はじめに

弊社ヴェネクト株式会社では、データに基づいたマーケティング支援を特長の1つとしています。
そのデータに基づいた支援を体現する為に、様々な調査・分析を実施しておりますが、その中に「商品レビュー分析」というものがあります。
「商品レビュー分析」は、単独のサービスとしても売り出しており、”商品を購入した顧客がどのような商品評価をしているのか、競合他社の商品と比較した際にそれぞれの差はどこにあるのか” を分析する内容となっています。
これまでの「商品レビュー分析」は、レビューサイトやECサイトから取得した商品レビューを人の手で大量に読み込み、ポジティブ/ネガティブなどの判別をしてきましたが、この度「商品レビュー分析サービス」のリニューアルを機に、この判別作業の一部自動化を目指しました。
詳細の内容は後述する関連記事をご参照いただきたいのですが、主に自然言語解析を使用することでレビュー文章のポジティブ/ネガティブを人によらず分類できたり、定量データとして分析できる環境を構築しましたので、合計4回の記事にて、どのような目的から何の技術を採用し、上手く構築できた点や構築に苦戦した点などを掲載していこうと思います。