こんな企業におすすめ
その膨大なテキスト、活かしきれていますか？
口コミ・アンケート・問い合わせ記録――大量のテキストデータに対して、次のような課題を持つ企業のお役に立ちます。
自動で整理・構造化したい
手作業のタグ付けや分類ルールの設計に限界を感じている。散在するテキストを、意味にもとづいて自動で体系化したい。
もっと細分化して評価したい
「良い/悪い」の集計だけでは物足りない。何に対して、どう評価されているのか――観点ごとに深く読み解きたい。
4つの特徴
なるほどスコープが選ばれる理由
01
事前設計は不要
データを投入するだけで、文脈や意味にもとづいて分類体系を自動生成。分類名まで内容に合わせて自動で命名します。
02
分析意図を反映
目的や背景に合わせた切り口を指定可能。アルゴリズム任せではなく、自社に最適な分類軸を選べます。
03
評価観点まで分析
評価観点（アスペクト）を自動抽出し、「何に対して、どう評価されているか」を感情とあわせて可視化します。
04
充実のレポート
要約や代表意見はもちろん、優先度つきのアクションアイテムまで出力。報告書や改善提案にそのまま活用できます。
従来サービスとの違い
単なる集計ツールでは、ここまで読み解けない
比較項目
従来サービス
なるほどスコープ
分類基準
単語の出現頻度や単発処理
LLMを多段的に用いた最適な分類体系を生成
複合テキストの扱い
1カテゴリのみに分類
複数カテゴリへの同時分類が可能
評価観点分析
対応不可
観点を自動生成し、観点ごとに感情分析
分析者の意図
反映できない（アルゴリズム依存）
プロンプトで柔軟に指定できる
分類名の決定
単純な単語の羅列
内容に合った分類名を自動で命名
※ 従来サービス＝単語頻度ベースの一般的なテキストマイニングツールを想定
業界別ユースケース
あらゆる非構造テキストを、次の一手に変える
EC・小売・流通
- 新規・トレンド商品のカテゴリ／タグ分類体系を自動で最適化。
- レビューを「サイズ感」「耐久性」などの観点で評価し、購買率向上の施策に活用。
Aspect × Sentiment
サイズ感Positive ＋
耐久性Negative －
コスパNeutral ±
製造業（自動車・家電・食品など）
- 技術文書や不具合報告などの非構造化データを整理し、ナレッジ共有を効率化。
- 特定の性能・属性に対する評価を可視化し、製品改良に活用。
1件の声を要素分解
「デザインは良いがバッテリー持ちが悪い」
↓
デザインPositive ＋
バッテリー持ちNegative －
口コミ・マッチングプラットフォーム
- 要素ごとの評価を自動抽出し、改善レポートに活用。
- 「良い点」と「課題」を切り分け、優先度つきで提示。
1件の声を要素分解
「立地は良いが清掃が行き届いていない」
↓
立地Positive ＋
清掃Negative －
カスタマーサポート（コールセンター）
- 通話ログやチャット内容から、事業拡張に合わせて既存の分類体系を見直し。
- 不満や満足の具体的な理由を特定し、品質改善へ連携。
問い合わせを自動分類
配送・遅延に関する不満32%
返品手続きの分かりにくさ21%
対応品質への満足18%
メディア・調査・知財サービス
- 時流に合わせた適切なタグ・カテゴリを自動生成し、レコメンド精度や検索ヒット率を改善。
- 調査ごとにコードブック（分類体系表）を短時間で作成。
自動生成される分類体系
飲食店の口コミ
↓
料理カテゴリ
接客カテゴリ
店内カテゴリ