Problem
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
スピーディに高度な分析 &
レポーティング
Point
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
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
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
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
顧客アンケート
インタビューコメント
入電記録データ
社内報告書データ
品質管理アンケート
アプリレビュー
商品レビュー
口コミデータ
パネル調査データ
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
ただいま準備中です。公開までもうしばらくお待ちください。
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
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