感性AIの製品・サービス一覧

『MateriaLink』は、素材の質感がもたらす感性価値を数値化して 客観的に提示する感性定量化技術を活用し、素材の感性価値を定量化・ データベース化する感性AIです。 プロダクトコンセプトの感性から適切な質感表現や素材をデジタル上で 探索していくことで、感性価値イノベーションを創出。 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニング マップで可視化します。 【機能】 ■素材の質感の感性価値定量化 ■素材DB化 管理・分析 ■デザインサポート ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

『MateriaLink』は、素材の質感がもたらす感性価値を数値化して 客観的に提示する感性定量化技術を活用し、素材の感性価値を定量化・ データベース化する感性AIです。 プロダクトコンセプトの感性から適切な質感表現や素材をデジタル上で 探索していくことで、感性価値イノベーションを創出。 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニング マップで可視化します。 【機能】 ■素材の質感の感性価値定量化 ■素材DB化 管理・分析 ■デザインサポート ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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『感性AIアナリティクス』は、消費者データを学習したAIによって、 ネーミングの語感、キャッチコピーの印象、パッケージデザインを 瞬時に分析・可視化する、イメージ分析AIツールです。 マーケティングリサーチなどのアンケート調査を行うこと無く、瞬時に ネーミングテスト、キャッチコピーテスト、パッケージデザインの テストを行うことが可能。 また、お手持ちの文章から簡単にテキストマイニングを行うこともできます。 【特長】 ■印象評価分析 ■性年代別・商品別分析 ■直感で把握しやすい分析結果 ■プロジェクト登録機能 ■平均値の表示 ■データのCSVダウンロード ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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『感性AIアナリティクス』は、消費者データを学習したAIによって、 ネーミングの語感、キャッチコピーの印象、パッケージデザインを 瞬時に分析・可視化する、イメージ分析AIツールです。 マーケティングリサーチなどのアンケート調査を行うこと無く、瞬時に ネーミングテスト、キャッチコピーテスト、パッケージデザインの テストを行うことが可能。 また、お手持ちの文章から簡単にテキストマイニングを行うこともできます。 【特長】 ■印象評価分析 ■性年代別・商品別分析 ■直感で把握しやすい分析結果 ■プロジェクト登録機能 ■平均値の表示 ■データのCSVダウンロード ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、感性情報と感性の計測方法について詳しく掲載しております。 視覚、聴覚、触覚情報の基本をはじめ、心理学的方法であるSD法や課題 などをご紹介。 その他にも、直感的な一言による感性の計測方法についても解説して おりますので、ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■感性とは ■感性情報とは ・視覚情報 ・聴覚情報 ・触覚情報 ■感性情報の計測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、AIの基礎基本について詳しく解説しております。 AIと人、ロボットの違いといったAIとはをはじめ、AI技術である 機械学習、ディープラーニングなどを紹介。 また、AIでできることとして、課題と取組内容についても掲載 しておりますので、ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■AIとは ■AIの種類：特化型・汎用型 ■AIの技術：機械学習・ディープラーニング ■AIの歴史 ■AIでできること(感性AI事例) ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、オノマトペの表記における、ひらがなとカタカナの違いに ついてご紹介しております。 オノマトペの定義・分類の解説をはじめ、新聞・通信・放送などでの 表記ルールについて解説。 この他にも、オノマトペの表記によるイメージの違いなどもグラフを交え 分かりやすく掲載しております。 【掲載内容】 ■オノマトペとは ■オノマトペの表記ルール ■オノマトペの表記実態 ■オノマトペの表記によるイメージの違い ■電気通信大学坂本研究室の研究と感性AI株式会社の開発 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、マーケティングにおけるブランド価値と 感性価値について詳しくご紹介しております。 マーケティングにおいて優位性を発揮するブランドや、 強いブランドの構築方法などを掲載。 また、ブランド研究の第一人者によるブランドの価値に ついてもまとめておりますので、ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■ブランドとは ■ブランディングとは ■強いブランドの構築方法 ■強いブランドの価値1 ■強いブランドの価値2 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、言葉の音の印象を探ることにおいて、大きなキーワードとなる オノマトペと音象徴について解説しております。 日本語のオノマトペ研究や、言語の恣意性と音象徴、オノマトペの 品詞について掲載。 この他にも、オノマトペの誕生と消滅と変化の歴史も詳しくご紹介 しておりますので、ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■オノマトペと音象徴 ■言語の恣意性と音象徴 ■日本語のオノマトペ研究 ■オノマトペの品詞 ■オノマトペが表現するモダリティ・五感の多義性 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、感性AI株式会社COO 電気通信大学副学長による ネーミングの印象法則講座についてご紹介しております。 