文章解読の上級モデルが完成。
「効果予測」シミュレーション機能。

【そのフローチャート】

１．文章解読　　　アンケートやコールセンターでの「顧客の声」を解読
２．因子分析　　　n個の発言内容に、質的に意味で分解
３．発言人数　　　n個の発言にそれぞれ何人該当したか
４．数量化１類　　n個の発言をした人、しなかった人で「満足度」の比較
５．効果予測　　　満足度への貢献度を偏相関で区間推定する

y＝aχ1＋bχ２＋cχ３＋ …… 定数

yには満足度、不満、購買回数、購買金額などで左辺に設定。
χにはyを予測すると蓋然的に思慮される要因で、今回は発言内容（n個）を
右辺に設定。

《例として》

1000人の参加者に、健康補助食品を試食した後、その満足度と今後買って
みたいかとのご意向の点数、そして感想を自由文で記入してもらった。すると
39個の因子軸が発見された。39通りの発言が寄せられたということになる。

満足度やご意向に貢献した中心要因（χ1）は「血液のサラサラ感」であり、
けれども、買いたい意向に逆影響したのは「不味さ」と「値段の高さ」であった。
ということは、良いとする評価は健康感が後押しするが、購買行動に仕向ける
ことへの障害は、値段と薬くさい不味さだということが発見された。
この凸凹のギャップをどう埋めていき、市場に迎えられるかの戦略を構築する
のは、ここからは人間の社員たちだ。

つまり、プラスとしての良好発言を促進すべきか、マイナスとしての不満発言を
除去すべきなのか、満足度やご意向で予測でき、シミュレーションが可能になった。

文章解読と数学・統計学という人工知能（読み書きソロバン能力）だけの分析
ロボットのシンシパルには、そうした高度な経営判断は困難だ。しかし、読んで
計算して予測するＳｉｎｃｉｐａｌ（英語名）は、経営判断に必要なほとんどの
アシストができる。つねに一定の判断基準で考え、感情に左右されず、毎回、
きちんとした分析の提供を約束できる。

熱く思索し、多角的な判断は人間がする。ロボットは冷静に正確に、情に流されず
人間の役に立つデータを提供。これが近未来のロボット支援社会の１モデルだ。

【これを実施するのに必要な資料のまとめ】

1．何かのテーマについて書かれた文章、200人ぶん以上。
2．満足度や購買回数や買ってみたいご意向の得点。

これだけあれば、ここに書かれた経営判断へのロボットの貢献ができます。
実際のところ、読み書きソロバンの苦手な、生身の人間より役立ちます。

他社の、みずからテキストマイニングと称している連中のなさるコトは、単語度数と
「係り受け」とかいう超幼稚なレベル。で大笑いなのは、統計学的にはフザケとしか
評価されていないコレスポンデンス分析やニューロを｢売り」にしていること。
不可解な言葉が散らばっている図をみせて、これがお客の声ですと。そんなことは
ないです。お客はもっとマトモに答え、論旨はしっかりしています。テキトーなのは
○○総研とかワープロ会社の作ったテキトウマイニングの方です。コレスポンデン
ス分析とか訳も分からない線でむすぶニューロは「分析」ではありませんから。
そうした自称テキストマイニングは罪作りで、もうアウトでしょう。

それにたいし、シンシパル君は顧客の発言要旨を日本語の意味でまとめてくれ
ます。
お客様は何を望んでいるか、どうしたら買ってくれるのかまで分析します。
シンシパル君がテキストマイニングなら「お連中」はおもちゃ。
彼らがテキストマイニングなら、シンシパル君は人工知能。この差です。

組織活性化研究所からのお知らせです。