【アンケート・口コミ分析版②】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いくつかの細かい機能があります。
１ テキストマイニング
１－１ まとめてお手軽分析
１－１－１ ワードクラウド
１－１－２ ポジネガ分析
１－１－３ 係り受け分析
１－１－４ クラスタリング
１－２ 個別分析
１－２―１ ワードクラウド
１－２―２ 共起ネットワーク
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「１－２―３ 係り受け分析」から「１－２―７ 類似文検索」までをご説明します。
１－２―３ 係り受け分析
まずは係り受け分析機能についてご説明します。この機能では、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
まずは①ツールを選ぶにある係り受け分析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。結果を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出現頻度を表示できます（※）。
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、単語を結ぶ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17にしました。
見方：「分析」に着目すると「評価」「印象」「定量的」が修飾したり、されていたりするとわかります。ここから感性ＡＩアナリティクスは、評価・印象を分析したり、定量的に分析できたりすると推測できます。
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つまでハイライトされます。今回は「評価」をクリックします。
そうすると「評価」と関連性が高い単語が黄色くハイライトされます。
見方：「分析」「結果」が「評価」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には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。
さらに結果を係り受け頻度（係り受け回数）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。
そうすると係り受け頻度のグラフが表示されます。
見方：「印象―分析」は３回係り受けしたとわかります。
また特定の単語の係り受け関係を見たい場合は、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。係り受け関係を見たい単語をクリックしましょう。
今回は「言葉」を選びました。そうすると「言葉」と係り受け関係にある単語の頻度グラフが表示されます。
１－２―４ 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。
まずは①ツールを選ぶにあるポジネガ分析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。
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：テキストにおいてポジティブの割合が57.1％、ニュートラルの割合が42.9％とわかります。またポジティブな文は16、ニュートラルな文は12文あるとわかります。
ニュートラルの文を見たい場合は、ニュートラルをクリックしましょう。
そうするとニュートラルな文一覧が表示されます。
１－２―５ クラスタリング
次にクラスタリング機能についてご説明します。この機能では、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。
まず①ツールを選ぶにあるクラスタリング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、クラスタ分散度（※）を設定します。今回は0.5に設定しました。
※ クラスタ分散度によりテキストをクラスタ（グループ）にまとめるときの、文同士の繋がりの強さをコントロールします。小さいほどクラスタ数（グループ数）が少なくなり一つのクラスタに多くの文が集まります
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：クラスタ１の文を見ると「感性ＡＩアナリティクスでできること」が書かれた文が入っています。これにより「感性ＡＩアナリティクスの説明文」の構成内容のひとつに「感性ＡＩアナリティクスでできること」があるとわかります。
他のクラスタを見たい場合は、クラスタ２・３・４をクリックしましょう。今回はクラスタ２をクリックします。
そうするとクラスタ２の結果が表示されます。
１－２―６ 要約
次に要約機能についてご説明します。この機能ではテキストの要約文を生成します。
まず①ツールを選ぶにある要約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。最後に分析するをクリックしましょう。
そうするとテキストの要約が表示されます。
１－２―７ 類似文検索
次に類似文検索機能についてご説明します。この機能では、テキストの文と指定した文で、内容がどれぐらい似ているか計算して数値を表示します。
まず①ツールを選ぶにある類似文検索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、検索文を設定します。検索文に文を入力しましょう。
今回は検索文を「感性ＡＩアナリティクスはデザインに持つ印象を数値にしてあらわします」としました。
最後に分析するをクリックしましょう。
そうすると結果が表示されます。
見方：検索文と類似度（似ている度合）が高い順に文が表示されます。一番類似度が高い文は「パッケージデザインの色彩・模様に対する定量的な印象評価分析を行います」であるとわかります。
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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