07/08/2026
📘U-ZERO TechBlog 更新|数千件の自由記述フィードバックを自動で階層化する — K-means × Ward法による2段階クラスタリングの設計と実装
全件をLLMに投げればコストとレイテンシが破綻し、人手で読み込むのも現実的ではありません。
U-ZERO開発チームは、埋め込みベクトル空間での古典的クラスタリング(K-means×Ward法)と、LLMによる意味付けを役割分担させるハイブリッド構成でこの課題に取り組みました。K-meansで詳細層を、そのクラスタ中心へのWard法適用で概要層を生成する2段階設計により、経営陣は全体傾向を、マネージャーは具体的な声を、1回のパイプライン実行で同時に把握できます。
構造の決定は古典MLに、意味付けはLLMに委ねることで、LLMコストをデータ件数ではなくクラスタ数にスケールさせる設計です。技術的な設計判断の詳細を記事で解説しています。
https://zenn.dev/u_zero/articles/00e3b8f6a1d939
#人的資本経営 #組織開発 #データ分析 #自然言語処理
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