TopicScan – テキストAI分析サービス ｜ 株式会社エモーションテック

あらゆる声が
「活かせるデータ」に

TopicScan トピックスキャン

お問い合わせ

安心のセキュリティ

Microsoft社の 「Azure OpenAI Service」を活用しています

席の混雑度 スタッフの挨拶 店内の雰囲気 限定メニューの提供数 接客の丁寧さ

Problem

テキストデータの活用で
困っていませんか？

テキスト形式のデータの活用に困っている

顧客の声（VoC）は大事だけど
テキスト形式のデータは
活かしにくい…

活用できていないワケ

情報量が多く
内容を把握することが大変

定性情報を定量化して
分析することが難しい

既存のテキスト分析ツールを
活用しきれていない

Solution

TopicScanなら、
どんなテキストでも

みえる わかる

“生成AI×統計解析”を活用した新世代のテキスト分析

  • 製造業の場合
  • 食品業界の場合
  • 製薬業界の場合
  • 金融・保険の場合
  • アパレル・
    小売    の場合
  • 重要な話題を抽出

    Point 01

    重要な話題を抽出できる

    テキストデータ全体から、頻出する重要な話題(トピック)を自動的に抽出

  • コメントにラベル付け

    Point 02

    コメントにラベル付けができる

    ひとつひとつのコメントに対して、トピック分類ラベルや感情ラベルを付与

  • 要約がわかる

    Point 03

    要約がわかる

    トピックごとに「どんなことが言われているか」を要約

  • 定量化できる

    Point 04

    定量化できる

    全体的に「何のトピックが」「どう語られているか」を可視化

  • 重要な話題を抽出

    Point 01

    重要な話題を抽出できる

    テキストデータ全体から、頻出する重要な話題(トピック)を自動的に抽出

  • コメントにラベル付け

    Point 02

    コメントにラベル付けができる

    ひとつひとつのコメントに対して、トピック分類ラベルや感情ラベルを付与

  • 要約がわかる

    Point 03

    要約がわかる

    トピックごとに「どんなことが言われているか」を要約

  • 定量化できる

    Point 04

    定量化できる

    全体的に「何のトピックが」「どう語られているか」を可視化

  • 重要な話題を抽出

    Point 01

    重要な話題を抽出できる

    テキストデータ全体から、頻出する重要な話題(トピック)を自動的に抽出

  • コメントにラベル付け

    Point 02

    コメントにラベル付けができる

    ひとつひとつのコメントに対して、トピック分類ラベルや感情ラベルを付与

  • 要約がわかる

    Point 03

    要約がわかる

    トピックごとに「どんなことが言われているか」を要約

  • 定量化できる

    Point 04

    定量化できる

    全体的に「何のトピックが」「どう語られているか」を可視化

  • 重要な話題を抽出

    Point 01

    重要な話題を抽出できる

    テキストデータ全体から、頻出する重要な話題(トピック)を自動的に抽出

  • コメントにラベル付け

    Point 02

    コメントにラベル付けができる

    ひとつひとつのコメントに対して、トピック分類ラベルや感情ラベルを付与

  • 要約がわかる

    Point 03

    要約がわかる

    トピックごとに「どんなことが言われているか」を要約

  • 定量化できる

    Point 04

    定量化できる

    全体的に「何のトピックが」「どう語られているか」を可視化

  • 重要な話題を抽出

    Point 01

    重要な話題を抽出できる

    テキストデータ全体から、頻出する重要な話題(トピック)を自動的に抽出

  • コメントにラベル付け

    Point 02

    コメントにラベル付けができる

    ひとつひとつのコメントに対して、トピック分類ラベルや感情ラベルを付与

  • 要約がわかる

    Point 03

    要約がわかる

    トピックごとに「どんなことが言われているか」を要約

  • 定量化できる

    Point 04

