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ソーシャル メディア分析ソリューションをビルドしてデプロイする

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組織が顧客のニーズに最適に対処するには、ソーシャル メディアから顧客に関する分析情報を抽出する必要があります。 この記事では、ニュースやソーシャル メディアのデータを分析するためのソリューションについて説明します。 このソリューションは、 Azure Social Media Analytics Solution Accelerator を拡張しています。これは、開発者が数時間で Azure 上にソーシャル メディア モニター プラットフォームをビルドしてデプロイするのに必要なリソースを提供します。 このプラットフォームは、ソーシャル メディアと Web サイトのデータを収集し、ビジネス上の意思決定プロセスをサポートする形式でデータを提示します。

Apache®、 Apache Spark、および炎のロゴは、Apache Software Foundation の米国およびその他の国における登録商標です。 これらのマークを使用することが、Apache Software Foundation による保証を意味するものではありません。

アーキテクチャ

ソーシャル メディア分析ソリューションでニュースや Twitter のフィードからダッシュボードや推論アプリにデータがどのように流れるかを示すアーキテクチャ図。

このアーキテクチャの Visio ファイル をダウンロードします。

データフロー

  1. Azure Synapse Analytics パイプラインが外部データを取り込み、Azure Data Lake 内にそのデータを保存します。 1 つのパイプラインは、ニュース API からデータを取り込みます。 もう 1 つのパイプラインは、Twitter API からデータを取り込みます。

  2. Azure Synapse Analytics の Apache Spark プールを使用して、データを処理してエンリッチします。

  3. Spark プールで、次のサービスが使用されます。

    • AI 言語、固有表現認識 (NER)、キー フレーズ抽出、感情分析用
    • Azure AI サービス Translator、テキスト翻訳用
    • Azure Maps、データを地理的座標にリンクします

  4. エンリッチされたデータが Data Lake 内に保存されます。

  5. Azure Synapse Analytics のサーバーレス SQL プールが、エンリッチされたデータを Power BI で使用できるようにします。

  6. Power BI Desktop ダッシュボードが、データに関する分析情報を提供します。

  7. ステップ 6 の代わりに、Azure App Service Web アプリに埋め込まれている Power BI ダッシュボードが、データに関する分析情報を Web アプリとモバイル アプリのユーザーに提供します。

  8. ステップ 5 から 7 の代わりに、Azure Machine Learning で、エンリッチされたデータを使用してカスタム機械学習モデルをトレーニングします。

  9. モデルが Machine Learning エンドポイントにデプロイされます。

  10. モバイル アプリ上などで、マネージド オンライン エンドポイントがオンラインのリアルタイム推論に使用されます (A)。 または、バッチ エンドポイントがオフラインのモデル推論に使用されます (B)。

コンポーネント

  • Azure Synapse Analytics は、データ ウェアハウスやビッグ データシステム全体にわたって分析情報を取得する時間を早める統合分析サービスです。

  • Azure AI Language は、AI 機能を提供するクラウドベースのサービスで構成されます。 REST API とクライアント ライブラリ SDK を使用すると、AI やデータ サイエンスのスキルがなくても、アプリにコグニティブ インテリジェンスを組み込むことができます。 次のような機能が含まれます。

    • 固有表現認識 (NER) 非構造化テキスト内の人、場所、組織、数量を特定して分類します。
    • キー フレーズ抽出 投稿や記事の中の鍵となる話題を特定します。
    • 感情分析。肯定的、否定的、中立的、およびそれらが混在する感情のコンテンツを検出することで、投稿の感情に関する分析情報を提供します。

  • Translator は、100 を超える言語でテキストを即座に、またはバッチ処理で翻訳するのに役立ちます。 このサービスでは、機械翻訳における最新のイノベーションが使用されます。 Translator は、コールセンター向けの翻訳、多言語の会話エージェント、アプリ内通信など、幅広いユース ケースをサポートしています。 Translator でサポートされている言語については、「翻訳」を参照してください。

  • Azure Maps は、位置情報ベースのデータを Web とモバイルのソリューションに組み込むのに役立つ地理空間のサービスのスイートです。 位置データと地図データを使用して、洞察を生成し、データに基づいた意思決定を通知し、セキュリティを強化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。 このソリューションでは、Azure Maps を使用してニュースや投稿を地理的座標にリンクします。

  • Data Lake は、高パフォーマンスの分析ワークロード用の非常にスケーラブルなデータ レイクです。

  • App Service には、Web アプリの構築、デプロイ、およびスケーリングを行うためのフレームワークが用意されています。 Web Apps 機能は、Web アプリ、REST API、モバイル バックエンドをホストするためのサービスです。

  • Machine Learning は、機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、自動化、管理、追跡に使用できるクラウドベースの環境です。

  • Power BI は、分析サービスとアプリのコレクションです。 Power BI を使用すると、関連のないデータ ソースを結び付けて表示することができます。

代替

次の図に示すように、Machine Learning とカスタム機械学習モデルを除外して、このソリューションを簡略化できます。 詳細については、この記事で後述する「このシナリオのデプロイ」を参照してください。

