「顧客の声をもっと理解したい」「SNSの反応をうまく分析できていない」という悩みを抱えているマーケティング担当者も多いのではないでしょうか。センチメント分析は、そんな悩みを解決するのに役立つ手法です。本記事では、センチメント分析の概要やメリット・デメリット、主な活用法などを解説します。
センチメント分析とは？
センチメント分析が注目されている背景
センチメント分析のメリット・デメリット
センチメント分析におけるセンチメントの種類
センチメント分析の手法
センチメント分析の主な活用法
センチメント分析を実施する際の注意点
Meltwaterのセンチメント分析ツール
まとめ｜センチメント分析で顧客の声を理解し、マーケティング戦略に役立てよう
センチメント分析とは？
センチメント分析（Sentiment Analysis） とは、テキストデータ（主にウェブ上の口コミやSNS投稿、ブログ記事など）、音声データ（コールセンターの会話など）、表情データ（オンライン会議やイベントの参加者など）から顧客の感情を読み取る手法です。
特定の商品やブランド、サービスに対する顧客の感情を知ることで、顧客ニーズを掘りおこすのに活用されます。感情は「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3つに分類され、自然言語処理技術や機械学習などのAI技術によって分析されます。
マーケティング部門にとって、センチメント分析は顧客の本音を探る強力なツールとなります。数字だけでは見えてこない課題の発見や、商品開発のヒント、ブランドイメージの向上など、幅広い用途に活用できます。
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センチメント分析が注目されている背景
センチメント分析が注目を集めている主な要因は、ソーシャルメディアの普及とAI技術の進化です。これらの要素が相まって、企業のマーケティング戦略に大きな変革をもたらしています。詳しく見ていきましょう。
ソーシャルメディアの普及
ソーシャルメディアの普及が、センチメント分析の重要性を飛躍的に高めました。X（Twitter）やFacebook、InstagramなどのSNSでは、毎日膨大な量の顧客の声が生まれています。これらの投稿には、製品やサービスに対する率直な意見や感想が含まれており、マーケティング戦略に直結する貴重な情報源となっています。
従来の方法では処理しきれない量のデータが日々生成されているため、効率的な分析手法としてセンチメント分析が注目を集めるようになったのです。
AI技術の進化
センチメント分析が注目されている背景には、AI技術の急速な発展もあります。自然言語処理技術と機械学習の進歩により、テキストデータから感情や意図を高い精度で抽出できるようになりました。特に、機械学習の一つであるディープラーニングは、複雑な文脈や微妙なニュアンスを人の手を借りずに分析することが可能です。
また、AI技術の進化はセンチメント分析のコストを下げ、中小企業でも導入しやすい環境を作り出しています。これが、多くの企業がセンチメント分析に注目する要因となっているのです。
センチメント分析のメリット・デメリット
センチメント分析には、顧客理解を深め、自社のマーケティング戦略を最適化するメリットがある一方で、技術的な限界や運用上の課題もあります。以下では、主要なメリットとデメリットを詳しく見ていきます。
センチメント分析のメリット
センチメント分析の最大のメリットは、顧客の声を効率的に把握できることです。大量のデータから顧客の感情や意見を抽出し分析することで、製品やサービスの改善点を明確に特定できます。また、リアルタイムでの分析が可能なため、問題の早期発見や迅速な対応につながります。
さらに、競合他社の評判分析や業界トレンドの把握にも活用でき、戦略的な意思決定に役立てることが可能です。
センチメント分析のデメリット
センチメント分析はAI技術が活用されますが、人の手が必要な場合もあります。AI技術は進化してきたとは言え、言葉の裏に隠れた本当の意味やニュアンスなどを正確に理解するには、まだ限界があるためです。
人の目でデータ内容をチェックし、感情の判断をしなければならないこともあるでしょう。また、特定の年齢層や地域からの意見しか集まらないなどデータが偏っている場合も、データ活用の際に人による配慮が必要になります。
プライバシーの問題も無視できません。個人の意見を分析することで、意図せず個人情報を扱うリスクがあります。 データプライバシーの考え方を社内に浸透させたり、データの管理方法を公表したりして、顧客との信頼関係を維持していくことが大切です。
センチメント分析におけるセンチメントの種類
センチメント分析では、テキストデータから読み取れる感情を以下の3つのカテゴリーに分類します。
- ポジティブ（肯定的）
- ネガティブ（否定的）
- ニュートラル（中立）
各カテゴリーについて詳しく解説します。
ポジティブ（肯定的）
ポジティブな感情は、顧客の満足や喜びを表す肯定的な反応です。「すごい」「便利」「最高」などの言葉でよく表現されます。