ヒットする商品名のネーミングのコツをはじめ、商品カテゴリ毎の ネーミング効果などを詳しく解説。 この他にも、商品名の印象を評価するシステムである、ネーミングを 評価するAIについてもまとめております。 【掲載内容】 ■ヒットする商品名のネーミングのコツとは ■ネーミングの音と印象の結びつきの法則 ■商品カテゴリ毎のネーミングの効果 ■ネーミングを評価するAI ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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当資料では、AIを活用した感性価値戦略について掲載しております。 商品を消費者に売っていくとはどういうことか、マーケティングの 基本的な3つの理論をご紹介。 この他にも、ブランドが消費者と絆を築いて行くためのステップを 可視化したブランド・ビルディング・ブロックや、感性情報を 数値化・可視化する方法についても詳しく解説しております。 【掲載内容(抜粋)】 ■商品を消費者に売っていくとはどういうことか ■DAGMAR理論 ■ブランド・ビルディング・ブロック ■感性とは ■感性情報を数値化・可視化する方法は ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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イメージ分析AIツール「感性AIアナリティクス」の消費者ニーズ探索における 機能”連想語ブレスト”についてご紹介いたします。 キーワードを入力すると、そのキーワードから連想される言葉が 大量に表示。 流行りのお菓子を基に連想語を広げ次回のヒット作を検討したり、 新しいフレーバーの検討をしたりと様々な方法で発想の飛躍ができます。 【特長】 ■キーワードを入力すると、そのキーワードから連想される言葉が 　大量に表示 ■流行りのお菓子を基に連想語を広げ次回のヒット作を検討したり、 　新しいフレーバーの検討をしたりと様々な方法で発想の飛躍が可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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イメージ分析AIツール「感性AIアナリティクス」のパッケージ開発における 機能”パッケージアナリティクス”についてご紹介いたします。 パッケージに消費者が抱く印象を、瞬時に可視化。パッケージ案の印象を 調査をかけずに定量化できるので、パッケージ開発の時間が大幅に短縮。 「コンセプトを実現するパッケージにたどりづくまで、時間が足りない」 というお悩みを解決します。 【特長】 ■パッケージに消費者が抱く印象を、瞬時に可視化 ■パッケージ案の印象を調査をかけずに定量化できるので、 　パッケージ開発の時間が大幅に短縮 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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AIツール「感性AIアナリティクス」のキャッチコピー・バナーテストにおける 機能”キャッチコピー/パッケージアナリティクス”についてご紹介いたします。 キャッチコピーやバナーの効果を、瞬時に可視化。普段調査にかけられない キャッチコピーやバナーも、当ツールを使えば定量的な数値を基に決定可能。 「キャッチコピーやバナーはユーザーテストのできる機会が少ない」という お悩みを解決できます。 【特長】 ■キャッチコピーやバナーの効果を、瞬時に可視化 ■普段調査にかけられないキャッチコピーやバナーも、当ツールを 　使えば定量的な数値を基に決定ができる ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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日用品メーカーへ、イメージ分析AIツール「感性AIアナリティクス」を 導入した事例についてご紹介いたします。 同メーカーでは、新しい香りの技術を用いた柔軟剤新商品のネーミングで 市場調査したかったが、経費削減によって調査回数は制限され、結果が 出るまでの時間が長く、期日までに間に合わせられるかが課題でした。 導入後は、消費者が感じる音韻印象を瞬時にその場で可視化。調査結果を 待つ必要が無いため、焦る必要がなく経費削減しながら効率的にネーミング 案をブラッシュアップが出来るようになりました。 【事例概要】 ■導入前 ・失敗できないプロジェクトだけど、調査の費用は削減されるし、 　期日まで時間がない ■導入後 ・ポジションマップで比較しやすくなった ・それぞれのネーミング案の印象を可視化できるから、社内資料も作りやすい ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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お菓子メーカーへ、イメージ分析AIツール「感性AIアナリティクス」を 導入した事例についてご紹介いたします。 同メーカーでは、パッケージの選定基準が勘になってしまっており、調査する 費用もなく、コンセプトの伝わるデザインをどう選べば良いかお悩みでした。 導入後は、画像をアップロードするだけで色彩印象をグラフで可視化。 複数のアイディアの中から消費者に届けたい感性価値を持ったパッケージを 根拠を持って選出することが可能になりました。 【事例概要】 ■導入前 ・パッケージアイディアをいつも感覚的に選んでしまっているけれど、本当は 　根拠付きで選出して売り上げ貢献していることを社内に示して行きたい ■導入後 ・視覚的に分かりやすい選出根拠を用いることで、社内での納得度が上がり 　所属部署の存在感を示すことも出来た ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

