AIポジショニングマップ – 軸はどうやって取るべきか –
ポジショニングマップを作ることになったが、軸の取り方が分からない、実際に軸を作ったがこれで足りているか分からない、と思ったことはありませんか。軸の選び方は、ポジショニングマップ作成者が創造的に行わざるをえない重要な部分です。AIポジショニングマップなら、自由テキストの評価を自動でできるので、ポジショニングマップ作成者は創造的な作業に集中することができるようになります。
大量の自由テキストから有益な情報を拾い上げる作業は時間がかかります。効率よく結果を出すためにも軸の取り方はこだわらなければなりません。以下では、軸の取り方、軸を変えることの効果とその一例をお見せします。
いろいろな角度で分析できる
軸の作成にあたってはいろいろな単語で自由テキストを絞る作業が必要になります。単語を一つ足しただけで、集まる情報が変わって視点も大きく変わることもあり、それぞれの単語、それによって作られる軸には大きな価値があります。
キーワードが見えてくる
軸を取る段階で自由テキストの山に目を通すことになります。もとより考えていた軸は一例としてポジショニングマップ作成に用いるべきです。更に、効率よく必要な情報を拾っていく中で、見当もつけていなかった新たなキーワードの発見ができることがあります。
どのような軸が考えられるか
軸作成の定石のゼロは、常識通りの軸を取ってみることでしょう。まずは検討の土台にするポジショニングマップを作成したのち、いろいろな変更を加えることは有用な検討方法です。
そこで、地方都市の方が、首都圏よりもふるさと納税に力を入れているのではないか、との推測のもと、ふるさと納税について地名に言及したツイートに限定した中で、「移動」・「食」として軸を取ってポジショニングマップを作成しました。納税地の位置や距離についてのコメントと、よく言及される食べ物についてのコメントについて、相関関係を見てみました。
移動について
実際に軸にしてるワードは「移動」ではありません。「行か」「行き」「行く」「行け」「行こ」「移」に始まり、移動手段としての「電車」「飛行機」「船」「車」「高速」にも焦点を当てました。
ここで気になるのは
「行か」「行き」「行く」「行け」「行こ」
ではなくて、
「行」
でよいのではないかという点です。
これは「行」を含む商品名、地名、人名、サイト名など「移動」に関連しないキーワードがヒットするのを避け、適合率をあげることが目的です。例えば、行方市は地名ですが「行」の文字を含んでいます。仮に行方市に言及するツイートが多くヒットしてしまうと、ポジショニングマップから得られる結果に偏りが現れる恐れがあります。
食について
「食」について軸にとったキーワードは「おいし」「美味」「食」「飲」の４つでした。まず、「おいしい」と「おいし」ではヒットする件数が12件異なりました。一方、「おいしかった」や「おいしく」など「おいしい」の活用形を一度に拾いきれるため、キーワードは「おいし」で十分足りていました。
ここで「おいし」「美味」の他に味の感想のコメントを拾うため、「甘か」「甘く」「甘い」「甘け」「辛か」「辛く」「辛い」「辛け」を足してみます。
すると、全体的に円の動きはありませんが、緑の円（山形県）の上で裏に隠れた赤い円（岩手県）が消えました。
「人工知能が変える仕事の未来」出版！
2016年11月16日、メタデータ社代表野村直之著、
「人工知能が変える仕事の未来」が、日本経済新聞出版社より出版されました。AIの産業応用や、AIが浸透した社会における人間の役割、教育のあり方などを詰め込んだ全488ページ。”東大のお茶の水博士”平木敬先生に「本当の人工知能を理解しましょう！」と推薦のお言葉をいただきました。
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そして、来たる2016年12月7日（水）、「人工知能が変える仕事の未来」の出版記念セミナーを開催いたします。弊社パートナー企業からのゲストと共に、私たちの仕事がAIによってどう変わるのか、同書執筆の裏話を交えつつお話しします。
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