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SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する

SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。

技術
テキストマイニング
課題
業務効率化
業界
製造

  • SNSの投稿から感情を分析しニーズを捉える

    SNS感情分析は企業が消費者のニーズを捉えるためのマーケティングツールとして、近年注目されています。
    しかし、膨大な投稿を１つずつ確認したり、文脈に応じて意味を解釈したりすることは大変な作業です。

    SNSの投稿から効率的に感情を読み取ることができれば、リアルタイムで消費者のニーズ発掘やイメージ調査をすることができます。
    また、SNSの投稿から感情がわかると、「好き」「喜び」「悲しみ」などの質的評価を得ることができ、商品の開発や広告、宣伝に活用することができます。

  • テキストマイニングで、SNSの感情を効率的に分析

    SNS感情分析では、テキストマイニングを用います。

    テキストマイニングとは、大量のテキストデータの単語の判別や文章の内容の分析を行い、要素を抽出することです。

    テキストマイニングによって抽出された要素を基に、AIがSNSの投稿を感情ごとに分類することで、SNSの投稿に含まれる感情を読み取ることができます。

    従来のマーケティングの調査では、お客様アンケートを1つずつ整理するなど手作業で行われていました。
    しかし、テキストマイニングとAIによるカテゴリー分類を用いることで、3つの要素を改善することができます。

    1.　業務効率化を実現し、労力を削減できる点
    2.　手作業では不可能な量のテキストを分析できる点
    3.　一定の基準で要素を抽出できるため、精度が高い点

    テキストマイニングとAIによるカテゴリー分類を用いることで、業務を効率化しながら精度の高いSNS感情分析を実現することができます。

  • MatrixFlowでSNSの感情分析を実現する方法

    MartixFlowとは、プログラミングの知識がなくてもAIを簡単に作成できる、AI活用プラットフォームです。
    MatrixFlowではテキストマイニングとテキストをカテゴリーに分類する作業をかんたんに実現することができます。
    テキストマイニングをMartixFlowで行うと以下のような結果を得ることができます。

    さらに予測結果では、実際にテキストをカテゴリーごとに分類した結果をみることができます。
    SNSの感情分析をMartixFlowで行った場合には、SNSの投稿文がどんな感情のカテゴリーに分類されるかを予測結果から確認することが出来ます。

    以下のチュートリアルでは、MartixFlowを用いて、上の図のような結果を得ることができるAIの作成手法や学習結果の見方を解説しています。

    ぜひ一度操作いただき、MatrixFlowでテキストマイニングからテキストの分類まで素早く実施できることをお確かめください。

    チュートリアル記事を読む
    MatrixFlowの詳細を見る

  • AIを活用して効率的なSNSの感情分析を実現しましょう

    SNS感情分析は、MartixFlowによるテキストマイニングとカテゴリー分類で、誰でも簡単に効率良く実現できます。

    消費者のニーズ発掘やイメージ調査にSNSの投稿から読み取れる感情を活用することで、商品開発や宣伝・広告の改善をしてみませんか？
    また、テキストの感情分析は、製造業界や広告業界だけでなく、SNSでの採用活動が盛んになってきている人材業界での活用も可能です。

    MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか？といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお問い合わせください。

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