オンライン・テキストマイニング・ツール TextVoice

３つのポイント

1. ”すぐに”テキストデータの分析が可能
2.最大６語のコトバの結びつきで表現
3. 直観的で分かりやすい操作性

TextVoiceは、SaaS型のテキストマイニング・ツール。類義語辞書が予め組み込まれているため、簡単操作ですぐに分析結果を提供。定性データを効率よくビジネスにご活用いただけます。

製品情報
仕様・動作環境
導入事例
口コミレビュー
企業情報

対象従業員規模	全ての規模に対応
対象売上規模	全ての規模に対応
提供形態	ASP / クラウド / アプライアンス / その他 / SaaS
参考価格	別途お問い合わせ

製品概要
製品詳細
導入効果
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特徴

特徴1.
”すぐに”テキストデータの分析が可能
TextVoiceでは、“類義語辞書”が内蔵されております。
類義語辞書の整備（※1）にかかる手間を省き、すぐに分析結果を提供します。

※1　例えば、「美味しい」というコトバは「おいしい（平仮名）」や「美味い」、「旨い」、「美味」といったコトバと似た意味となりますが、類義語辞書により同一のコトバとして事前に整備しないと別のコトバとして分析をします。このような場合、「美味しい」では10件しかないが、「美味しいという似た意味のものを含める場合」では、実は100件もあり、重要な意見を見逃してしまうということになりかねない場合がございます。
TextVoiceでは、この”類義語辞書”が内蔵されています。

特徴2.
最大６語のコトバの結びつきで表現
TextVoiceでは最大6語のコトバの繋がりを表現することができます。
そのためテキストが持つ意味をより分かりやすく把握することが可能です。

（例）
6語の場合：「ゆっくり」「コンセント」「座席」「椅子」「長居」「一人」
→TextVoiceではより詳細なシーンが見えてきます。

特徴3.
直観的で分かりやすい操作性
TextVoiceは直観的な操作により、分析したいデータをアップロードするだけで分析結果を提供します。そのため誰でも簡単に定性データの分析が始められます。

【5つの分析機能】

■サマライズ　〜２語では見えなかったものが見えてくる〜
　・どんな内容があるのか、最大6つのピースの組合せで分類
　・出現量は組合せに該当すると判断した文の件数
　・結束度の説明は後述

■フォーカス　〜少数でも要注意の意⾒が⾒えてくる〜
　・結束度の高い、要注目の意⾒を抽出する。
　※結束度とは：ピースのつながり（結束）の強さを測ったもの。値の範囲は１〜無限大。
　　結束度の高い意見は、しっかりとまとまった強い主張であると解釈する。

■パースペクティブ　〜発⾔の関係性が見えてくる〜
　・テキストに潜在する大きなパターンを読み解くためのマッピング
　・数値の大きさ、符号には意味がなく、配置の位置関係から解釈
　・近くに配置された内容は、背景に共通の動機、意味があると解釈し
　　どのような共通要因があるのか考察する
　　遠くに配置された内容は対⽴する軸、意味が隠れていると解釈する

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お客様の声

・課題発見に期待できそう（調査会社様）
・アウトプットに納得感がある（調査会社様）
・肌感にあったものが出てくる（飲料メーカー様）
・手間の軽減にもなるし、深い結果を引き出せていると思う（調味料メーカー様）
・最大６語のつながりがとても分かりやすい（調味料メーカー様）
・アウトプットが分かりやすいので、そのまま報告書に使えそう（調味料メーカー様）
・チューニングなしでも、素早く、ざっと傾向が把握できて、納得感もある（情報関連会社様）
・操作が簡単で、分かりやすい（コンサルティング会社様）
・セグメントでの傾向確認が分かりやすい（広告代理店様）
・このようなアウトプットが出るのであれば、テキストを分析するのも有効だと思う（製造業様）
・テキストをきれいに表現できるのがいい（IT関連企業様）
・目視を軽減できる（IT関連企業様）

分析事例

■生活者向けアンケート
　
▼商品調査
　アルコール飲料：ブランドごとの試飲の感想
　　　　　　　　　各商品の味の特徴だけでなく、カテゴリ共通で重視するべきポイントが見えた。

　加工食品：その商品カテゴリ全体への不満を抽出

　住宅購入：注文住宅を検討する際に気にしていることを、購入の検討ステップごとに特徴抽出

　注文用紙の評価：通販注文用記入用紙についてのユーザー不満を把握

▼広告・プロモーション評価
　イベント参加者へのアンケート：参加した理由を解析し、次回企画への参考とした。
　
　CM評価：CMを見た感想を分析

■社内データ

　小売り量販店の販売員の日報：日報を解析し、全体像をマッピングで示した。

　顧客からの問い合わせ：顧客からの問い合わせデータを分析

　営業日報：営業日報の記述を分析。なんとなく思っていた課題が明確になった。

■ソーシャルデータ

　クチコミサイト：特定の商品についての使⽤前後の感想
　　　　　　　　　認知・接触ポイント、情報入手経路の特徴が浮き彫りとなった。

　ブログデータ：特定の商品名で検索、取得したテキストデータ
　　　　　　　　データ取得期間中の話題、注目されているポイントの抽出
　　　　　　　　プレミアムブランド、タイアップ企画が要注目の話題であることがわかった。

　Twitter データ：イベント名で検索、取得したテキストデータ
　　　　　　　　　話題とその背景構造、注目されているポイントの抽出
　　　　　　　　　出来事に対しての評価が、時系列的に変化していることが推察できた。

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企業名	マイボイスコム株式会社
住所	〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-17-11　榮葉ビル5F
設立年月	1999年7月1日
従業員数	40名
資本金	1億6,183万円（資本準備金含む）
事業内容	ネットリサーチ行動付随型リサーチ従来型リサーチ（グループインタビュー、CLT、郵送調査など）アンケートデータベース（データ・レポート販売）テキストマイニング・サービス
代表者名	高井和久

テキストマイニングの製品一覧

Text Mining Studio

見える化エンジン

Magic Insight for WEX

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IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。こちらのページは、マイボイスコム株式会社の『オンライン・テキストマイニング・ツールTextVoice』（テキストマイニング）に関する詳細ページです。製品の概要、特徴、詳細な仕様や動作環境、提供元企業などの情報をまとめています。気になる製品は無料で資料請求できます。

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8月10日(月) 更新
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