ポジティブな感情は良い口コミを生み、ブランドロイヤリティを高め、リピート購入を促進する可能性があります。ポジティブな感情を分析することで、成功要因を特定し、さらなる改善につなげられるでしょう。
ネガティブ（否定的）
ネガティブな感情は、顧客の不満や失望を表す否定的な反応です。「不便」「最悪」「がっかり」といった言葉でよく表現されます。
ネガティブな感情の分析は、緊急の問題を特定し、顧客満足度の低下やブランドイメージの悪化を防ぐため重要です。迅速かつ適切に対処することで、不満を持つ顧客を自社のファンにすることもできるでしょう。
また、製品やサービスの改善点を見出し、競争力を高めるヒントを得ることも可能です。
ニュートラル（中立）
ニュートラルな感情は、製品やサービスに対して明確な好き嫌いの感情がない状態を指します。顧客の反応として「普通」「まあまあ」といった言葉があります。また、「この製品の価格は1000円です」といった単なる事実の記述や、「価格はいくらですか」といった情報収集のための発言なども含まれるのが特徴です。
ニュートラルな反応は、適切な働きかけによってポジティブな支持者に変わる可能性を秘めています。例えば、商品の特徴をより分かりやすく伝えたり、顧客体験を向上させたりすることで、無関心だった顧客の興味を引き出せるかもしれません。また、競合他社との違いを明確に示すことも方法の一つです。
センチメント分析の手法
センチメント分析には主に以下3つの手法があります。
- ルールベース
- 機械学習
- ハイブリッド（ルールベースと機械学習の組み合わせ）
それぞれの特徴と長所・短所を理解することで、より効果的な分析が可能になります。各手法の詳細を見ていきましょう。
ルールベース
ルールベースのセンチメント分析は、事前に設定したルールに基づいて感情を判断する手法です。例えば、「素晴らしい」「良い」といった単語をポジティブ、「悪い」「不満」といった単語をネガティブと定義し、それらの出現頻度や組み合わせで感情を分類します。
この手法の利点は、結果が直感的で理解しやすく、ルールのカスタマイズが容易なことです。例えば、飲食店業界なら「美味しい」「サービスが良い」といった表現をルールに追加できます。
一方で、新しい表現や複雑な文脈などの理解が難しく、ルールの更新や維持に継続的な人的リソースが必要になるという課題があります。
機械学習
センチメント分析には、機械学習というAI技術を用います。自然言語処理（NLP）技術によって人間の言語をコンピューターが理解できるデータに直したうえで、学習データからテキストの特徴を見つける手法です。人間が明示していない複雑なパターンも認識できます。
この手法の強みは、大量のデータを効率的に処理でき、新しい表現や文脈の変化にも柔軟に対応できることです。機械学習の中でもディープラーニングは精度が高く、人間の介入なしで継続的に学習できます。
ただし、学習データの蓄積には時間とコストがかかるため、長期的な視点が必要です。またAIが自動的に学習していくため、判断根拠が不透明になりやすいという課題もあります。
ハイブリッド（ルールベースと機械学習）
ハイブリッドの手法は、ルールベースと機械学習のアプローチを組み合わせたものです。機械学習の正確性と効率性を活かしつつ、人間の専門知識や業界特有のルールを取り入れることで、より高精度で信頼性の高い分析を実現します。
例えば、機械学習モデルで全体的な感情を判断し、特定の重要キーワードや表現についてはルールベースで微調整を行うといった使い方が可能です。
この手法は、特に複雑な文脈や特殊な業界用語が多い分野で効果を発揮します。ただし、両方のアプローチを適切にバランスよく保たせるには、高度な専門知識と継続的な調整が必要です。
センチメント分析の主な活用法
センチメント分析は、以下の3つの分野で活用されています。
- 市場調査
- 競合分析
- 評判管理
それぞれの活用法を詳しく見ていきましょう。
市場調査
センチメント分析は、アンケート調査などの従来の手法では捉えきれなかった顧客の本音をリアルタイムで効率的に把握できるため、市場調査に活用できます。
例えば、新製品発売後の反応を即座に分析し、好評な点と改善点を具体的に特定できます。また、ウェブ上では大量のデータが得られるため、新たなニーズを発見したり、地域や年齢層ごとの感情の違いを分析してターゲット別のマーケティング戦略を立てたりすることも可能です。データに基づいた迅速な意思決定ができるようになり、競争力を高められます。
競合分析
センチメント分析は、競合分析に活用することもできます。競合他社の製品やサービスに対する顧客の本音を、自社のものと客観的に比較することが可能です。市場での自社の立ち位置や競争力を正確に把握し、戦略的な判断を下せるようになります。
例えば、競合他社のスマートフォンの新機能に対する評判を分析し、バッテリー持続時間への不満が多いことがわかれば、自社製品の長時間バッテリーをアピールポイントにできます。このように、競合分析から得られるインサイトは、より効果的なマーケティング戦略の立案に役立てることが可能です。
レピュテーションマネジメント
レピュテーションマネジメントとは、企業の評判を管理し、向上させる取り組みのことです。センチメント分析を活用すれば、ソーシャルメディア上の評判をリアルタイムで把握できます。
