AIポジショニングマップの単語ランキング機能の使い方
大量のテキスト群にはどのような単語が含まれているでしょうか。全体に目を通して特徴的な単語を探し出すことは一つの手段ではありますが、100件程度ならまだしも、1000件、10000件のように量が増えると闇雲に探すことはあまりに現実的でありません。
そこで、使われる頻度に応じて単語を並び替えることで、単語の重要性に高低の目安をつけることが、分析効率を高くする極めて重要な手段になります。
活用場面
自由テキスト分析の最初の一手として何を探すかの目処を付けたいとき
分析がある程度進んだ段階で、より深い分析を加えるための指標が欲しいとき
例えばどのようにして使えるのか？
ここでは、ビールに関連するツイート299件をもとに、単語ランキングの見方をお見せします。なお、この299件のデータは、AIポジショニングマップを使うとサンプルデータとしてご覧いただけます。
分析の最初の一手 – 全体を眺めてみる –
299件のビールに関連するツイートの中で、「ビール」という単語が最も多く、178回使われていました。
しかし、出現頻度の高い単語は、テキスト収集の対象となった商品名や会社名など、当然にでてくる単語でしょう。かと言って、全体を通して1件しか言及しない単語をみても、役に立ちにくいでしょう。
まずは、「ビール」「エビス」「飲む」など極めて出現回数の多い単語を飛ばして、少し頻度の低い単語を眺めてみます。
すると、「コク」（32回）、「香り」（16回）、「苦味」（15回）、「濃い」（13回）、「苦い」（10回）といった味についての単語が目に入ります。味について他にどのような単語が現れるのか非常に興味深いところです。
より深い分析のために – 単語から見る範囲を広げてみる –
もう少し出現頻度の少ない単語に目を向けると、9回使われている「やっぱり」という単語が見つかりました。
件数の「９」をクリックすると、該当するコメント一覧を表示できます。実際には下のようなコメントが見られました。
エビフライとビールが合うこと、走った後のビールが美味しく感じることについてのコメントがありました。ビールとの食べ合わせとビールを飲む状況について検討するヒントになるでしょう。
「人工知能が変える仕事の未来」出版記念セミナー開催！
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。
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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