【アンケート・口コミ分析版①】簡単！『感性ＡＩアナリティクス』マニュアル
- 管理者 感性AI
- 3月17日
- 読了時間: 11分
アンケート・口コミ分析機能
感性ＡＩアナリティクス にある基本的な機能の使い方とデータの見方（みかた）を、画像付きで丁寧にご説明します。
ここでは、感性ＡＩアナリティクスの大きな機能のひとつである、アンケート・口コミ分析機能についてご説明します。
【他機能のリンクはこちら】
アンケート・口コミ分析機能とは、長いテキストの傾向をつかむ機能です。テキストから感情を推定したり、特徴のある単語を抽出したりしてテキストの傾向をつかめます。
アンケート・口コミ分析機能には２つの細かい機能があります。
１ テキストマイニング
２ アンケートのオノマトペで感性評価
またさらに機能を細かくわけると次のようになります。
１－２―３ 係り受け分析
１－２―４ ポジネガ分析
１－２―５ クラスタリング
１－２―６ 要約
１－２―７ 類似文検索
１－３ ２文書を比較
１－３－１ 入力したテキスト
１－３－２ 片方のみの単語
１－３－３ 各テキストの特徴語
２ アンケートのオノマトペで感性評価
２－１ ワードクラウド
２－２ 感性評価結果
今回は「１ テキストマイニング」から「１－２―２ 共起ネットワーク」までをご説明します。
１ テキストマイニング
テキストマイニング機能では、長いテキストから感情や、特徴のある単語を取り出してテキストの傾向を表示します。
まずはテキストマイニングをクリックしましょう。
そうすると下の画面が表示されます。
このテキストマイニング機能はさらに、３つの細かい機能に分かれています。
１－３ ２文書を比較
今回は「１－１ まとめてお手軽分析」「１－２ 個別分析」をご説明します。
１－１ まとめてお手軽分析
まとめてお手軽分析機能では、テキスト内の単語の出現頻度（出現回数）やつながりをもとに、内容の傾向や印象を把握できます。
まずはテキストを入力するをクリックしましょう。
そうすると下の画面が表示されます。
次にテキストをアップロードします。TXT, CSVをアップロードをクリックしましょう。（※）
※ アップロードせず枠内への直接入力でもテキストを入力できます
※ CSVファイルは［CSV UTF-8（コンマ区切り）］形式のものをアップロードしてください。アップロードすると文と文の間にカンマが表示されますが、結果への影響はありません
今回は感性ＡＩアナリティクスの説明文をアップロードしました。最後に分析するをクリックしましょう。
そうすると分析結果の画面が表示されます。
画面では次の４つの結果が表示されています。
それぞれ詳細をご説明します。
１－１－１ ワードクラウド
まずはワードクラウドについてご説明します。ここでは、単語の出現頻度（出現回数）を可視化します。
見方：出現頻度が高い単語ほど大きく表示されます。大きさから「評価」の頻度が一番高く「データ」の頻度が一番低いとわかります。
またカーソルを当てると出現回数が表示されます。
見方：「評価」は19回出現しているとわかります。
１－１－２ ポジネガ分析
次にポジネガ分析についてご説明します。ここでは、文ごとに感情（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル）の分類をし、テキスト全体における感情の割合を表示します。
見方：57.1％とポジティブの割合が高く、テキスト全体としてポジティブな印象が大きいとわかります。
１－１－３ 係り受け分析
次に係り受け分析についてご説明します。ここでは、テキストの係り受け関係（※）を可視化し、テキスト構造の理解を助けます。
※ 係り受け関係とは文中にある単語同士の修飾・被修飾関係を指します
構造が細かく見づらい場合には、単語が書かれた○をドラッグすると見やすくなります。
ドラッグすると係り受け関係が見やすくなります。
見方：「評価」は、分析・可能・印象・テキスト・結果・感性・パッケージとつながりがあるとわかります。
１－１－４ クラスタリング
最後にクラスタリングについてご説明します。ここでは、テキストにある単語をグループに分けます。これによりテキストの全体像を把握できます。
見方：今回４つのグループに分けられました。１つ目のグループ（クラスタ１）にある単語を見ると「感性ＡＩアナリティクスでできること」を示した単語が表示されています。また２・３・４つ目のグループではそれぞれ、「感性ＡＩアナリティクスのテキストに関する機能の内容」「商品や商品要素の分析に関する内容」「分析の状況」を示した単語が表示されています。ここから「感性ＡＩアナリティクスの説明」に書かれている内容が予測できます。
１－２ 個別分析
次にテキストマイニング機能の２つ目の機能である個別分析機能についてご説明します。この機能では、ツールを選び、条件を指定して詳細な分析ができます。
まずはテキストマイニングをクリックしましょう。
そうすると下の画面が表示されます。次に個別分析をクリックしましょう。
そうすると下の画面が表示されます。最後にテキストを追加するをクリックしましょう。
そうすると下の画面が表示され、個別分析機能が使えます。
個別分析機能はさらに、７つの細かい機能に分かれています。
１－２―３ 係り受け分析
１－２―４ ポジネガ分析
１－２―５ クラスタリング
１－２―６ 要約
１－２―７ 類似文検索
今回は「１－２－１ ワードクラウド」「１－２－２ 共起ネットワーク」をご説明します。
１－２―１ ワードクラウド
まずはワードクラウド機能についてご説明します。この機能では、単語の出現頻度（出現回数）を可視化します。
まずは①ツールを選ぶにあるワードクラウドをクリックしましょう。
次に②テキストを入力でテキストをアップロードします。TXT, CSVをアップロードをクリックしましょう。（※）