ソーシャル メディア分析ソリューションでニュースや Twitter のフィードからダッシュボードにデータがどのように流れるかを示すアーキテクチャ図。

このアーキテクチャの Visio ファイル をダウンロードします。

シナリオの詳細

マーケティング キャンペーンは、配信するメッセージだけではありません。 メッセージを配信するタイミングと方法も、同じくらい重要です。 データ ドリブン型の分析アプローチを使用しなければ、キャンペーンで簡単に機会を逃してしまったり、牽軌道に乗れずに苦戦したりしてしまいます。 これらのキャンペーンはソーシャル メディア解析に基づいていることが多く、世界中の企業や組織にとってますます重要になっています。 ソーシャル メディア分析は、製品やサービスに関する即座のフィードバックを受け取り、顧客とのインタラクションを改善して顧客満足度を高め、競合に追いつくために使用できる強力なツールです。 企業には、ソーシャル メディアの会話を監視するための効率的で実行可能な方法が不足していることがよくあります。 その結果、これらの分析情報を使用して戦略とプランを知らせる機会を逃しています。

この記事のソリューションは、幅広いソーシャル メディアとニュース解析アプリケーションにベネフィットがあります。 ソリューションのリソースを手動でデプロイする代わりにソリューションをデプロイすれば、市場投入までの時間を短縮できます。 次のこともできます。

  • 特定の件名に関するニュースや Twitter の投稿を抽出します。
  • 抽出したテキストを優先言語に翻訳します。
  • ニュースや投稿から鍵となるポイントやエンティティを抽出します。
  • 件名に関する感情を特定します。

たとえば、Satya Nadella に関する最新のディスカッションを参照するには、クエリでこの名前を入力します。 続いて、このソリューションはニュース API と Twitter API にアクセスして、Web 中からこの人物に関する情報を提供します。

考えられるユース ケース

ソーシャル メディアから顧客に関する情報を抽出して、カスタマー エクスペリエンスを強化し、顧客満足度を高め、新しい潜在顧客を獲得し、顧客離反を防ぐことができます。 ソーシャル メディア分析のこれらのアプリケーションは、次の 3 つの主要な領域に分類されます。

  • ブランドの正常性の測定:

    • ソーシャル メディア上の新製品またはサービスに対する顧客の反応とフィードバックをキャプチャします
    • 新製品またはサービスに対するソーシャル メディアのインタラクションに関する感情を分析します
    • ブランドに関する感情をキャプチャし、全体的な認識が肯定的か否定的かを判断します

  • 顧客関係の構築と維持:

    • 顧客の懸念をすばやく特定します
    • タグ付けされていないブランドへの言及を聞きます

  • マーケティング投資の最適化:

    • キャンペーン解析のためにソーシャル メディアから分析情報を抽出します
    • ターゲットのマーケティングの最適化を実行します
    • 新しい潜在顧客とインフルエンサーを見つけて、より多くの対象ユーザーに到達します

マーケティングは、すべての組織にとって不可欠な部分です。 結果として、次のようなさまざまな業界でこのソーシャル メディア分析ソリューションを上記のユース ケースに使用できます。

  • Retail
  • Finance
  • 製造
  • 医療
  • 政府
  • エネルギー
  • 遠距離通信
  • 自動車
  • 非営利団体
  • Gaming
  • メディアとエンターテイメント
  • 旅行 (接客業やレストランを含む)
  • 施設 (不動産を含む)
  • スポーツ

考慮事項

以降の考慮事項には、ワークロードの品質向上に使用できる一連の基本原則である Azure "Well-Architected Framework" の要素が組み込まれています。 詳細については、「Microsoft Azure Well-Architected Framework」を参照してください。

[信頼性]

信頼性により、顧客に確約したことをアプリケーションで確実に満たせるようにします。 詳細については、「信頼性の重要な要素の概要」を参照してください。

セキュリティ

セキュリティは、重要なデータやシステムの意図的な攻撃や悪用に対する保証を提供します。 詳細については、「セキュリティの重要な要素の概要」を参照してください。

コストの最適化

コストの最適化とは、不要な費用を削減し、運用効率を向上させる方法を検討することです。 詳しくは、 コスト最適化の柱の概要に関する記事をご覧ください。

このソリューションのコストを見積もるには、 Azure 料金計算ツールを使用してください。

オペレーショナル エクセレンス

オペレーショナル エクセレンスは、アプリケーションをデプロイし、それを運用環境で実行し続ける運用プロセスをカバーします。 詳細については、「オペレーショナル エクセレンスの重要な要素の概要」を参照してください。

パフォーマンス効率

パフォーマンス効率とは、ユーザーによって行われた要求に合わせて効率的な方法でワークロードをスケーリングできることです。 詳細については、「パフォーマンス効率の柱の概要」を参照してください。

このシナリオのデプロイ

このソリューションをデプロイし、サンプルのソーシャル メディア分析シナリオを実行するには、「Getting Started」のデプロイのガイドを参照してください。 このガイドは、「代替」のアーキテクチャ図に示されている、 Social Media Analytics Solution Accelerator のリソースの設定に役立ちます。 Machine Learning、マネージド エンドポイント、App Service Web アプリといったコンポーネントはデプロイに含まれません。

前提条件

  • ソリューション アクセラレータを使用するには、 Azure サブスクリプションにアクセスする必要があります。
  • Azure Synapse Analytics、Azure AI サービス、Azure Maps、Power BI の基本を理解していると役立ちますが、必須ではありません。
  • ニュース API アカウントが必須です。
  • Twitter API フィーチャーへの 昇格された アクセス権がある Twitter 開発者アカウントが必須です。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は次のとおりです。

プリンシパル作成者:

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