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Databricks SQL AI Functions を使ってデータ分析してみる(感情分析・分類)

Last updated at Posted at 2024-07-26

はじめに

株式会社NTTデータ デジタルサクセスソリューション事業部nttd-saitouyun です。

今回は、DATA + AI Summit 2024 で発表された Databricks SQL の AI Functions を使って Airbnb が公開しているデータを分析してみようと思います。

AI for SQL アナリスト

これまでSQLでAIを利用するには、データサイエンティストがAIモデルをAPI化し、データアナリストがSQLのUDFにAPIを登録をして呼び出すなど、一手間かかっており、データアナリティクス・BIとAIの間には壁がありました

Databricksでは、AI Functions を活用することでシームレスにAIのパワーをデータアナリティクス・BIに活用することができます

ai_functions.jpg
The Best Data Warehouse is a Lakehouse at DATA+AI Summit 2024

Databricks SQL AI Fuctions によるデータ分析

事前準備

Airbnb が公開してる東京のデータを活用して分析を行います。データはここから入手できます。

image.png

今回は宿泊施設のレビュー情報が記録されたデータ「reviews.csv.gz」を利用します。データをダウンロードし、事前にDatabricksでテーブル化しておきます。

データの確認

テーブル名は「reviews_detail」として保存しました。テーブルの構造は以下のようになっています。

カラム名 概要
listing_id long 宿泊施設のID
id long レビューID
date date レビュー日
reviewer_id long レビュアーID
reviewer_name string レビュアー名
comments string レビュー内容

テーブルの中身を見てみます。

select_table.jpg

日本語、英語、中国語、フランス語、などなど、多言語でレビューが書かれているようです。

ai_analyze_sentiment function を活用した感情分析

ai_analyze_sentiment function を活用してレビュー内容の感情分析(ポジティブ or ネガティブ or ニュートラル)してみます。

CREATE TABLE reviews_detail_sentiment AS
SELECT
  listing_id,
  id,
  date,
  reviewer_id,
  reviewer_name,
  comments,
  ai_analyze_sentiment(comments) AS sentiment_analysis
 FROM reviews_detail 
 WHERE comments IS NOT NULL
 LIMIT 100;

上記のSQLでテーブルを作り、SELECTします。

sentiment_analysis.jpg

多言語ですが、感情分析が行われました!パッと見はポジティブなレビューが多そうです。
次にグラフ化してみます。

graph_sentiment_analysis.png

87%はポジティブなレビューであることがわかりました。

ai_classify function を活用した分類

ポジティブなレビューの中で、どのような要素が多いのか、ai_classify function を活用して分類してみます。ここでは、「place(立地)」「clean(清潔さ)」「friendly(親しみやすさ)」「others(その他)」で分類してみようと思います。

CREATE TABLE reviews_detail_sentiment_class AS
SELECT
  comments,
  ai_classify(comments, ARRAY("place", "clean", "friendly", "others")) AS sentiment_class
FROM reviews_detail_sentiment 
WHERE sentiment_analysis = 'positive';

多言語ですが、こちらも問題なく分類できたようです。

classify.png

クラスごとに集計をし、見やすいようにグラフ化してみました。

image.png

ポジティブなレビューのうち、立地に関するレビューが大多数であることがわかりました。東京でAirbnbを利用している方は観光地やコンビニやスーパーなどに近い便利な場所を好む傾向にありそうです。

おわりに

いかがでしたでしょうか?

使い慣れたSQLからAIの力を利用することで、高度な分析がこんなに簡単にできることをご理解いただけたのではないかと思います!

仲間募集

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これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。

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NTTデータとAlteryxについて Alteryxは、業務ユーザーからIT部門まで誰でも使えるセルフサービス分析プラットフォームです。 Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。

導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。

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NTTデータとDataRobotについて DataRobotは、包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。 NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。

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