状態:検証中

SNS投稿の分析基盤「Compass」

Compassは、SNSの公開投稿を継続して集め、AIが投稿の特徴にラベルを付ける分析基盤です。AIのラベルは人手の判定との一致率で品質を確かめています。自社内で稼働させ、外部に提供する前の検証を続けています。

作る仕組みにする

掲載している事例は、Solbと関連会社で実際に作り、使っている(または検証している)ものです。

Compass

机の上に投稿のカードが何百枚も散らばり、手が1枚ずつ2つのかごに分けている

課題1件ずつ人が読んで分類しても、量に追いつかず判定もぶれる

AI の画面に点線の案がいくつも並び、Solb(朱ペン)が横で見ている

AIの案:協業先の主戦場である TikTok から始めましょう

Solb(朱ペン)が、画面の点線の案の一つを朱の丸で選んでいる

Solbの判断:狙う業界の多くは Instagram で運用している。母数がない所から始めない

カードが仕切りの箱に整然と収まり、横の目盛りに基準の線。Solb(朱ペン)が基準の線に朱を引いている

結果一致率が基準を下回ったら、人間が判定の仕方を見直す

やったこと

  • 公開されている投稿を、決まった間隔で集め続ける仕組みを作りました。
  • 集めた投稿に、AIが特徴のラベルを付けるようにしました。
  • 人が判定したサンプルとAIのラベルを突き合わせ、一致率を記録し続けるようにしました。

結果

一部の項目での、人手の判定との一致率
90%(31件で検証、2026年9月時点)
継続して監視しているアカウント
約400アカウント
新しい投稿を24時間以内に捕捉した割合
8割強(2026年9月時点)

使った技術

  • LLM によるラベル付け
  • 定期実行のデータ収集
  • データベース

AIの案を、現場の声と判断で直した点

  • AIは、協業先の主戦場である TikTok から始めることを提案しました。Solb の判断は、狙う業界の多くが運用している Instagram から始めること。分析する投稿の母数がない所から始めても、傾向は見えないためです。
  • AIは、差の大きい対象を選んで語ることを提案しました。Solb の判断は、母数の厚い方を採ること。母数の薄い対象で語ると、言ってはいけないことを言うことになるためです。

得た知見

AIの判定を人間の正解と突き合わせたら、誤っていたのは人間の正解の側でした。精度が上がらない原因を調べる中で、AIが根拠付きで指摘し、人手で作った正解データの誤りが複数見つかりました。

この事業で使った道具

Solb の道具箱を見る

よくある質問

CompassのAIは、どうやって品質を保っていますか。
人が判定したサンプルとAIのラベルを突き合わせ、一致率を見ています。一致率が基準を下回ったら、人間が判定の仕方を見直します。
どんなデータを集めていますか。
SNS上で公開されている投稿です。非公開の情報は扱いません。
今はどの段階ですか。
自社内で稼働させながら、外部に提供する前の検証を続けている段階です。

自社で作って動かしている仕組みを、そのままお客様の業務に合わせて作ります。まだ課題が言葉になっていない段階でも構いません。

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