コンビニデザートに対する生活者の意見でわかるブランド評価 テキストマイニングによる 意見 の分析 Contents 1 注目される CGM 2 ネットにひろがる意見 3 意見を 言葉 で分析 4 パネルの解説 5 ご協力いただいた企業様 数理システムユーザーコンファレンス 2007

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コンビニデザートに対する生活者の意見でわかるブランド評価 テキストマイニングによる 意見 の分析 Contents 1 注目される CGM 2 ネットにひろがる意見 3 意見を 言葉 で分析 4 パネルの解説 5 ご協力いただいた企業様

1. 注目される CGM(1) CGM とは Consumer Generated Media インターネットなどを活用して生活者が内容を生成していくメディア 個人の情報発信をデータベース化 メディア化した Web サイトで Web 2.0 的なもののひとつとされる 商品 サービスに関する情報を交換するものから 単に日常の出来事をつづったものまでさまざまなものがあり クチコミサイト Q&A コミュニティ ソーシャルネットワーキングサービス (SNS) ブログ COI(Community Of Interest) サイトなどがこれにあたる 出典 :IT 用語辞典 e-words Incept Inc. http://e-words.jp/ 1. 注目される CGM(2) CGM と既存メディアの違い 従来 インターネットメディアは雑誌や書籍などと同様にプロの書き手と編集者が内容を構成していく出版社型の事業モデルが多かったが CGM では一般の消費者が直接情報を投稿し掲載される これにより実体験や生の声がリアルタイムにかつ膨大に提供 集積されるようになった メーカーやマスメディアでは想定しえない特殊な事例や利害関係に束縛されない自由な意見が情報として集積されるため 消費者にとっては重要なサポート環境であり メーカーにとっては商品の良し悪しがそのまま商品の人気に直結する場となっている 出典 :IT 用語辞典 e-words Incept Inc. http://e-words.jp/

2. ネットにひろがる意見 (1) CREST Japan の事例 登録パネル数 267,943 名 (2007 年 6 月 25 日現在 ) 対象エリア 東京首都圏 ( 東京都 千葉県 埼玉県 神奈川県 ) および京阪神圏 ( 大阪府 京都府 兵庫県 ) に在住する 15 歳 ~59 歳までの男女 回答の収集状況 首都圏 : 約 450/ 回 京阪神 : 約 250/ 回 専用の回答用 Web サイトにて返答 2. ネットに広がる意見 (2) その他の事例 クチコミサイト 価格コム http://kakaku.com/ @ コスメ http://www.cosme.net/ ブログサービス ココログ http://www.cocolognifty.com/ ライブドアブログ http://blog.livedoor.com/ ソーシャルネットワーキングサービス mixi http://mixi.jp/ GREE http://gree.jp/

3. 意見を 言葉 で分析 (1) CREST Japan のおすすめメニューデータには 生活者の 意見 が多数記載されていますので 実際に分析をおこなう事としました カテゴリーで分類してみたり 年代で比率を分析したりすることは簡単なのですが おすすめの理由 を分析するにはひとつひとつを読まなければならず 分析結果が主観に左右される主観に左右される懸念がありました 3. 意見を 言葉 で分析する (2) 意見などの文章の情報もコンピュータに分析させることで 客観的かつ大量の情報を処理させることが出来るようになりつつあります 高い 客観性 低い 時間対効果の増加! 人手による分析 コンピュータを用いた分析 自然語処理技術の進歩 形態素解析 構文解析 + IT 環境の進化 コンピュータのパワーアップ インターネットのデータベース化 少ない 処理できる 文章 の量 多い 形態素解析 構造解析 とは人間が文章を理解する手順をコンピュータにも分かるようにするための処理方法のことです

3. 意見を 言葉 で分析 (3) クリームがたっぷりでやわらかくておいしかった を単語の区切りで分けてみると 表層形 品詞 品詞細分類 1 品詞細分類 2 品詞細分類 3 活用形 活用型 原形 読み 発音 クリーム名詞一般 * * * * クリームクリームクリーム が助詞格助詞一般 * * * がガガ たっぷり名詞一般 * * * * たっぷりタップリタップリ 形態素解析 で助詞格助詞一般 * * * でデデ やわらかく形容詞自立 * * 形容詞アウオ段 連用テ接続やわらかいヤワラカクヤワラカク て助詞接続助詞 * * * * てテテ おいしかっ形容詞自立 * * た助動詞 * * * 形容詞イ段特殊タ 連用タ接続おいしい オイシカッオイシカッ 基本形たタタ 記号句点 * * * * 構文解析 クリーム たっぷり おいしい やわらかい こんな関係に分解できます 3. 意見を 言葉 で分析 (4) 同様の解析をすべての おすすめの理由 に処理することにより 生活者の意見をいくつかのパーターンとしてカテゴリーに分けることが出来るようになります カテゴリーに分けることが出来ると 他の項目と同様にグラフや表によって見やすくまとめることが可能となります おすすめ なので 美味しいという表現が多いのはあたりまえ では何が美味しいと評価が高いの? おすすめ するときに 良く使われる形容詞とは

4. コンビニデザートのブランド評価 (1) 特徴分析 単語の登場頻度や 表現のパターンを集計することで良く使われる単語や表現を抽出することが可能です 特徴分析ではカテゴリーごとに その単語や表現の頻度が全体の中でどれほどの割合を占めているかを考慮することで 他のカテゴリーとの違いや特徴をわかりやすく抽出することが可能です 今回のパネルでは コンビニエンスストアの各チェーンをカテゴリーとしそれぞれのチェーンのデザートが他のチェーンとどのように差異があるかを分析しています 4. コンビニデザートのブランド評価 (2) 懐かしい味という評価の頻度は少ないのですが 全体の 8 割以上をオレンジコンビニがしめているので 特徴度が高いといえます クリームが美味しいという評価は頻度が多いだけでなく オレンジコンビニが全体の半分近くを占めています このような分析を同じ業態の他チェーンと比較することで それぞれの企業が生活者の皆様からどのようなポイントで 評価されているかが分かるようになります

4. デザート 菓子の評価トレンド (1) ことばネットワーク 文章の解析として 単語単位に区分けする形態素解析の他に言葉の関係性を分析する構文解析をおこなっています 言葉の関係性を分析することで いくつかの言葉からなる意味的な固まりを 話題 として抽出します 今回のパネルでは おすすめメニューデータ を分析の対象としていますので 美味しい と評価されるのは当然なのですが 話題ごとに区分することでなにが なぜ美味しいといわれているかを視覚的に捉えることが出来るようになります 4. デザート 菓子の評価トレンド (2) 線でつながれた言葉はそれぞれが一緒につかわれるケースが多かったことをあらわしています 線の有無により言葉どうしが いくつかの 島 ( しま ) に分けられることが分かります そのことから一見矛盾するような評価も両立が可能であると判断できます

5. ご協力企業および今後の予定について ご協力いただいた企業様 テキストマイニングツールのご提供 株式会社数理システム様 おすすめメニューデータベースのご提供 エヌピーディー ジャパン株式会社 今後の予定 ブログ SNS などより広範囲なデータベースの活用による生活者のトレンド調査 分析結果に基づく 商品開発の検討 マーケティング情報としての定期的な配信 内容に関するご質問 生活者の意見をベースにしたマーケット分析へのご関心などございましたら下記までお願いいたします ( 株 ) 菱食流通本部 Tel.03-3767-5800 担当 : 千葉 tchiba@ryoshoku.co.jp