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テキストデータから”文脈”を抽出 電通と大阪大学大学院経済学研究科、「MINUKERU」を共同開発
[24/06/28]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
アンケート結果や口コミの解析を、より解像度高く、スピーディに
2024年6月28日
株式会社 電 通
テキストデータから、通常の分析では見えない“文脈”を抽出
電通と大阪大学大学院経済学研究科、「MINUKERU」を共同開発
株式会社電通（本社：東京都港区、代表取締役 社長執行役員：佐野 傑、以下「電通」）は、大阪大学大学院経済学研究科 勝又 壮太郎 教授とともに、アンケート結果や口コミなどのテキストデータから複数の潜在文脈※1を抽出し、本音やインサイトを解釈しやすくする分析ソリューション「MINUKERU（ミヌケル、商標出願中）」を開発しました。本日より「MINUKERU」を活用し、企業・団体向けに、よりスピーディで解像度の高いテキストデータ分析サービスの提供を開始します。
これまでも、アンケートの記述式回答や口コミ・カスタマーレビューの内容などを分析する際、頻出キーワードを自動的にランキング化したり、関連性の高いワードを抽出したりするツールはありましたが、そこから多種多様な意図や潜在的な文脈を読み解くことは非常に困難であり、時間がかかること、また、分析者の手腕に依存してしまうことなどが課題でした。
「MINUKERU」は、テキストデータから複数の潜在文脈を統計的に、またスピーディに抽出することができるソリューションです。たとえば、試験的に実施したあるエンジニアリング会社の社内意識調査（図1）においては、「MINUKERU」を使用することで4つの文脈・インサイトが抽出され、膨大な回答データの内容を、より簡便に、解像度高く把握することができました。また、4つの文脈ごとに回答者の職務満足度などの数値回答のひもづけも可能なため、「どのような人が、どのような意見を持っているか」が分かり、課題に対する効果的なソリューション策定がしやすくなります。
＜図1：あるエンジニアリング会社の社内意識調査結果＞ 【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202406272811-O4-SiLtD322】
このソリューションの分析では、勝又 壮太郎 教授が、6月27日にシドニーで行われた世界最大級のマーケティングサイエンスの国際学会「ISMS Marketing Science Conference 2024」で発表した統計モデルを活用しています※2。これまでは定性データを主とするテキストデータ分析が多かったのに対し、本モデルでは定性データと定量データを同時に解析できるという特長があります。そのため「MINUKERU」は、口コミサイトなど、投稿の「内容」と「数値」を掛け合わせる分析において、特に強みを発揮します。さらに、コールセンターのお客さまの声やグループインタビューなどの音声データをテキスト化しての分析やSNS上の投稿分析など、あらゆるテキストデータの解析に活用可能です。
今後も電通は、「人」や「インサイト」への理解・深耕を通して、企業のマーケティング活動や組織文化の変革などに貢献していきます。
※1 膨大なテキストデータの中に潜んでいる、いくつかの話題やテーマ、切り口などのこと。それらをポジティブ文脈・ネガティブ文脈の別も踏まえて分類していくことが可能。
※2 Katsumata, S., & Takahashi, K. (2024, July 27-29). A Combined Topic Model for Unstructured and Structured Data. The 46th ISMS Marketing Science Conference, Sydney, Australia.
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202406272811-O7-i3eEMIIZ】
以上
2024年6月28日
株式会社 電 通
テキストデータから、通常の分析では見えない“文脈”を抽出
電通と大阪大学大学院経済学研究科、「MINUKERU」を共同開発
株式会社電通（本社：東京都港区、代表取締役 社長執行役員：佐野 傑、以下「電通」）は、大阪大学大学院経済学研究科 勝又 壮太郎 教授とともに、アンケート結果や口コミなどのテキストデータから複数の潜在文脈※1を抽出し、本音やインサイトを解釈しやすくする分析ソリューション「MINUKERU（ミヌケル、商標出願中）」を開発しました。本日より「MINUKERU」を活用し、企業・団体向けに、よりスピーディで解像度の高いテキストデータ分析サービスの提供を開始します。
これまでも、アンケートの記述式回答や口コミ・カスタマーレビューの内容などを分析する際、頻出キーワードを自動的にランキング化したり、関連性の高いワードを抽出したりするツールはありましたが、そこから多種多様な意図や潜在的な文脈を読み解くことは非常に困難であり、時間がかかること、また、分析者の手腕に依存してしまうことなどが課題でした。
「MINUKERU」は、テキストデータから複数の潜在文脈を統計的に、またスピーディに抽出することができるソリューションです。たとえば、試験的に実施したあるエンジニアリング会社の社内意識調査（図1）においては、「MINUKERU」を使用することで4つの文脈・インサイトが抽出され、膨大な回答データの内容を、より簡便に、解像度高く把握することができました。また、4つの文脈ごとに回答者の職務満足度などの数値回答のひもづけも可能なため、「どのような人が、どのような意見を持っているか」が分かり、課題に対する効果的なソリューション策定がしやすくなります。
＜図1：あるエンジニアリング会社の社内意識調査結果＞ 【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202406272811-O4-SiLtD322】
このソリューションの分析では、勝又 壮太郎 教授が、6月27日にシドニーで行われた世界最大級のマーケティングサイエンスの国際学会「ISMS Marketing Science Conference 2024」で発表した統計モデルを活用しています※2。これまでは定性データを主とするテキストデータ分析が多かったのに対し、本モデルでは定性データと定量データを同時に解析できるという特長があります。そのため「MINUKERU」は、口コミサイトなど、投稿の「内容」と「数値」を掛け合わせる分析において、特に強みを発揮します。さらに、コールセンターのお客さまの声やグループインタビューなどの音声データをテキスト化しての分析やSNS上の投稿分析など、あらゆるテキストデータの解析に活用可能です。
今後も電通は、「人」や「インサイト」への理解・深耕を通して、企業のマーケティング活動や組織文化の変革などに貢献していきます。
※1 膨大なテキストデータの中に潜んでいる、いくつかの話題やテーマ、切り口などのこと。それらをポジティブ文脈・ネガティブ文脈の別も踏まえて分類していくことが可能。
※2 Katsumata, S., & Takahashi, K. (2024, July 27-29). A Combined Topic Model for Unstructured and Structured Data. The 46th ISMS Marketing Science Conference, Sydney, Australia.
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202406272811-O7-i3eEMIIZ】
以上
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