特に、否定的な評判を早期に発見し、迅速に対応することで危機を回避するのに役立ちます。製品の不具合や顧客サービスへの不満が増加していれば、すぐに対策を講じることが可能です。
また、良い評判の分析から、ブランド価値を高める要因を特定し、それを強化する戦略を立てることもできます。
センチメント分析を実施する際の注意点
センチメント分析は強力なツールですが、完璧ではありません。正しく活用するには、以下の3つの注意点を理解しておく必要があります。
- 分析結果は完璧ではない
- データの質が分析結果に影響を与える
- 曖昧な表現、複雑な文章の処理は難しい
それぞれの注意点を詳しく見ていきましょう。
1. 分析結果は完璧ではない
センチメント分析の結果は、100%正確ではありません。ポジティブな感情を示している人も、実際は他のユーザーに調子を合わせているだけの場合があります。また、ソーシャルメディア上で何も発信しない人の意見はデータに反映されません。
そのため、分析結果は意思決定の参考材料の一つとして扱い、他の情報源や人間の洞察と組み合わせて判断することが重要です。また、分析モデルの定期的な見直しや、業界特有の表現を学習させるなど、継続的な改善も必要でしょう。
2. データの質が分析結果に影響を与える
センチメント分析の精度は、扱うデータの質に大きく左右されます。偏ったサンプリングやノイズの多いデータは、誤った結果につながる可能性があるのです。例えば、特定の年齢層や地域からのデータばかりを分析すると、全体の傾向を正確に反映しない恐れがあります。
また、スパムやボットによる投稿、文法的に正しくないテキストなども分析精度を下げる要因となるので、幅広くバランスの取れたサンプルを使用することが重要です。
3. 曖昧な表現、複雑な文章の処理は難しい
AI技術は進歩してきましたが、曖昧な表現や複雑な文章を正確に解釈できないこともあります。特に日本語では、婉曲表現や文脈に依存する表現が多く使われるため、センチメント分析の難易度が高いです。
例えば、「さすがですね」という表現は、純粋な褒め言葉として捉えられますが、不祥事を起こした企業に対して同じ言葉を使えば、強い皮肉となります。このような微妙なニュアンスの違いを正確に判断することは、AIにとってはまだ難しい課題の一つです。
また、長文や複数の感情が混在する文章も正確な分析が難しくなります。このような課題に対処するには、日本語特有の表現パターンを学習させたり、文脈を考慮できる高度なモデルを使用したりする必要があります。
Meltwaterのセンチメント分析ツール
Meltwaterは、高度な自然言語処理（NLP）アルゴリズムを用いて、多言語でのセンチメント分析ツールを提供しています。242の言語に対して言語検出をサポートし、218の言語と方言に対してセンチメント分析を実施することが可能です。
センチメント分析では感情の判断が難しい場合もあります。例えば、「ペプシコーラもコカ・コーラも好きだが、コカ・コーラの方がより好き」のような複雑な表現の場合、ペプシコーラへの感情はポジティブなのかネガティブなのか即座には判断しづらいです。
Meltwaterは、こうした複雑なケースに対応するため、ユーザーがセンチメントを手動で上書きする機能を提供しているのが強みです。感情区分も「ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル」に加え「評価なし」も選択でき、より正確で文脈に即した分析が可能となります。
まとめ｜センチメント分析で顧客の声を理解し、マーケティング戦略に役立てよう
センチメント分析は、顧客の声や市場動向を的確に把握できる手法です。SNSや口コミサイトなどのデータを分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情に分類することで、製品やサービスに対する顧客の本音を明らかにします。
新製品開発の方向性の決定や、広告キャンペーンの効果測定、顧客サービスの改善など、マーケティング施策の立案や改善に役立てられます。ただし、文脈や曖昧な表現の理解には課題があり、データの質も結果に影響するため、これらの限界を理解した上で活用することが重要です。
「Meltwater」は、センチメント分析ができる消費者インサイトのツールを提供しています。世界中の多様なデータを分析し、AIと専門家の知見を組み合わせたツールです。顧客の声を深く理解し、効果的なマーケティング戦略を立てたい方や、ブランドの評判を正確に把握し改善したい方はぜひ活用してみてください。
この記事の監修者：
山﨑伊代（Meltwate Japanエンタープライズソリューションディレクター）
大学卒業後、新規顧客開拓セールスコンサルタントとしてMeltwater Japan株式会社入社。
食品・生活用品・エンタメ・自動車・機械・学校法人等多種多様な企業・団体の広報・マーケティング部門のデジタル化並びにグローバル化をMeltwaterのソリューションを通して支援。 2016年~2018年グローバルセールスランキング首位。 趣味は山登りとビデオゲーム。
