テキストデータ
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テキストデータ分析のキホン－第5回：問い合わせを整理したら“同じ問題が繰り返される理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・問い合わせメール150件から「同じ問題が繰り返される本当の理由」を見つけた実例 ・テクニックは 「ざっくり分類 → 数える → 共通点を探す」 3ステップ ・解決策は「対応を頑張る」ことではなく 「仕組みを直す」こと ・FAQ整備や問い合わせ削減に取り組む人がそのまま使える手順 丁寧に答えているの…
2026年2月3日
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テキストデータ分析のキホン－第4回：日報を分析したら“忙しさの正体”が見えてきた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・「残業が減らない」原因を 日報の自由記述 から特定した実例 ・特別なツール不要、「キーワードで絞る → 数える → まとめる」 の3ステップ ・対策は人を増やすことでも仕事を減らすことでもなく 「業務の偏りを直す」 一択 ・読み終わったあと、自社の日報をすぐ同じ視点で見直せる 残業が減らない、でも…
2026年2月2日
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テキストデータ分析のキホン－第3回：商品レビューから“売れなかった本当の理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・★3.5の「悪くないけど売れない」商品の 本当の原因 をレビューから特定した実例 ・分析手順は 「分ける → 見つける → まとめる」 の3ステップだけ ・改善したのは 商品そのものではなく「商品説明文」 1か所 ・記事を読み終わると、自社レビューに今日から使える視点が身につく ★3.5、悪くない…
2026年2月1日
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テキストデータ分析のキホン－第2回：アンケートの自由回答から“本当の改善点”を見つけた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・自由回答100件から「本当の改善点」を見つけた実例 ・難しい統計やAIではなく 「絞る → 数える → まとめる」3ステップ で完結 ・「機能不足だと思っていたら、本当の問題はオンボーディングだった」という発見 ・読み終わったあと、自社のアンケート自由回答にすぐ適用できる手順 満足度3.8、でも「…
2026年1月31日
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テキストデータ分析のキホン－第1回：数字だけでは分からない“理由”を読み解く！テキストデータ分析の全体像【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・数字だけでは見えない「顧客や現場の理由」をテキストから読み解く ・テキストデータ分析の 4ステップ（収集／前処理／分析／解釈） ・代表的な 5つの分析手法（頻度・共起・分類・感情・要約） ・AIを味方にする 分析の進め方と注意点 数字は「何が起きたか」しか教えてくれない 「離職率が15%に上がった…
2026年1月30日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第5回：結局どれから始める？データ別「任せられる判断」早見表【機械学習をやさしく解説】
ここまで、機械学習を使って「判断を任せる」という視点で、 さまざまなデータの使いどころを見てきました。 ・第1回：購買・行動データ（おすすめを考える仕事） ・第2回：文章データ（読む仕事） ・第3回：画像データ（見る仕事） ・第4回：時系列データ（異変に気づく・先を読む仕事） ここまで読むと、多くの人がこう感じるはずで…
2026年1月29日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第2回：“読む仕事”を減らす！問い合わせ・アンケートを自動で分類＆要約する【機械学習をやさしく解説】
仕事をしていると、意外なほど多くの時間を「文章を読むこと」に使っていると気づきます。 問い合わせメール、アンケートの自由記述、社内報告、チャットログ。 1つ1つは短くても、件数が増えると話は別です。 読むだけで疲れ、判断まで含めると、気づけば1日のかなりの時間を取られてしまいます。 しかも文章を読む仕事は、ただの読書で…
2026年1月21日
