SMART ANNOTATORは、ラベルのついてないテキスト（文章）を意味の近さに応じてグループに分ける『テキスト仕分け（クラスタリング）』、ラベルを付けたテキスト群に近いグループに振り分ける『テキスト分類』、そして文章のポジティブ・ネガティブを判定する『ポジネガ分析（感情分析）』をご利用いただけるテキスト分析ツールです。
CSVでまとめたテキストデータをアップロードするだけで、ブラウザ上で簡単にテキスト分析をおこなえます。
日々大量に蓄積される営業現場での接客記録を仕分けすることで、接客状況の全体像をすぐに把握できます。
また、接客における顧客の満足度も把握することで営業の改善が実現できます。
大量の問い合わせデータを自然言語処理技術を用いて分類することができます。
分類結果からユーザーニーズの種類と量を把握し、FAQ更新等の適切な対策を施すことができます。
大量のテキスト文章を任意のクラス数に分類したり、ポジネガ（感情）分析を行うことで、ニーズの種類と大きさ、ユーザの反応を正確に把握し、より効果的なマーケティング戦略を立案することができます。
ディープラーニングを用いた最先端の言語理解AIをいち早く製品に実装しています。
大量のテキストから事前学習したディープラーニングモデルが、高精度にテキストの意味を理解します。
CSVでデータをアップロードするだけで使い始められる、わかりやすいウェブ画面を提供しています。
また、クラスタ毎のキーワード表示など、作業効率を高めるさまざまな工夫が実装されています。
クラス情報をアップロードし、テキストデータの仕分け結果と突合を行うことができます。
あらかじめ設定した分類項目やFAQ回答などと仕分け結果との紐づけをWEB上で確認することで、
データセット作成の作業効率を一層高めることができます。
SMART ANNOTATORにおける「テキスト仕分け」では、大量のテキストをそのテキストのみを用いて意味的に類似するグループに分けることができます。
例えば、アンケートの自由回答文や問い合わせのログなどの大量のテキストデータを分析する際に、自動仕分けツールを用いて意味的に類似するグループに分類してから分析した方が、テキストデータの全容も掴みやすく、遥かに効率的に分析作業が行えます。
SMART ANNOTATORにおける「テキスト分類」では、例えばお問い合わせ内容の種別やカテゴリ分類など、あらかじめ分類先（クラス）が決まっている場合、その分類先にテキストを分類することができます。
テキストをどのように分類したら良いかわからない場合に利用する「テキスト仕分け」に対し、過去のテキスト分類結果や人手で作成したテキストと分類先を紐付けたデータ（アノテーションデータ）を用いることで、自動でテキストの分類が可能となります。
SMART ANNTATORでは、クラスタリングの結果を用いて簡単にアノテーションをおこなう機能もあり、テキスト仕分けからテキスト分類まで一貫しておこなうことができます。
SMART ANNOTATORの「ポジネガ分析（感情分析）」では、テキストデータに含まれる感情を分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類することができます。
ポジネガ分析を活用することで、商品レビューやSNS投稿などから、顧客の声を感情面で簡単に把握することができ、顧客サポート品質の向上や商品改善のヒントにつなげることができます。
