AI 関数で顧客の「声」を数値化！自由記述からセンチメントスコアを求める
アンケートによくある質問のタイプの1つが「自由記述」です。
例えば、以下のアンケートデータでは「推奨度の理由」といった自由記述の回答の列があります。
顧客アンケートの自由記述欄に寄せられる貴重な「声」は、ビジネス改善の宝庫です。しかし、これらのテキストデータを分析する際には、多くの企業が共通の課題に直面しています。
- 手作業によるスコア付けの限界: 膨大な量の自由記述コメントを一つ一つ読み込み、感情を分類する作業は、時間と労力がかかり、人為的なミスも発生しやすいため、効率的な分析が困難です。
- 感情の定量化の難しさ: 「良い」「悪い」といった漠然とした評価ではなく、顧客の感情の強さやニュアンスを数値として客観的に捉えることは、専門的な知識やツールなしには非常に難しい課題です。
- 専門知識の壁: 高度なテキスト分析やAIの活用には、プログラミングスキルや機械学習の専門知識が必要とされ、多くのビジネスユーザーにとって導入のハードルが高いと感じられています。
これらの課題により、多くの企業が顧客の真の感情を深く理解し、データに基づいた意思決定を行う機会を逃してしまっています。
AI 関数とは何か？
Exploratory v14で新たに搭載された「AI 関数」は、これらの課題を解決し、誰でもAIを使った関数を作れる機能です。プログラミングの知識が一切なくても、自分の言葉で指示（プロンプト）を記述するだけで、カスタムのAI関数を簡単に作成できます。
この機能は、世界最先端のAIをバックエンドで活用しており、ユーザーは複雑な設定や構築の手間なく、その強力な分析能力を享受できます。
各データ行に対してAIが個別に判断を下し、その結果を新しい列として返すため、自由記述のコメント一つ一つから、センチメントスコアのような具体的な数値を導き出すことが可能です。
これにより、これまで専門家でなければ難しかった高度なデータ処理が、Exploratoryの使い慣れたインターフェース上で誰でも手軽に実行できるようになります。
センチメントスコアを求める
ここでは、アンケートの自由記述回答から「センチメントスコア」を求める具体的な方法をご紹介します。
今回使用するデータはこちらからダウンロードいただけます。
まず、センチメント分析を行いたい自由記述の回答が含まれる列のヘッダメニューから、「AI 関数」を選択します。
これにより、AI 関数のダイアログが表示されます。
プロンプトには以下のように指定して実行します。
提供された各文章に対して、-1.0から+1.0の範囲で極性スコアを算出してください。
スコアの基準：
極めてポジティブ（+0.8 ~ +1.0）
- 強い満足や称賛を表す表現
- 問題が完全に解決された状況
- 卓越した性能や品質の言及
ポジティブ（+0.4 ~ +0.7）
- 明確な利点や長所の言及
- 良好な体験や結果の報告
- 期待以上の成果
軽度のポジティブ（+0.1 ~ +0.3）
- 小さな改善や利点
- 基本的な機能の充足
- 一般的な満足感
中立（-0.1 ~ +0.1）
- 事実の叙述
- 感情を含まない説明
- 単なる状況説明
軽度のネガティブ（-0.3 ~ -0.1）
- 小さな不便や課題
- 軽微な問題点
- 改善の余地がある点
ネガティブ（-0.7 ~ -0.4）
- 明確な問題や不満
- 期待はずれの結果
- 重要な機能の欠如
極めてネガティブ（-1.0 ~ -0.8）
- 深刻な問題や不具合
- 強い不満や否定的感情
- 重大な支障や障害
判定の考慮要素：
- 表現の強さ（「とても」「非常に」等の程度副詞）
- 問題解決の程度（完全解決、部分解決等）
- 期待と結果の関係（期待以上、期待通り、期待以下）
- メリット・デメリットの具体性と重要度
- 全体的な文脈や意図
このプロンプトは、AIに対してセンチメントスコアを算出する際の具体的な基準と考慮すべき要素を詳細に指示しています。
例えば、「極めてポジティブ」は「強い満足や称賛を表す表現」に該当し、スコア範囲は「+0.8 ~ +1.0」と明確に定義しています。これにより、AIは単にポジティブかネガティブかを判断するだけでなく、その感情の強度やニュアンスを-1.0から+1.0の連続値として出力できるようになっています。
実行すると、各自由記述コメントに対してAIが算出したセンチメントスコアが新しい列として追加されます。
このセンチメントスコアを見てみると、センチメントスコアがマイナス1（-1）に近づくにつれて、強いネガティブな内容が目立つようになっています。
逆に、センチメントスコアがプラス1（+1）に近づくにつれて、強いポジティブな内容が含まれていることが確認できます。
これにより、自由記述の回答などでのセンチメントスコアを簡単に出せ、さらには文脈に応じて適切なスコアがつけられていることが確認できます。
まとめ: AI 関数で顧客の声を簡単に数値化できる時代に
Exploratory v14の「AI 関数」は、データ分析の常識を覆し、誰でもAIを使って高度な処理を行うことができるようになります。
- プログラミング不要で自分の言葉でAI関数が作れる: 複雑なコードを書く必要はなく、自然言語で指示するだけで、あなたのアイデアをAIを使った関数として実現できます。
- 世界最先端のAIを自分のデータに活用できる: 最新のAI技術がExploratoryに統合されているため、常に最先端のAIをあなたのデータに適用できます。
- これまで特権だった高度な分析が誰でもできるようになった: 専門家でなければ難しかったテキスト分析や感情分析が、ビジネスユーザーでも手軽に実行できるようになり、データ活用の幅が大きく広がります。
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