お客様からのフィードバックやアンケートの自由記述、SNSでの投稿など、大量のテキストデータを前にして、
- 「1000件のお客様アンケート、自由記述欄を見るたびに頭が痛い…」
- 「エクセルで『それぞれのグループの特徴』を集計するだけで3時間も費やした…」
- 「上司に『結局お客様は何を求めてるの？』と聞かれて答えられない…」
そんな経験、ありませんか？
実は、テキスト分析で挫折する理由は、「結果は出るけど、それが何を意味するのか分からない」ことなんです。
そんな悩みを解決するために、Exploratory v13では「アナリティクスガイド」の機能、そして「AI サマリ」の機能が追加されました！
アナリティクスガイドでは、分析結果を初心者でも理解できるよう、ノート形式でそれぞれのチャートの見方や分析手法に関する詳細な説明をしてくれます。これによって分析初心者の方でも、分析結果が理解できるようになると考えています。
そしてAI サマリ機能は、分析結果をAIが自動的に要約して結果を返してくれる革新的な機能です！
テキストの単語化では、テキスト全体の傾向を要約した「サマリ」の情報と、各グループの特徴と実際の文章をまとめた「頻出単語のグループ分け」の情報が出力されます。
今回は、この新機能を使って、実際にWeb会議サービスの顧客満足度調査データを分析しながら、テキスト分析の魅力をお伝えしたいと思います。
「単語のカウント」分析は、文章を「単語」に分けて、それぞれの単語の出現頻度、一緒に使われている単語を集計することで、テキストデータに隠れているパターンや傾向を発見することができるアナリティクスです。
単語カウント分析により、具体的には以下のような洞察を得ることができます。
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頻出キーワードの特定: 最も重要視されている要素や関心事
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一緒に使われる単語の関連性: どの単語が一緒に使われているか
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単語グループ: どういった単語のグループがあるのか
単語のカウント分析は、以下のようなビジネスシーンで活用することができます。
お客様の声を分析したい時
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商品レビューの分析: 使用されているキーワード（単語）から、お客様が重視するポイントを特定
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問い合わせ内容の分析: どのような問題が頻繁に発生しているかを把握
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アンケート自由記述の分析: 数値では表現できないお客様の本音を発見
人事データを分析したい時
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従業員満足度調査: 組織の課題や改善点を客観的に把握
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研修アンケートの分析: 教育効果の測定と改善点の特定
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社内制度改善提案の分析: 従業員が求める働き方や福利厚生のニーズを把握
マーケティング・競合分析
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SNS投稿の分析: ブランドイメージや顧客の反応を定量化
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口コミサイトの評価分析: 競合との比較優位性を発見
今回使用するのは「顧客満足度調査データ」です。このデータには、お客様からの「推奨度の理由」のコメントが含まれています。
顧客満足度調査のデータはこちらからダウンロードすることが可能です！
テキスト分析を実施したいため、アナリティクス・ビューを開きます。
アナリティクスのタイプに「テキスト分析」→「単語のカウント」を選択します。
テキストの列に「推奨理由コメント」を指定して実行ボタンをクリックします。
単語のカウント分析が実行され、アナリティクスガイドにより、各セクションで詳細な説明が表示されます。
頻出単語
ワードクラウドは、テキスト全体の傾向を一目で把握できる機能です。重要な単語ほど大きく表示されるため、経営陣への報告やチーム内での情報共有の際に「今回の調査で何が最も重要だったか」を瞬時に伝えることができます。
単語の組み合わせ
単語の組み合わせでは、単独の単語では見えない「一緒に使われる単語の傾向」を発見できます。
共起ネットワーク
共起ネットワークは、一緒に使われている単語をグループに分け、その関係性を可視化したチャートです。これにより、どういったグループ、そして言葉が使われているのかを俯瞰して確認していくことができます。
