アンケートから社員の潜在意識を見抜く、「MINUKERU」の実力とは？

アンケートや口コミなどのテキストデータを、もっと解像度高く、スピーディに分析できたら……。

電通は、大阪大学大学院経済学研究科勝又壮太郎教授と共同で、テキストデータから、通常の分析では見えない「文脈」を抽出するデータソリューション「MINUKERU」（※1）を開発し、2024年6月にローンチしました（リリースは、こちら）。

本連載では事例を交えながら、「MINUKERUでテキストデータをどこまで見抜けるのか？」に迫ります。

※1 MINUKERUは、電通側でデータを分析し、その結果に関するレポートをクライアントに納品します。また、その分析結果に基づいて、電通側で施策立案なども可能です。

MINUKERUで見えてくる潜在文脈

某エンジニアリング会社の社員に、「自社のどのようなところに魅力を感じて入社したか」を聞きました。

回答（自由に記述）を従来のテキストマイニング（※2）によって分析すると、以下のようなワードクラウド（特徴的なワードほど、フォントが大きく出てきます）がアウトプットされました。「製品」「開発」「貢献」「雰囲気」「環境」など、キーワードとなりそうなものは多く出てきているものの、どのような文脈で自社に魅力を感じたのか、このアウトプットのみでは、なかなか解釈がしづらいと思い

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