📌 テキストAIはProfessionalまたはEnterpriseプランでご利用いただけます。
トピック分析とは？
トピック分析は、膨大なテキストデータの中で繰り返し登場する重要な意見をAIが自ら見つけ出してグループ化する機能です。
たとえば「製品購入の理由」について「音が鮮明です」「音質が満足のいくものです」というそれぞれ異なる回答が収集された場合、AIはこれを文脈的に把握して[音質]という1つのトピックとして自動分類します。
なぜトピック分析を使うべきですか？
1️⃣ 大量のテキストデータを素早く分析できます。
数百・数千件の自由記述の回答を人が直接分類・整理しようとすると多くの時間が必要です。トピック分析を活用すれば、AIが回答を自動的に分析して共通するトピックを抽出するため、分析時間を大幅に短縮することができます。
2️⃣ データに基づく客観的なインサイトを導き出すことができます。
AIが全回答データを総合的に分析して共通するトピックを生成します。これにより、分析者の主観的な判断による偏差を減らし、データ全体の流れをよりバランスよく把握することができます。
3️⃣ 分析結果を直感的に確認することができます。
抽出されたトピックはバブルチャート形式で視覚化されるため、各トピックがどれだけ多く言及されたかを一目で確認することができます。これにより、主要な意見や重要な課題を素早く把握してレポート資料としても活用することができます。
トピック分析はどんなときに必要ですか？
✅ 新製品発売後に顧客の具体的な反応を知りたいとき
「満足度スコアは高いのですが、自由記述の回答1,000件を全部読む気になれません。いくつかのキーワードではなく「文脈」を知りたいです。 🧐」
🧙 このように活用できます
トピック分析を新たに実行すると、新しいデータに基づいてAIが回答を分析し、顧客が現在最も多く言及している肯定的および否定的なトピックを自動的に抽出します。これにより、数多くの自由記述の回答を1つずつ確認しなくても、顧客の反応の主要な文脈を素早く把握することができます。
✅ 毎月行うブランド調査でトレンドの変化を確認したいとき
「先月は「価格」に関する不満が多かったのですが、今月の対応後にどのようなフィードバックが増えたか比較したいです。トピック名が毎回変わると比較しにくいのですが、方法はありませんか？ 🧐」
🧙 このように活用できます
既存の分析で使用したトピックをそのまま活用することで、同じトピック基準でデータを比較することができます。これにより、時期ごとにどの意見が増えたり減ったりしたかをより明確に確認でき、ブランドに対する顧客認識の変化も体系的に把握することができます。
トピック分析の方法
📌 トピック分析は回答1件あたりテキストクレジット1個が差し引かれます。
1️⃣ AI分析「オシスタント」を実行してください
step 1. テキストAIタブ左側サイドバーの変数リストから分析するテキスト変数を選択し、右上の[AI分析]ボタンをクリックしてください。
💡 利用ヒント｜変数リストでは、非表示にされていない有効な回答が含まれる変数のみを選択することができます。
step 2. チャットボット「オシスタント」が表示されたら、オシスタントの案内に従って「トピック分析」を選択します。
💡 利用ヒント｜「トピック分析」はテキストデータがある場合にのみ有効化されます。
2️⃣ 分析方式を選択してください
「トピック分析を新たに実行する」と「既存に分析されたトピックを活用する」のいずれかを選択してください。
方式 | 説明 | 活用場面 |
トピック分析を新たに実行する | 過去の分析履歴とは無関係に、現在収集された回答自体の特徴を把握する方式です。 | ・新規プロジェクトまたは探索的調査を実施するとき ・以前のデータとの比較よりも、現在の顧客の声を独立して把握したいときに適しています。 |
既存に分析されたトピックを活用する | 同一Space内の既存プロジェクトで生成されたトピックをそのまま読み込んで活用する方式です。 | ・同一設問で繰り返し実施する定期・トラッキング調査のとき ・分析基準の一貫性を確保して時系列のトレンド変化を精密に追跡したいときに必須です。 |
🧙 例で理解する「既存に分析されたトピックを活用する」
毎月「百貨店満足度調査」を実施しており、3月の分析時にAIが自由記述の回答を分類して「アクセスが良い」というトピック名を生成したとします。
もし8月に追加収集されたデータを分析する際に「トピック分析を新たに実行する」を選択すると、AIは新しい回答の文脈に基づいて「良好なアクセス」や「交通が便利」といった以前とわずかに異なるトピック名を提案する可能性があります。
意味は似ていてもトピック名が異なると、3月のデータと8月のデータを直接比較するためにユーザーが別途マッチング作業を行う手間が発生する可能性があります。
このとき「既存に分析されたトピックを活用する」を選択すると、8月の分析でも3月に生成された「アクセスが良い」という名称をそのまま維持して回答を分類します。これにより別途の作業なしに「3月と比べてアクセス満足度がどれだけ変化したか」をすぐに視覚化して正確に比較することができます。
3️⃣ 分析を開始してください。
step 1. 分析を実行する前に、分析する回答数・使用する分析機能・差し引き予定のクレジットを確認します。
step 2. 続けるには[はい]を選択してください。[はい]を選択すると分析が開始されます。
分析は一般的に2時間以内に完了しますが、回答が1,000件以上の場合は最大48時間かかることがあります。
分析リクエスト後にブラウザウィンドウを閉じても分析は続けて進行されます。
step 3. 分析が完了すると、ワードクラウドの下の「トピック分析」エリアで全体の回答に共通して見られる主要なトピックと意見を確認することができます。
左側の「アンケートデータ」エリアでは、トピック分析の対象として選択した変数に「トピック」表示が追加されるため、どの変数にトピック分析が適用されているかを簡単に確認することができます。
💡 利用ヒント｜トピック分析を実行すると、トピック分析対象として選択した変数名_トピック分析実行日付の形式の新しい変数が左側サイドバーに自動的に生成されます。生成された変数の分析結果は結果タブ・クロス集計タブ・レポートタブでも合わせて確認することができます。
分析結果の活用
1️⃣ バブルチャートで重要なトピックを把握する
テキストAIタブで提供されるこの機能は、回答をトピック別に自動分類し、結果をバブルチャートで視覚化します。バブルチャートは画像としてダウンロードでき、「なし」と「その他」の選択肢を含めた結果を確認することができます。
バブルチャートでは言及頻度が高いトピックがより大きく表示され、各トピックを言及した回答数が一緒に提供されます。特定のトピックをクリックすると該当トピックの回答要約に移動し、必要な情報を迅速かつ明確に確認することができます。
2️⃣ 回答要約で文脈を把握する
チャートの下部では、各トピックにまとめられた回答全体をAIが1〜2文で要約して提供します。同じトピックにまとめられた要約回答を通じて主要な内容を素早く把握することができます。
回答要約でトピック別の[∨]ボタンをクリックすると、MMRアルゴリズムによって選定された原文回答の一部を最大5件まで確認することができます。
3️⃣ クロス集計でグループを比較する
step 1. トピック分析結果エリアの[クロス集計]をクリックしてください。
step 2. クロス集計画面では、トピック分析を通じて生成された変数が分析対象に自動的に追加されています。ここに希望するグループや変数を分析基準として追加すると、トピック分析の結果を基準別に比較しながら確認することができます。
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