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コミュニティ感情・エンゲージメント指数

(Community Sentiment and Engagement Index)

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田中専務

拓海先生、最近部下からSNSの世論解析を導入すべきだと言われましてね。何が出来るのか、正直ピンと来ておりません。要するに売上に直結しますか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。SNS上の感情と関与の流れを定量化する指標があれば、顧客反応を早期に察知して危機対応や機会発見につなげられるんです。

田中専務

それは便利そうですが、当社は製造業です。現場の不安が先に来ます。投資対効果(ROI)が出るのか、現場に負担をかけないかが心配です。

AIメンター拓海

ご心配は当然です。要点を3つにまとめると、1)早期警告でクレームや風評被害を抑えられる、2)新製品や発信の反応を定量化して改善に繋げる、3)最初は外部データでPoC(概念検証)を行い、段階的に内製化できる、ということですよ。

田中専務

なるほど。ただ、技術的な話になると用語で置いて行かれそうでして。例えば「感情」ってどうやって数値化するのですか?

AIメンター拓海

良い質問です!簡単に言えば、文章の感情を数値に置き換えるツールがあり、総合的な「複合感情(compound sentiment)」と、喜びや怒りなどの「細粒度感情(fine-grained sentiment)」を組み合わせて指標を作ります。身近な例で言えば、顧客のアンケートを点数化するのと同じ考えです。

田中専務

これって要するに、SNSのつぶやきを点数化して波形にするということですか?

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。さらに言うと、波形は感情だけでなく、投稿の拡散範囲やドメインの多様性、攻撃的な表現(offensiveness)なども加えた総合指数になります。最終的に得られるのは『コミュニティ感情・エンゲージメント指数(CSEI)』の時間変化です。

田中専務

数値を出した後で、現場は何をすれば良いのですか。アラートが出たらラインストップの判断ですか?

AIメンター拓海

まずは運用ルールを決めます。 즉、1)軽微な変動はマーケや広報でモニタリング、2)中程度なら追加の定性調査を行い、3)急激な悪化なら危機対応会議を招集する、と段階化します。大事なのは数字だけで即決するのではなく、人の判断と組み合わせることですよ。

田中専務

ありがとうございます。最後に確認ですが、初期投資を抑えて試せますか。できれば現場に負担をかけずに、経営判断に活用したいのです。

AIメンター拓海

大丈夫、段階的にできますよ。最初は既存のSNSデータと外部ツールで概念実証を行い、ROIが見える段階で内製化やシステム連携を進めればよいのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

承知しました。要するに、SNSの投稿を点数化して波にし、それを経営判断の早期警告や市場反応の定量化に使うという理解で間違いないですね。私の方で部長に説明してみます。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!その通りです。必要なら説明用のスライドや会議用フレーズ集も作りましょう。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果になりますよ。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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