「mindlook」は、日本語のテキストデータをデータソースとして、自然言語処理を提供する、独自開発の分析プラットフォーム。電通グループが有する豊富なマーケティングの知見と、生活者視点で作られた独自辞書情報を活用している。日本語の表現が豊かであるがゆえ、従来は多くの時間と専門的知識を要した、SNSなどのデジタル上の生活者の声を短時間で分析することで、その声を深く理解し・反映したカスタマーエクスペリエンスデザイン（CXデザイン）を描くことが可能となるものだとしている。本件は、国内電通グループ各社が横断的にソーシャルメディアマーケティングサービスを提供するプロジェクト「Dentsu Engagement 360」の一環としての取り組み。

「mindlook」の概念図

「mindlook」の特長

感性抽出を可能にする自然言語解析技術により、生活者の声を感性軸で分析

　日立が有する自然言語処理技術により、従来の分析軸「ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ」にとどまらず、81種類の感情を自動的にタグ付けすることが可能。さらに、抽出された感性をより生活者視点で解釈するため、電通グループの知見で独自のラベリングを行うことで、生活者が「どの話題について」「どんな気持ちで」書き込みを行ったか従来以上に詳細かつ可読性のある分析が可能となったとしている。

独自の辞書により、マーケティングファネル分析やトピック分析が可能に

　SNS運用やPR業務で培った電通グループの知見に基づく独自辞書と、それを学習する日立の自然言語処理技術の組み合わせにより、社会の変化の兆しを捉えた新語やトレンドワードも含め、生活者からの声を約800のトピックに分類し、ブランドやカテゴリーに対する声をマーケティングファネル（認知／意向／体験／リピート）に分類することが可能になるという。

専門知識がなくても直感的に操作できる、ユーザーインターフェース

　電通グループのアナリストやプランナーが従来時間をかけて行ってきた分析プロセスに基づいて、直感的な分析体験を提供するユーザーインターフェースを日立のインフラ構築技術によって実現。テキストデータをアップロードするだけで、分析者が必要とする情報を視覚的に把握できるダッシュボードが構成され、また非常に簡単な操作で感性・トピック・ファネルなどのさまざまな軸によるフィルタリングが実現されるとしている。

多様なテキストデータの分析に対応

　デジタルメディアの発達に伴い、生活者が自身の意見や要望を発信できる場所が非常に増えており、場所によって発信する事柄も違うため、多様な場所における生活者の声を分析することが重要となる。「mindlook」では、SNSやECサイトの評価コメントなどのインターネット上の生活者の声から、コールセンターの会話記録やお問い合わせメールなど、企業内部に有する生活者の声まで、テキスト化された様々なデータの分析が可能だという。

参考：コロナ禍における生活者の感情を「mindlook」で分析した結果の例

　「mindlook」は、テキストデータを用いて、従来の分析軸「ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ」（上段円グラフ）にとどまらず、下段の棒グラフのように、81種類の感情をタグ付けして分析が可能。また、ファネル×感性別の分析も可能。

参考：「ファネル」でフィルタリングした「センチメント詳細」