※ アップロードせず枠内への直接入力でもテキストを入力できます
※ CSVファイルは［CSV UTF-8（コンマ区切り）］形式のものをアップロードしてください。アップロードすると文と文の間にカンマが表示されますが、結果への影響はありません
今回は感性ＡＩアナリティクスの説明文をアップロードしました。次に表示用タイトルを設定しましょう（※）。
※ 設定しない場合、アップロードしたファイル名またはテキスト冒頭部分が自動でタイトルとして設定されます
今回は表示用タイトルを「感性ＡＩアナリティクスの説明」にしました。
次に③条件を設定で、結果に表示する単語の品詞と、除外する単語を設定します。
まずは品詞から設定します。対象の品詞の枠内をクリックしましょう。
そうすると品詞一覧が表示されます。結果に表示したい単語の品詞を選びましょう。
今回は名詞を選びました。これで品詞の設定は完了です。
次に除外する単語を設定します。枠内に除外したい単語を入力しましょう。
今回は「可能」を入力しました。これで「可能」は結果に表示されません。
また一般的に不要な単語を除外するにチェックを入れると、「私は」「と思う」などテキストの内容からさほど重要でない単語を除外して結果を表示できます（※）。
条件を設定した後、最後に分析するをクリックしましょう。
そうすると結果が表示されます。
見方：出現頻度が高い単語ほど大きく表示されており「評価」の頻度が一番高いとわかります。また頻度が上位10％の単語には着色がされており「印象」「分析」などの頻度が高いとわかります。
またカーソルを当てると出現回数が表示されます。
見方：「評価」は19回出現しているとわかります。
また出現頻度を横棒グラフでも表示できます。表示タイプをクリックしましょう。
そうすると表示タイプ一覧が表示されます。頻度グラフをクリックしましょう。
そうすると頻度の横棒グラフが表示されます。
見方：「印象」は13回出現するとわかります。また一番多い「評価」と３番目に多い「分析」では、出現回数に約２倍の差があるとわかります。
１－２―２ 共起ネットワーク
次に共起ネットワーク機能についてご説明します。この機能では、テキスト内で共起する単語（となり合う単語）の組み合わせを線で結び、単語の関係を表示します。
まず①ツールを選ぶにある共起ネットワークをクリックしましょう。
次に②テキストを入力でテキストをアップロードします。TXT, CSVをアップロードをクリックしましょう。（※）
※ アップロードせず枠内への直接入力でもテキストを入力できます
※ CSVファイルは［CSV UTF-8（コンマ区切り）］形式のものをアップロードしてください。アップロードすると文と文の間にカンマが表示されますが、結果への影響はありません
今回は感性ＡＩアナリティクスの説明文をアップロードしました。次にテキストの分割方法（※）を設定します。枠内をクリックしましょう。
※ アップロードされたテキストを文ごとに分けるための設定です
そうすると分割方法の一覧が表示されます。分割方法を選んでクリックしましょう。
今回は句点を選びました。
次に表示用タイトルを設定しましょう（※）。
※ 設定しない場合、アップロードしたファイル名またはテキスト冒頭部分が自動でタイトルとして設定されます
今回は表示用タイトルを「感性ＡＩアナリティクスの説明」にしました。
次に③条件を設定で、結果を表示する単語の品詞と、除外する単語を設定します。
まずは品詞から設定します。対象の品詞の枠内をクリックしましょう。
そうすると品詞一覧が表示されます。結果に表示したい単語の品詞を選びましょう。
今回は名詞を選びました。これで品詞の設定は完了です。
次に除外する単語を設定します。枠内に除外したい単語を入力しましょう。
今回は「可能」を入力しました。これで「可能」は結果に表示されません。
また一般的に不要な単語を除外するにチェックを入れると、「私は」「と思う」などテキストの内容からさほど重要でない単語を除外して結果を表示できます（※）。
条件を設定した後、最後に分析するをクリックしましょう。
そうすると結果が表示されます。
ネットワーク図が複雑な場合、線の数を調節するバーが役立ちます。バーをクリックしながら左右へスライドしましょう。
スライドして単語を結ぶ線の数を300から20にしました。
見方：「デザイン」と「評価」「印象」が共起する（となり合う）とわかります。
またネットワーク図にある単語をクリックすると、その単語と関連性が高い単語が３つまで黄色くハイライトされます。今回は「定量的」をクリックします。
そうすると「定量的」と関連性が高い単語が黄色くハイライトされます。
見方：「印象」「評価」が「定量的」と関連性が高いとわかります。
またネットワーク図にある単語を探したいとき単語をさがす機能が役立ちます。枠内をクリックし、探したい単語を入力しましょう。
今回は「比較」を入力しました。入力すると下にその単語が表示されます。そちらをクリックしましょう。
そうすると検索した単語が黄色くハイライトされます。
さらに結果を共起頻度（共起回数）の横棒グラフでも表示できます。表示タイプをクリックしましょう。
そうすると表示タイプ一覧が表示されます。頻度グラフをクリックしましょう。
そうすると共起した頻度の横棒グラフが表示されます。
見方：「印象―商品」は５回共起する（となり合う）とわかります。
また特定の単語の共起関係を見たい場合、単語で絞り込み機能が役立ちます。枠内をクリックしましょう。
そうすると単語一覧が表示されます。共起関係を見たい単語をクリックしましょう。
今回は分析を選びました。そうすると「分析」と共起した単語の頻度グラフが表示されます。
さっそく使ってみましょう！
感性ＡＩアナリティクスにはさまざまな機能があります。ぜひ試してみてください！
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