テキストマイニング

方法：

アンケートやインタビューなどからユーザーの意見を大量に収集した結果を分析する方法です。アンケートなどの自由回答文は、そのままでは統計的に集計することができません。これを形態素解析によって、単語ごとに分解し、それらの出現頻度や主語と述語の係り受けなどを統計的に分析し、特徴的な語彙などを発見する方法です。

メリット：

大量の意見を分析する際に、全体の傾向を把握することが可能です。また、弊社で開発したUD評価値表現リストを用いることにより、多くの意見の中から、問題点の記述を抽出することが可能です。

配慮点：

テキストマイニングなどの統計的手法は、全体的な傾向を把握することを得意としています。そのため個別の問題を把握することは難しいため、テキストマイニングと組み合わせて、インタビューやユーザー評価などを実施することが必要です。

弊社の特徴：

弊社がこれまで実施してきた調査の結果から、ユーザーの記述の中にある「キーワード」を抽出したものが「UD評価値表現リスト」です。このリストに含まれるキーワードは、ユーザーの不満や機器の使いにくさを説明した記述に含まれるものをまとめています。ユーザーの意見から、同様の記述が含まれる文章をリストアップすることにより、素早く問題点を見つけることが可能になります。