本研究では, 顧客から寄せられた苦情を記録した大規模テキストデータを分析し, 有用な知見を得るための分析手法に焦点を当てる．本研究が対象とする苦情データは, 様々なチャネルを通じて収集され, テキスト形式で記録されている が, その構成や表現は対応者である書き手によって不統一であり, データの粒度のばらつきが大きいという問題がある．そのため, 既存の自然言語処理技術や機械学習に基づくレビュー分析手法を, このような特徴を持つテキストデータに直接適用しても, 有用な洞察を得ることが難しい．そこで本研究では, データ形式が不統一であり, 分析に不要な情報であるノイズが多く含まれる大規模な顧客苦情データから有用な知見を得るための分析手法の開発を目的とする．最後に実際の顧客苦情データに提案手法を適用し, 得られる結果を検証することで, その有効性を示す．
