製薬メーカーのMRは日報を書いて日々の活動を会社に対して報告していますが、この日報の活用は様々な取り組みがされているものの、有効活用できている会社は多くはありません。
実消化やIMSのデータのような定量データとは異なりテキスト主体の定性データですので活用が難しいのだと思います。
中には日報を全社に公開し、人気のある記事やMRにとって関連のある有用な記事をフィードバックしている取り組みもありますが、これ以上に活用するためには定性データを加工する必要があります。
このような場合に力を発揮するのがテキストマイニングツールです。
製薬メーカーだけでなく、CPGやネット通販などの消費者のWeb上の投稿やコールセンターにおける消費者の声などでの活用もされています。
昔からテキストマイニングといえば有名な３つのツールがありますのでご紹介します。
・TRUE TELLER：NRI（野村総合研究所）
・Text Mining Studio：数理システム
・Vext Miner：クオリカ
どのツールもテキストデータを形態素解析し、単語やフレーズに分割して、それらの出現頻度や相関関係を分析できるという点は同じです。
分解した後の可視化部分でそれぞれのツールの特徴が分かれており、差別化要素となっています。
企業においてテキストマイニングの仕組みが定着しないのは辞書の運用のハードルが高いところにあるのではないかと思います。
マイニングとは発掘という意味ですので、分析にかけなくても分かりきっているような当たり前の単語やフレーズは除外するために辞書登録しておく必要があります。
この運用を怠ると「ふーん」という結果にしかなりませんので、高い投資対効果は期待できません。
最近ではクラウド型のテキストマイニングサービスが流行っています。
上記のような老舗のツールもSaas化していますが、そもそもクラウドというものにいち早く目をつけサービスを打ち出したのはプラスアルファコンサルティングの見える化エンジンです。
テキストマイニングですので大容量データになりがちなため、このあたりに課題感は否めませんが、四六時中利用するような仕組みでもありませんし、クラウドの概念がフィットする領域なのかもしれません。
もっと安価に手軽に始めたいのであればオープンソースのフリーのツールを利用する手もあります。
私も以前2chのスレッドを分析した事もありますが、KH Coderは基本的な事はまったく問題なく使えました。
このようなフリーのツールでやりたい事の枠組みを決めるようなフィジビリティスタディのプロジェクトを立ち上げながらスモールスタートで始めるのがよいと思います。
最後にフリーといえばnamazuを紹介しようとしましたが、これは全文検索エンジンでした。
このようなソリューションもテキストデータのような定性データには有効ですので、またどこかで紹介しようと思います。
▼ 事業企画でお悩みの方へおすすめのサイト ▼
BizDev【ビズデブ】 -新規事業を初心者が一から立ち上げられるようにメンタリングするブログ-
価値のある情報も無料で配信致しますので可能な範囲でランキングボタンの押下やTwitterなどで応援のご協力をいただければ幸いです。
にほんブログ村
