Takai Voice

ネットリサーチのし市場環境は年々厳しくなっているし、業界の理不尽な動きや、今期の当社の不振に対しては忸怩たる思いがあります。

それでも、ネットリサーチは世の中に必要で、当社はもっともっと技術力や環境を整えて、お客様の課題にしっかり応えられる会社にしなくてはいけないと感じています。

特にマクロミルさんが外資系ファンドに売却され、電通ＭＩさんもその傘下になるような中で、しっかりとした技術対応のできるリサーチ会社が求められていると思うし、是非、当社がその様な存在になりたいと熱望しています。

そのためには、今の様な組織の力、営業や技術者の力ではまだまだ不十分だし、もっともっと自分達は努力をして、プロとしての専門性を磨いていく必要があると思っています。

そして、ネットリサーチの定量的なアプローチに関しても、当社はそれが基本であり基礎だと思って、質的な拡充に努めて行きます。

テキストマイニングは、そのネットリサーチの技術を補完し、補強し、付加価値をあげる技術として位置づけられます。

設計されたアンケートではなく、自由記述で思い浮かんだ純粋想起の情報から何かを見つける、自然体での市場の構造や生活者のインサイトの理解を図りたいというニーズは必ずあります。それが、ソーシャル上での発信データからアプローチしたいというニーズもあるでしょう。

でもこれまでのテキストマイニングの、ツルーテラーや見える化エンジンでは、２つの単語の関係だけでしたので、その中身の構造を理解するところまで行きません。

コーヒーを入れる、という２単語の係り受けに、コーヒー飲むがあり、コーヒー好きがあり、コーヒー朝食で、があったとしても、それを繋げてみて、その背景や、シーン、心的要因までは読み解くことはできません。そして、それをやるには解析者の主観が強く入ってしまいます。

しかし、テキストボイスでの、最大で６つの言葉の組合せまで統計的に分類するため、５Ｗ２Ｈの殆どの要素が含まれるため、客観的な理由や動機やシーンを導き出すことができます。

高根先生も２つの言葉の関係はとても不安定なものなんです。コーヒーを飲むが、なぜ飲むのか、どうやって飲みたいのか、どんなシーンで飲みたいのかによって、対応すべきことは全く違うので、２つの言葉の組合せでは全く駄目なんです。と仰っていますが、その通りだと思います。

今回私もお客様回りをしてみて、そして、営業の皆からもお客様の反応を聞いて、この技術はやはりお客様に求められているな、それもテキストマイニングを実務でやっていて、その限界を感じている人ほど、この新しい技術を求めておられると感じています。

そこのニーズに応えることができるのが、テキストマイニングなんだと思います。

定性分析に傾注している市場の中で、挑戦する価値のある分野だと思うので、集中して戦略的に事業投資してみます。