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たくさんの文章を自動でグループ化し、どんな話題(トピック)があるかを見つける機能。大規模アンケートの回答をざっくり分類するなど、データから見えないパターンを掘り起こせるんだ。

独自のラベルを定義して文章を分類できる。例えば“クレーム”“要望”“褒め言葉”など、自社独自のカテゴリを使って仕分け可能。事前にモデルを学習させておけば精度の高い分類ができるんだ。

自分の業界用語や特殊単語を学習させて、独自の固有名詞を抽出できるようにする機能。例えば薬品名や部品名などを“製品”として識別したいときに使う。特別な専門領域に対応できるんだ。

単語の品詞(名詞、動詞、形容詞…)を分解し、文章の構造を調べてくれる。機械翻訳の前処理や文法チェックなど、自然言語を細かく扱いたいときに便利な情報が得られる。

その文章が英語か日本語かスペイン語か…など自動で見分ける。多言語の投稿が混ざっていても、まずどの言語かをComprehendが判断して、その後の処理に振り分けられるんだ。

文章がポジティブかネガティブか、あるいはその中間かを判定する。レビューやSNSのコメントを自動チェックして、顧客満足度を可視化したりできる。大量のフィードバック分析に役立つ。

人名や場所、組織名など特別な固有名詞を探してくれる。文章中の「東京」「Apple社」「田中さん」みたいなのをラベル付きで見つけ、どれが人物でどれが場所かも区別するんだ。

文の中から“キーワードや大事なフレーズ”を取り出す。感想文を渡せば、何が重要な単語なのかパッとリストアップしてくれるんだ。文章要約や検索の手助けに使いやすい。

テキストの内容を読み取って“トピックは何か、感情はどうか、人名や場所はどれか”などをAIが理解するサービスだよ。文章をまるごと分析して、要点を自動で取り出したり分類したりしてくれるんだ。

S3にアップした画像やPDFを直接読み取れるから、大量ファイルをまとめて処理したいときにも最適。完了後の結果もS3に保存すれば、一連の流れがすごくスムーズに自動化できるんだ.