“人の目”によって前後の文脈を把握、高精度な分析を可能に

――では、御社が提供する「ソーシャルメディアアナリシス」のサービスの特徴、強みについてご説明ください。

池田：具体的なサービス名がついたのは昨年6月からですが、同様の取り組みは既存のクライアントさまとやってきていたので、それをパッケージ化したようなサービスとなっています。大きな特徴は、「（1）人の目で見ることによる“確実性”」と「（2）カテゴリー別による詳細な分析」です。

　当社は総合ネットセキュリティ企業として月間1,000万件以上の監視実績があり、高度なテキスト読解力を身につけたオペレーターを多数抱えています。そのオペレーターが目視で掲示板やTwitter、ブログなどのチェックを行い、前後の文脈を踏まえたカテゴリー分けをすることで、ソーシャルメディア上の声を分析・サマリすることを可能にしているのです。

　この文脈を捉える力は、現時点ではAIやツールでは「人」に敵わないものです。文脈を捉えられないと観測の意味も変わってきてしまうので非常に重要なポイントになっています。

――カテゴリーというのは、御社のほうで商品によって設定されているのでしょうか？

池田：はい、相談の上で設定します。話題をサービス内容や価格、プロモーションなどの様々なカテゴリーでフラグ分けを行い、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの感性と掛け合わせて分析していきます。

話題×感性のカテゴリー分けで全体の傾向を理解する

――具体的な活用事例をお聞かせいただけますか？

池田：全国の農家・漁師さんが直接ネット上で食材を出品販売するオンラインマルシェ、「ポケットマルシェ」様の口コミ調査での利用事例をお話しさせていただきます。このときの実施目的は、生産者と消費者のSNSにおけるコミュニケーション状況を把握すること、そしてどのような食材が注目されているかの調査でした。

　そのための具体的方法としては、「ポケットマルシェ」に関してSNS上で発信された投稿を集め、それを目視でカテゴリーごとに分類します。大分類として「話題」「対象商品」「感性」のカテゴリーに分け、そこからさらに細かい基準を設定していきました。

池田：たとえば話題は「価格」「サービス」「コミュニケーション」「購買意欲」といったトピック、商品は「野菜」「果物」「魚介類」など。感性は「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3種類です。全体投稿件数からランダムで1,000件抽出し、投稿内容をこのように振り分けることで、「どういう話題にどういった評価があるのか」という傾向を知ることができます。

池田：このように、投稿を目視で分類していくことによって、自社に関するトピック内容がわかるのが当社のサービスの強みと認識しています。他には、実施したPRがどのくらい話題を喚起したかを計測し、話題量をKPIにすることによって、ネットの話題を増加させるような広告やプロモーション企画を立てるのに活用している例もあります。端的な目的としては売上増加です。

　あるメーカーでは、SNSの話題量をKPIとし、ネットと親和性の高い企画を継続的に行うことによって商品の売上が大きく向上しました。テーマにより、分析のキーワード、切り口の設定もレポートの質を左右しますが、これについては当社に長年蓄積されたノウハウがありますので、その点も安心してご利用いただける点ではないでしょうか。