TextVoiceメニューページ更新
「テキストマイニング（TextVoice)」の顧客を増やし、早く当社の安定収益に持ってきたい。
TextVoiceは「操作が簡単で、結果も分かり易くて良い」というご評価はいただけています。
そして、担当している栗田さん、森さんもこの価値をどう高め、どう広めていけば良いか積極的に考えて行動に移してくれています。
ＡＰＩシステムを作り、それをいくつかのシステムやＢＩツールと連携させたり、ビッグデータプラットフォームに載せてもらう提案もしていて、それらが具体化して売上が立って来れば良い流れになるはずだ。
そう信じて、経営的にはi今は我慢の時と考えて期待をしているところです。
このTextVoiceのＡＩＤＭＡをどう進めて行けばよいのか、どことその様な協業の接点があり、どう提案して行けばビジネスに繋がるのか私もここを重点に取組んでいます。
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これまでTextVoiceの情報発信は以下のページが中心でしたが、もっと顧客接点を増やすため１分動画も作って、リスティング広告で過去に関連キーワードを検索した首都圏の方をターゲットに、月１，５００人ほど送り込むプロモーションも８月から始めました。
〇テキストマイニング（TextVoice)の宣伝ページ
https://www.textvoice.jp/info/
そして、ビジネスページのテキストマイニングのメニュー紹介も、相川さんに頼んで機能が分かり易い内容に変更してもらいました。
こちらが「テキストマイニング（TextVoice)」の新しいメニュー紹介のページです。
この様なネット上のプロモーションも強化をしながら、早くTextVoiceが投資段階から、安定した収益を生むビジネスになるよう取組んでいます。
「テキストマイニング（TextVoice)」の拡販と収益化は、当社悲願の重点戦略です。
皆さんもTextVoice拡販への協力をお願いします。
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〇テキストマイニング（TextVoice)のメニューページ
https://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html
インターネット調査の自由記述や、サイトからのお客様の問合せ、ＳＮＳでのコメント等、大量のテキストデータが集めやすくなりました。そして、テキストデータから新たな発見をしたいという定性分析のニーズも高まっています。
マイボイスコムでは、これらのニーズに対応するため、ＡＩを搭載した独自のテキストマイニング・ツール「TextVoice」を開発しました。
従来はユーザー自身が構築する必要のあった辞書もＡＩによって自動構築します。また、意味論を持たせた独自のアルゴリズムで最大６語の結びつきまで分類するので、分析結果も分かりやすく、組織の理解（ベクトル合わせ）も容易になります。
「テキストマイニング（ＴｅｘｔＶｏｉｃｅ）」はテキストデータを効率的に活用することに特化した、誰でも簡単に使えるテキスト分析ツールです。お客様や消費者インサイトの理解や発見にご活用ください。
テキストデータ（CSV形式）を定型フォーマットに整えて、テキストマイニング（TextVoice）に読み込ませて実行ボタンを押すだけで、辞書もＡＩで構築して、簡単に分析することができます。
約3,000件のテキストデータであれば、１～2分で分析結果が出ます。
そして、より精緻な分析をするための辞書のチューニング機能もご用意しています。
「テキストマイニング（TextVoice）」は、主に以下の４つの分析結果を提供します。
テキストにどの様な内容があるのか、最大6つの言葉の組合せで分類します。
出現量は組合せに該当すると判断した文の件数で、原文もご覧いただけます。
単語の意味で分類した言葉を３～６つ組み合せることで、２つの単語の係り受けでは見えなかった意味での全体構造や、理由や、原因や、背景や、購買や利用のシーンまでが見えてきます。
言葉のつながりの強さを示す「結束度※」の高い、注目すべき意見を抽出します。
右上の意見は、出現量も多く、結束度も高い重要で無視できない意見になります。
そして、左上には出現量は少ないが結束度が強く、必ずこの言葉の組合せで出てくることが多い注目すべき意見として解釈します。
〇結束度とは…
・言葉の共起関係を分析した「言葉のつながりの強さ」の合計値です。
・下記の図の赤い矢印線が「短い」ほど「つながりが強い」ことを模式的に示しています。
・赤い点線の一定の範囲に収まる、つながりの強い言葉を集めて「６語のグループ」を作ります。
テキストに潜在する大きなパターンを読み解くためのマッピングです。
数値の大きさ、符号には意味がなく、配置の位置関係から解釈して、・近くに配置された内容は、背景に共通の動機、意味があると解釈し、どのような共通要因があるのかを考察します。
また、遠くに配置された内容は対立する軸、意味が隠れていると解釈します。
読込ませたテキストデータに、属性や回答データがあれば、それらと関連する内容を抽出するセグメント分析です。
上にある、数値の大きい内容ほど、該当する属性と関係が強く、逆に、下にある数値の小さい内容ほど、関係は弱いと解釈できます。
「女性にはこの様な意見が多い」「若年層にはこの様な傾向がある」「北海道の方はこういう特徴がある」「不満と答えている方はこの様な意見が多い
」 「〇〇ブランドを選ぶ理由はＸＸである」といった知見をテキストデータから見つけることができます。
「テキストマイニング（TextVoice）」の詳細はこちらのサイトをご覧ください。
⇒ https://www.textvoice.jp/info/
「テキストマイニング（TextVoice）」の操作の流れは、こちらの「１分動画」でご覧いただけます。
⇒ https://www.textvoice.jp/info/images/shortMV2.mp4
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