にビッグデータの中身は数字などの定量データであることが多い。
その中でもQuid社は、定性的データに注目したユニークなツールを開発している。
言語学者と物理学者が創業したQuidは、世の中の情報の80％はテキストデータであることに注目し、膨大なテキストデータから、いかに戦略的な意味を見出すかについての1つの強力ななツールを提供している。
例えば、「自動運転」についてのトレンドについて理解したいとする。日本にいれば、普通は日経テレコンなどのツールで「自動運転」と打ち込んで、片っ端から関連記事に目を通したり、自動車の業界・アナリストレポートを取り寄せたり、Googleで「自動運転、イノベーション」などと検索してヒットした記事をチェックしたりすることから始めるだろう。
チームでリサーチをする場合には、それぞれのサブトピックを会議室のホワイトボードに書き込んだり、ポストイットを貼り付けて自動運転に関して世の中で議論されている内容を、視覚的・俯瞰的に理解しようとするかもしれない。
Quidのすごいところは、その作業を逆方向からすすめられる点である。
つまり、世の中に流通している新聞記事やブログ媒体を全てシステムで読み込んで、AIアルゴリズムを活用してサブセクターに分類し、情報を俯瞰的にビジュアライズするところからスタートするのだ。ユーザーは、最初に全体像を俯瞰した上で、それぞれのサブセクターにドリルダウンして、リサーチをすることができる。
上記は、ニュースやブログ媒体をデータベースにしたケースだが、Quidの使い勝手がよいところは、全く同じアルゴリズムを使って、会社情報や特許情報を読み込むことができる点だ。
例えば、ベンチャーキャピタルの担当者が、電池関連のスタートアップの中で、自分たちがまだ投資していないサブカテゴリーの有望な技術をもった企業を見つけたい、といったケースである。同じ担当者が、電池事業の中のサブセクターで誰が一番積極的に特許を出しているか、を調べたいケースもあるかもしれない。
Quidはパブリックデータだけでなく、CSVファイルであればあらゆるデータを取り込むことができる。例えば、自社の膨大にある自由テキストで入力されたカスタマーフィードバックなどを取り込み、時系列にどの分野のトピックが増減しているかを調べたりすることもできる。
Quidの活用法は無限である。
シリコンバレーのスタートアップらしく、分析の視覚化のやり方もセンスがよく、簡単にパワポやエクセルに落としてプレゼンテーションに使えるなどのユーザーfriendlyな仕様も心憎い。 マーケティングや、ブランド・PR戦略はもちろんだが、経営戦略に関わる人が使うと大きなパワーと効率性を発揮する強力なツールだと言える。Quidについてご興味をもった方はこちらまでご連絡ください。
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