広告代理店へ、イメージ分析AIツール「感性AIアナリティクス」を 導入した事例についてご紹介いたします。 広告代理店として、ハンドソープのキャッチコピー案をクライアントに 納品しているが、長年の勘や知見で案を作成しているので、その根拠を 示すのが難しくクライアントの納得を得難いといった課題がございました。 導入後は、消費者が感じる感性的な印象を瞬時にその場でグラフとして 可視化。何度でも評価を行うことが可能なので、納品するアイディアを 考える段階からすべてのキャッチコピーを評価出来るようになりました。 【事例概要】 ■導入前 ・ペルソナが好む傾向は過去データから分かるけど、なぜこの 　キャッチコピーが刺さるかは長年の勘だから根拠が示せない ■導入後 ・感覚的な知見の根拠が示せることで、納品がスムーズになり 　依頼案件も増加した ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

感性とは、外界の刺激を五感の感覚受容器を通じて知覚し生じるものです。 私たちは日常生活の中で、物理的な世界の様々なことを見たり、触れたり、 味わったりと、五感を通して様々な形で経験しています。このようにして 感覚受容器から入ってきた情報は、脳においてその人がそれまでに経験した 情報と統合し価値判断を行ってます。 このように、外界の世界を感じて生じるものが感性です。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

人の感性情報処理の仕方について計測する感性計測方法には、 心理学的方法、心理物理学的方法、生物学的方法の3種類があります。 ＜心理学的方法＞ 言語による質問を行いその反応を調べます。代表的な方法がSD法です。 ＜心理物理学的方法＞ 行動観察による計測を行います。入力する刺激である物理量と、 出力される反応である感性情報処理の結果の関係性を明らかにする方法です。 ＜生物学的方法＞ 心の状態に応じて起こる脳や身体に生じる変化を計測します。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

触覚は数種類の受容器により情報を受け取っており、圧力に反応するもの、 皮膚の横ずれに反応するもの、数ヘルツ～数十ヘルツの低周波振動に 反応するもの、100ヘルツ以上の高周波振動に反応するものがあります。 触覚から得られる基本的な情報には凹凸感、粗さ感、摩擦感、 硬軟感、温度感の5つが挙げられます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

感性品質は、顧客が製品やサービスを体感し、その感覚や感情に 基づいて評価する品質のことです。 つまり、製品やサービスが提供するものを五感によって評価した、 その印象や感じ方について焦点を当てた品質評価の概念です。 この感性品質を適切に評価し、それをよりよく向上させていくことで 顧客満足度の高い製品やサービスを作り出していくことが出来ます。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

オノマトペが語を構成する音韻と、語が表す感覚イメージとの間に、 強い結びつきをもつこと。 例えば、オックスフォード大学の教授らを中心に行われた研究の中に 「Ruki」「Lula」という無意味後の2つは、「Ruki」がしょっぱいイメージ、 「Lula」が甘いイメージと結びつくことが示唆されています。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

色の三属性は、「色相（Hue）」、「彩度（Saturation）」、 「明度（Brightness）」です。 これらの属性は、色彩を特長づける基本的な要素であり、 それぞれ異なる側面を表しています。 色相は、色合いの違いを表す要素で、「青」「赤」「黄」「緑」などと いった色味を指します。 彩度は、色の鮮やかさを表します。 明度は、色の明るさや暗さを示します。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

