Vertex AIMLOpsData Science
SNS運用分析基盤の構築
Web上の膨大な口コミ・SNSデータを収集・分析し、企業の「好感度資産」を可視化するデータ分析基盤。
課題
業界課題に対し、Web上の口コミ・SNS・HPなどの情報が分断されており、統合的な分析が困難であった。
ソリューション
Vertex AIを活用したMLOps基盤を構築。Google Mapsやポータルサイトからのデータ収集を自動化し、GeminiとVector Searchを用いて口コミをベクトル化・分析。「好感度資産」としてスコアリング・可視化を実現。
成果
週次の自動レポート生成により、隠れたトレンドや顧客の感情を定量的に把握可能に。意思決定の迅速化とサービス改善に貢献。
チーム
1 member, 2 months
基盤構築・分析モデル作成
役割
分析基盤構築・データ分析
Vertex AI WorkbenchでのPoCからPipelinesへの本番化、スクレイピング、分析ロジックの実装を担当。
技術スタック
PlatformGoogle Cloud (Vertex AI)
PipelineVertex AI Pipelines / Kubeflow
AI / LLMGemini Pro / Gecko Embeddings
SearchVertex AI Vector Search
DatabaseSupabase / BigQuery
主要機能
01
ScrapingBeeを用いたGoogle Maps・ポータルサイトからの安定したデータ収集
02
Vertex AI Pipelinesによるデータ収集・前処理・推論の自動ワークフロー化
03
ベクトル検索による「意味的に類似したクレーム」や「隠れたトレンド」の発見
04
Geminiを用いた「好感度資産（信頼・愛着・機能・革新）」の多軸スコアリング
工夫点
MLOpsによる継続的な改善
Vertex AI Pipelinesを採用し、単発の分析ではなく、データ収集から分析・レポーティングまでを自動化。週次でのモデル改善サイクルを回せる環境を構築しました。
定性データの定量化
Geminiとベクトル検索を組み合わせることで、非構造化データである口コミを「好感度資産」という独自の指標で定量化。Shapley値を用いた寄与度分析など、高度な分析アプローチを導入しました。