    定量化できる

    全体的に「何のトピックが」「どう語られているか」を可視化

テキストデータを
専用システムに
アップロードするだけ！

スピーディに高度な分析 &
レポーティング

分析イメージ

Point

TopicScanの特徴

一般的な
テキスト分析サービス

手軽さ

データをアップロードするだけ

辞書設定や教師データなどは不要

事前の設定や、分析の専門知識が必要

グローバル対応

多言語も一括分析が可能

事前翻訳は不要。現地語のニュアンスを損なわない

事前に日本語に翻訳が必要

分析結果の解像度、
わかりやすさ

文脈ベースで、説明不要のわかりやすさ

独自のトピック抽出技術で解像度の高い分析

単語ベース、本文の読み込みが必要

レポート資料の
つくりやすさ

PowerPointレポートも自動で発行

直感的に理解しやすいビジュアライズで資料化

データの解釈や、画像の切り貼りによる資料作成が必要

安全性の担保

生成AI活用における安全性の担保

Microsoft Azure OpenAIを活用し、サービス内のデータは学習には利用されません

Output

お届けする分析結果

1 解析データ

解析データ

すべてのコメントに、
トピック分類・感情判定結果を
付与したラベル付きデータ

2 レポート

レポート

語られているトピックの内容や言及率を
まとめたレポート

Usecase

活用可能なデータ

  • 顧客アンケート

    顧客アンケート

  • インタビューコメント

    インタビューコメント

  • 入電記録データ

    入電記録データ

  • 社内報告書データ

    社内報告書データ

  • 品質管理アンケート

    品質管理アンケート

  • アプリレビュー

    アプリレビュー

  • 商品レビュー

    商品レビュー

  • 口コミデータ

    口コミデータ

  • パネル調査データ

    パネル調査データ

  • 従業員アンケート

    従業員アンケート

様々な業界でご活用いただいています

  • 製造業

  • 食品業界

  • 製薬業界

  • 金融・保険

  • アパレル・小売

Voice

お客様の声

顧客アンケート活用

不動産業界

満足度だけでは掴めない具体要因を可視化

物件を売却・購入されたお客様にお答えいただいたアンケートを分析し、会社全体で顧客満足度の向上につとめています。アンケートでの満足度スコアも重要ですが、その「具体的な要因」を紐解く上では、フリーコメントで寄せられたご意見の分析が不可欠であると感じています。
しかしこれまでは、人員リソースや分析工数の兼ね合いなどから、そうしたご意見を十分に活用できていませんでした。

TopicScanを使うことで、手間なく高度なコメント分析ができました。
また、分析結果のビジュアルもわかりやすく、社内に対する説明が簡略化できたと実感しています。

スコアだけでは掴みきれなかったお客様の声が、すぐに分析・可視化されるのは、我々本部の人間にとっても、現場にとっても非常にありがたいです。

野村不動産ソリューションズ株式会社
流通事業本部　能力開発部　CS推進課　課長

神田 裕圭

顧客アンケート活用

飲食業界

信頼できる分析結果から改善活動が可能に

私たち外食業界において、お客様の声は商品やサービス改善の鍵を握っています。

これまではフリーコメントを確認し要点をまとめていましたが、個人の解釈が反映される可能性があり、客観性や信頼性に課題を感じていました。
また、「他に重要な声があるのでは？」や「他の声と比べてどの程度重要か？」といった疑問も多く、コメントの定量的評価に苦戦していました。

しかし、TopicScanを活用することで、フリーコメントを客観的に可視化し、長年の課題を解決できました。
結果として納得感が向上し、チーム全体で効果的に改善活動を進められるようになりました。

株式会社ゴンチャ ジャパン
経営企画本部　本部長

酒井 洵

エモーションテックでは様々な業界・サービスの支援実績がございます

News

お知らせ・関連情報

Contact

まずはお気軽に資料請求を

ぜひ以下のフォームよりご連絡ください。

ネット・プロモーター、ネット・プロモーター・システム、ネット・プロモーター・スコア及び、NPSは、ベイン・アンド・カンパニー、フレッド・ライクヘルド、NICE Systems, Inc.の登録商標又はサービスマークです。 eNPSはベイン・アンド・カンパニー、フレッド・ライクヘルド、NICE Systems, Inc.の役務商標です。