感性価値とは、高機能性、高信頼性、合理的価格といった 従来型の価値を超え、生活者の感性に働きかけ、 その感動や共感を呼び起こす価値のことです。 様々な学者による一連のブランド研究の中で、製品の価値は大局的に 機能的価値と感性価値が存在することがわかっています。 技術革新によってコモディティ化が進む中、機能、品質、価格といった 機能的な価値だけでは、製品の差別化が難しくなってきています。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

官能評価は、人の五感（視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚）を用いて 物の特性や感覚そのものを測定し、統計的に解析する方法です。 これにより、評価の要素を分解し、人々がそれぞれの感覚を使って 物事をどのように評価しているかを調査し、結果を分析します。 官能評価は食品分野などで広く使用され、物理的・化学的に説明できない 感覚的な現象を理解するのに役立ちます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

聴覚を通じて情報を受け取る際、それは一般的に「音」と呼ばれています。 音は人の内耳にある蝸牛管を通して、音波を様々な周波数に分けて感覚器で 受容することで知覚されます。 蝸牛殻内に薄い基底膜が異なる周波数に対応するように存在しており、 有毛細胞がこの膜に触れ振動を検知して神経信号に変換しています。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

オノマトペとは「焚き火の燃える音」を「ぱちぱち」、 「すずめの鳴き声」を「ちゅんちゅん」と表現するように、 外界の音や動物の鳴き声・人の叫び声などを模した言葉である擬音語と、 「きらきらして見える」の「きらきら」や「ふわふわした手触り」の 「ふわふわ」のように、事物の様態を言語音によって象徴的に表す 言葉である擬態語を総称したものです。 擬音語・擬態語の分類は研究者や文献によって異なりますが、 感性AIでは上記のように定義しています。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

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モーラとは「拍」のことであり、例えば「ふわ」というオノマトペでは 「ふ」が第1モーラ、「わ」が第2モーラ、に該当します。 日本語のオノマトペは多様に見えるが、その基本形は1モーラ、 またh2モーラのものにまとめることができます。 オノマトペは1モーラまたは2モーラの基本形を持ちながら、 1モーラ2モーラのみで構成されるものは稀であり、オノマトペ標識と 呼ばれる促音・撥音などが加わることが一般的です。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

「音韻」があらわす対象は、その語を使う分野・人物・文脈などに よって異なります。 感性AIでは「モーラ」を主な対象として「音韻」という語を使っています。 モーラとは「長さを基準とした時間的単位」のことです。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

感性情報とは、ある外界からの刺激に対して、各個人が感じる 主観的情報です。 刺激が同一であっても、個人の経験や知識により異なる意味づけが なされます。例えば、同じ音楽を聞いても、ある人は「きれいだな」と感じ、 ある人は「楽しいな」と別のことを感じたりします。 このように、ある刺激に対する個人個人が感じる主観的な情報が感性情報です。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

感性評価とは、外界の刺激であるモノや環境を、五感の感覚受容器を 通じて知覚し生じる感性に関して測定・評価し数値で捉える手法のことです。 感性の測定・評価の結果は、製品・サービス開発や学術研究に 活かされています。 特に日本人は高品質なモノを理解・評価できるため細部まで感性価値を コントロールしていくために感性評価が役立ちます。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

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脳波は、脳の活動による電気信号であり、神経細胞同士が刺激に反応して 電気信号を伝達することなどによって発生します。 脳波にはいくつかの種類が周波数によって区分されており、主なものには ベータ波（13-30 Hz）、アルファ波（8-13 Hz）、シータ波（4-8 Hz）、 デルタ波（1-4 Hz）が挙げられます。 ベータ波は目覚めているときに思考が活動しているときに出る波、 アルファ波はリラックスしているときに現れる波、シータ波は眠気があり まどろんでいる時の波、デルタ波深く眠っている時の波になります。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

擬音語とは、「焚き火の燃える音」を「ぱちぱち」、「すずめの鳴き声」を 「ちゅんちゅん」と表現するように、外界の音や動物の鳴き声・人の叫び声 などを模した言葉です。 特に、動物の鳴き声・人の叫び声などを模した言葉は擬声語とも言います。 擬音語と擬態語を総称したものをオノマトペといいます。 擬音語・擬態語の分類は研究者や文献によって異なりますが、 感性AIでは上記のように定義しています。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

