ベクスト、Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEを利用しAIエージェント型テキストマイニングの技術開発を加速
2025年5月21日（水）10時47分 PR TIMES
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/22937/42/22937-42-e8ed7299f6d09160a29a1431dfcdcb69-1000x563.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【開発背景：「高度なテキスト分析をもっと身近に、誰もがデータに基づいた意思決定ができる未来へ」】
これまで、お客様の声や社内文章等の大量のテキストデータを分析しビジネス価値を引き出すのがテキストマイニングの役割でしたが、一部の熟練者に依存した専門知識の壁や、同じデータでも分析者による結果や解釈の違い、リアルタイム性の高い分析が困難な点等、分析結果を得るには様々な課題が存在していました。テキストマイニングツールを操作するのはあくまでも分析者（人間）であり、分析目的に応じて分析者が必要とする情報を得る為のコントロールを行っていく必要があります。そこで、AIエージェントとテキストマイニングツールを連携する事で、ツール操作の大部分はAIエージェントが行うようになり、エージェントに分析目的とテキストデータを入力すると自律的にテキストマイニングツールを操作して結果を引き出し、それを更に別のエージェントへ渡して分析結果を解釈し、実用的な洞察から具体的な業務改善施策がアウトプットとして得られるようになります。これによりテキストデータの分析は「一部の専門家だけが行える特別な業務」から「誰もが必要な時に活用できるツール」へと進化します。こうした技術の実用化へ向けMicrosoftの支援を頂きながら、Semantic Kernelフレームワークを用いてAgentsとModel Context Protocol（以下 MCP）を用いた開発を行いました。
※MCPとは、大規模言語モデル（LLM）とさまざまなツールを簡単に連携させるための標準化されたインターフェースです。
■AIエージェント型テキストマイニングの全体図
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/22937/42/22937-42-fcae44b2657c3181aa8f2a89cdeee066-1000x290.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【大規模テキストデータに対するAgenticなRAGとテキストマイニングのオーケストレーションを試行】
3日間のプログラムでは、MicrosoftのSemantic Kernel (以下 SK)をエージェント開発のフレームワークとして採用し、Microsoft からのサポートを受けながらその利用方法を検証しました。具体的には大きく以下２つのWorkstreamを実施しました。
・ Workstream 1: SK エージェントと MCP 呼び出しの実装
SKを用いたエージェントの仕組みを学び、Azureリソースの準備や環境構築を行いました。そのうえで、複数のターンにまたがってやりとりするチャット履歴の管理やストリーミング処理を組み込み、MCP呼び出しの仕組みを実装したコンソールアプリを作成しました。
・ Workstream ２: 分析用エージェントを活用した PoC アプリの開発
ビッグデータを対象とした高度な分析ニーズを想定し、Agentic な RAG (Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成) を実現する PoC アプリを構築しました。チャット履歴や外部データとの連携を通じ、大量のデータに対する有用な回答を生成する仕組みを検証しました。また、当社テキストマイニングツールをMCPツールとしてエージェントから呼び出しできるようにし、RAGとテキストマイニング処理をユーザクエリに応じてエージェントが自動で判別し、適切な処理を呼び出しできることを確認いたしました。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/22937/42/22937-42-610eeeb72caf29dc5ab55142c835016a-1000x563.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]全体アーキテクチャや使用技術の方針を共有中の様子
得られた成果や今後の展望：「高度なテキスト分析技術を、誰もがビジネスに活かせる未来を作る」
今回の取り組みによって、SKが持つエージェント開発フレームワークとしての柔軟性と拡張性を実感するとともに、Azureリソースとの連携やMCP呼び出し処理の設計・実装に関しても多くの知見を得ることができました。これを足がかりに、さらなる機能拡張や本格的なビジネスユースケースへの適用を目指して引き続き開発・検証を進めて参ります。
■関連セミナーのご案内
Vext Tech Conference 2025 AIエージェント型テキストマイニングで加速する分析革命
「Vext Tech Conference」は、テキストマイニングを含めた急速に進歩する最新の技術情報を通して、
企業の知的生産活動の未来像を示し、ビジネス現場で役立つ新しい知識や情報を提供することを目的とし
たイベントセミナーです。Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEでの当社の技術開発の取り組みについても開発ロードマップと併せて講演予定となります。
詳細・お申込み：https://www.vext.co.jp/seminar/5502/
■ベクストについて
ベクストは、テキストマイニング専門のソリューション＆コンサルティングベンダーであり、その活動は1996年からコマツ及びコマツソフト（現クオリカ株式会社）との共同プロジェクトとしてスタートしました。2013年からはクオリカ株式会社より分社・独立し、ベクスト株式会社としての活動を開始しております。VextMinerを中心としたVextシリーズは、金融から製造・通信分野のトップ企業でのVOC分析で幅広いユーザーから高く評価されています。
