UP

ブログなどの形で書かれるエンドユーザ（消費者）の意見を集積し、市場のニーズや製品への苦情意見要望などを吸い上げます。
従来のテキストマイニング技術では

商品に対する注目度がどの程度増減したか？

他にどんな言葉といっしょに語られるか？

など、単純な統計分析しかできませんでしたが、本システムでは、より具体的に詳細なレベルの分析を高速で行います。

従来は上のように単語レベルで、キーワードレベルで完全に一致している部分とその回数といった統計情報しか取得できなかったところを、
本システムでは十分な冗長性と曖昧性を許容したもっと長い部分文レベルで類似表現をクラスタリングし、頻出表現の統計をとるものです。

特定の（有形無形の）商品について、改善や商品開発に関する意見を知りたいとき

おいしい、便利、かっこいい、おもしろい、

まずい、不便、ダサい、つまらない

というような情報の量、割合などがわかっても、それ自体から何か新しい知見を導き出せません。

事業の新展開、商品、サービスの改善、新しいアイデアを得るために重要なことは、大勢を知ることではありません。

「何」が「何故」、「どう」であるのか？それによって「何」なのか？

「どの程度の」情報があるのか？ではなく、「どんな？」情報があるのか？

考えなければならない「何か」、調べなければならない「何か」は、「何」であるのかを得ることができるシステムです。

References