しかし、共起ネットワークのチャートを初めて見る人は、それぞれの色、円の大きさ、線が何を表しているのかわかりませんでした。そのために、Exploratoryが公開しているノートやセミナーを見る必要があったという問題がありましたが、もうその必要はありません。
アナリティクスガイドによってチャートの見方を解説してくれているので、初めてテキスト分析をする人でも、安心して使えるようになっています。
しかし、この共起ネットワークでは、どういった単語グループがあるのかはわかりますが、以下のような問題があります。
- グループを自分で識別しなければいけないために、見るのに時間がかかる。
- 実際にはどういった文脈でその単語が使われていたのかがわからない。
そこで、次に紹介する「AI サマリ」の機能を使うことで、これらの問題を解決することができます！
v13で新しく追加されたAI サマリ機能では、分析結果を自動的に要約してくれます。
使い方は驚くほど簡単で、単語のカウントの分析を実行した後に「AI サマリ」のボタンを押すだけです。
これによってテキスト全体の傾向を要約した「サマリ」の情報と、各グループの特徴と実際の文章をまとめた「頻出単語のグループ分け」の情報が出力されます。
このAI サマリを見るだけでも、テキスト分析の結果としてどういった単語が多かったのか、どういうグループがあるのかをすぐに判断ができます。
さらには実際の文章の例も表示されるため、数値だけでは見えない顧客の声の背景まで理解できます。
テキスト分析で多くの方が挫折していた理由は、「分析結果は出るけれど、それが何を意味するのか分からない」ことでした。共起ネットワークなどの複雑なチャートを前にして、「結局お客様は何を求めているの？」という質問に答えられず、せっかくの貴重なデータを活用しきれていない問題がありました。
そこで、Exploratory v13のアナリティクスガイド機能により、各チャートの見方が初心者にも分かりやすく解説されるようになりました。さらにAIサマリ機能が、複雑な分析結果を自動的に要約し、「どういった単語グループがあるのか」「実際にはどのような文脈で使われていたのか」まで具体例付きで教えてくれるために、テキスト分析の敷居がぐっと下がりました。
このv13の新機能を使うことで、以下のような効果が期待できます！
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自信のある意思決定: 分析結果を正しく理解して、根拠のある施策を立案
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時間短縮: AI サマリによって手動で結果を解釈する時間が大幅に削減
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チーム全体での活用: 専門知識がなくても結果を理解・共有できるため、組織全体でデータ活用が促進
もう「結果の見方が分からない」という悩みから解放され、自信を持ってテキストデータから価値ある洞察を得られるようになります。
これにより、データ分析の専門家でなくても、お客様の声から価値ある洞察を得て、具体的な改善アクションにつなげることができるようになると考えています！
- 「今回の記事でテキスト分析の魅力は理解できたけれど、もっと体系的にアンケートデータ分析を学びたい」
- 「自社のアンケートデータを活用して、もっと深い顧客理解を得たい」
- 「チーム全体でアンケート分析スキルを向上させたい」
そんな方には、アンケートデータ分析トレーニングがおすすめです。
多くの企業では「アンケートはしてみたものの、得られた回答データを有効に活用できていない」という課題を抱えています。本トレーニングでは、アンケートデータからビジネスの改善につながるインサイトを掘り出すための分析手法を、実際のデータを使って手を動かしながら学んでいただけます。
主なカリキュラム：
- アンケートデータの基礎知識・効率的な回答集計テクニック
- 対応分析、因子分析、クラスタリング
- テキストデータ分析（単語のカウントやトピックモデル、などの今回の記事で紹介した手法をより深く学習）
データ分析の前提知識がなくても安心してスタートでき、トレーニング修了後にはご自身のアンケートデータをすぐに分析できる状態になります。
【開催要項】
日程: 2025年10月2日（木）9:00-17:00
形式: オンライン開催（Zoom）
受講料（税別）: 59,000 円 47,200円（早割20%オフ）
（教材費・3ヶ月分のExploratory Business版使用ライセンス込み）
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ディビジョン2 仲間の協同組合シューターシリーズとの驚きのクロスオーバーを取得しています 給料日、UbisoftとStarbreezeが明らかにしました。 Ubisoftの領域の内外でいくつかの有名なIPとすでにリンクしているこの最新のコラボレーションにより、Paydayの象徴的な強盗マスクの一部がDivision 2にもたらされます。
