データマイニングは、大量・データから有益な情報を「発掘」する取り組みです。クラウドのシステム、IoTの発展によって、膨大かつ雑多な「ビッグデータ」が企業に蓄積されるようになりました。ビッグデータを有効活用し、ビジネス展開の重要なヒントを得る方法として、データマイニングが注目されています。

企業に集積されるビッグデータは、一見すると何の有用性もない雑多なデータの集合体です。そのままでは、戦略策定に役立つヒントは得られません。一方で、複数のデータ間には、細かく分析しなければ気付かない相関関係が秘められているケースがあります。
データマイニングの取り組みでは、そうした複数のデータ間に隠されている相関関係を洗い出します。着目するのはあくまでデータ同士の動きと関係であり、そこに論理的な根拠を求める必要はありません。根拠をベースに考慮せずにあくまでデータ同士の動きを見るからこそ、人間が考えてもたどり着けなかった戦略が生まれるケースがあります。
競合他社と自社を差別化する顧客満足度向上のヒントも、大量のデータに眠っている可能性があります。顧客満足度の重要性が叫ばれるようになった昨今、マーケティング戦略策定のヒントを得るために、多くの企業がビッグデータのマイニングに乗り出しています。

現在、データマイニングの取り組みはあらゆるフィールドで行われており、さまざまなデータ形式がマイニングの対象となります。コールセンターに集積される音声データも例外ではありません。
データマイニングを実施するためには通常、テキスト形式など分析しやすい形式に変更する必要があります。そのため、テキストへの書き起こしが必要な音声データは活用が難しいデータ形式として認識されていました。音声データに対してデータマイニングを実施する「音声マイニング」を可能にしたのは、人工知能の発展によって正確性が向上した音声認識機能です。顧客との対話内容を音声認識機能によってテキスト化すれば、データマイニングが可能な状態となります。
音声マイニングによって大きく効率化されたのが、VOCの抽出です。顧客の音声をテキストデータ化し、マイニングを実施することで、顧客が企業に抱いている不満や要望をスピーディーに知ることができます。