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テキストマイニング

当社のテキストマイニングサービスは、50年以上のデータエントリー実績をもとに、アンケートやSNSなど様々なテキストデータを分析。
貴社の課題解決のお手伝いをいたします。

大量の文章データ(テキストデータ)から、有益な情報を取り出すことを総称してテキストマイニングと呼びます。 文章を単語(名詞、動詞、形容詞等)に分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析することで有益な情報を抽出。アンケートのフリーアンサー、掲示板、Twitterなどから「なぜ?」を発見、課題解決のヒントがつかめます。

こんなことでお困りではありませんか?

たとえばこんな困りごとを…

採用担当者
新卒・中途採用の応募者が少ない…。
我社の魅力って何だろう?
(応募者の声を知りたい、離職の本音を知りたい)
業務改善担当者
業務改善や新規企画を指示されたが、
何から始めればよいのか分からない
(自社および商品・サービスの改善ヒントを知りたい)
総務担当者
離職率が高い…。
何に不満なんだろう?
(社員の求めていることを知りたい)
マーケティング担当者
我社の製品やサービス、イメージって
お客様にどう思われているのだろう?
(自社のブランドイメージを知りたい、商品の評価を分析したい)
  • ◆ アンケート結果はあるものの、テキスト部分の分析が行えない
  • ◆ 利用者のネットの書込み(口コミサイト、SNS、twitter、ブログなど)から、重要な声を拾いたいが、全件は読めない
  • ◆ 文章構成のキーワード分類や集計をしたいができない
  • ◆ 膨大なテキストデータ(ビッグデータ)から法則性を探したいができない
  • ◆ 改善案や問題点を見つけたいができない

テキストマイニングで分析すれば、こんなことに活用できます

社内従業員アンケート
隠れた本音や大量のフリーアンサーの整理に活用
イベントでの来客アンケート
イベントでの感想や見込み客へのアプローチを探る
セミナー参加者へのアンケート
セミナー参加者への感想や満足度を把握
ネット掲示板からのブランド戦略
お店への印象や満足度調査
従業員満足度・モチベーション調査アンケート
働き方改革へのヒント

テキストマイニングの専門チームが請け負います

テキストマイニングには専門知識やツールが必要ですが、当社が貴社の代わりにテキストマイニング処理を請負い、分析レポートとグラフや表の分析データをご納品致します。

■ テキストマイニングとデータマイニングについて

テキストマイニングとは、文字列を対象としたデータマイニングのことです。
データマイニングとは情報システムに蓄積した巨大なデータの集合をコンピュータによって解析し、これまで気づかなかった規則性や傾向など、何らかの有用な知見を得ることです。
*マイニング(Mining)=発掘する

当サービスが提供する、テキストマイニングは、フリーアンサー、掲示板、Twitter、ブログ、SNSなどの文字情報からキーワードの出現頻度および、語句の関連性や規則性を見つけ出し、改善につながるヒントを発見、提供するサービスです。

■ 統計とデータマイニングの違い

【統計分析】
事前にある仮説を立て、データを分析することによって仮説が正しいのか?間違っているのか?を検証する為に用います。
仮説検証型
【データマイニング】
膨大なデータをある属性やカテゴリーでまとめた際に見えてくる結果を基に仮説を導き出すことに用います。
仮説発見型

当社テキストマイニングサービスの特長

特長 1
CSVデータならフリーアンサー、ブログ、掲示板、SNSなど、何でも取り込み分析抽出を実施。 ※1回の分析で利用できるテキストデータ量は、30文字程度を1文とする、5万文程度までとなります。
特長 2
文章*をキーワードに分割して分析。
*1センテンスごと「~。」まで
コンピュータ // 用いて / データ / 解析 / をする。
特長 3
入力したテキストデータに含まれる単語から、同類「分析用辞書」をAIで自動作成。
*抽出/除外希望文言を事前に設定可能
「おいしい」「美味しい」「美味い」「美味しさ」「ウマい」
 同類の意味を1つのキーワードにまとめて分析集中可能
「おいしい」
特長 4
キーワードの出現量を把握。「特長3」で解析した同類キーワードを最大6個まで抽出。
特長 5
キーワード同士の結束度を解析。
言葉のつながりの強さを示す結束度を抽出解析。
特長 6
解析結果を表とグラフで表示。
*基本3パターンのみ表示が可能
特長 7
月額固定ではなく、処理案件ごとの依頼と請求に対応。

分析データの結果の解釈と見方

キーワードの出現量と結束度をグラフ表示(フォーカス分析結果)

年齢や性別、所属部署、回答別など属性情報を基に表示
(セグメント分析結果)

属性情報によってキーワードの結果が異なるのかを推察することができます。

「強く」思うと「全く思わない」では、結果が逆転していることがわかった。