感性工学とは、顧客の感性イメージを数値化し、それに基づき 製品開発を行う技術のことです。 感性工学は日本発の技術であり、アジアや欧米に広がり 発展した分野とされています。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

シズル感とは、食品や料理などを広告する場面において、 食欲や購買意欲を掻き立てるような瑞々しさを表したり 五感を刺激する表現を行うことです。 例えば、焼いている肉の臨場感を「ジュージュー」と表現したり、 パンケーキの柔らかさを「ふわっふわ」と表現したりすることを指します。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

視覚から得られる情報の中には、形、明るさ、色、奥行きなどといった 基本的な特長量があるが、それ以外の知覚情報について解説します。 （1）反射特性 （2）ヒストグラム統計量 （3）半透明感 （4）液体の粘性 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

事象関連電位とは、ある特定の事象に 関連して生じる電位変動のことです。 例えば、何かに注意を向けたり、認知をしたり、 思い出したりと、脳の活動に関連し変動する電位のことです。 ※その他用語集は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

「きらきらして見える」の「きらきら」や「ふわふわした手触り」の 「ふわふわ」のように、事物の様態を言語音によって象徴的に表す 言葉です。 擬態語と擬音語を総称したものをオノマトペといいます。 擬音語・擬態語の分類は研究者や文献によって異なりますが、 感性AIでは上記のように定義しています。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

色彩知覚感情とは、「白」を見たときに「純粋」と感じたり、 「赤」を見たときに「情熱的」と感じるように色彩の知覚に よって生じる感情のことです。 個人差はありますが、共通してある程度の傾向があり次のように まとめられています。 ＜色の寒暖感＞ 　赤系統の色はあたたかく、青系統の色は冷たく、涼しく感じられる。 　前者が暖色、後者が寒色。 ＜進出色・後退色＞ 　2つの色が同じ距離にあっても、赤系統の色は近くに、青系統の色は 　遠くに感じられる。前者が進出色、後者が後退色。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

統計分析とは、ある程度以上の数のあるデータに関して、その性質を 調べたり、一部のデータ(標本)から大きなデータ(母集団)の性質を 推測したりする方法論を体系化したものです。 統計分析の代表例としては、主成分分析、因子分析、クラスター分析などが 挙げられます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

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• 統計解析

SD法とはSemantic Differential法(意味微分法)の略で、測定対象に 対する印象を測定するための方法です。 製品やサービスについてもその感性的な印象を測定することが可能です。 SD法は、1957年に心理学者によって考案された方法で、反意語のある 形容詞を質問紙の両極に置き、5段階や7段階で被験者に評価を行って もらうことで数値データを取得します。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他

主成分分析とは、統計解析手法の1つです。 多くの変数をもつデータから、その相関関係をいくつかの少ない変数 (主成分)によって説明する手法のことです。 多くの変数データを情報損失を抑えつつ、少数の主成分に合成または 圧縮することで、データの全体像を簡潔に理解することができます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他
• 統計解析

因子分析は、多変量データの中に潜む共通要因を特定するための 多変量解析手法です。 この手法は、観測できない潜在的な要因(共通因子)が複数の 観測変数に影響を与えているという考えに基づいています。 因子分析は、多くの観測変数に共通する因子を見つけ出すことで、 データの潜在的な構造を把握し、消費者行動などの背後にある 要因を明らかにするのに役立ちます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他
• 統計解析

数量化理論は、市場調査など幅広い分野で応用されています。 この理論は、質的データを数量的な要素に変換し、重回帰分析、 主成分分析、判別分析などと同様の多変量解析を行う手法を指します。 数量化理論には、数量化I類(重回帰分析に対応)、数量化II類 (判別分析に対応)、数量化III類(主成分分析または因子分析に対応)が 存在します。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他
• 統計解析

自然言語処理は、日本語や他の日常的な言語をコンピュータで分析する 技術であり、プログラミング言語などの人工言語ではなく、自然な言葉を 対象とします。 自然言語は曖昧で文脈によって異なる意味を持つことがあり、開発には 高度な技術が必要です。 自然言語処理には、大きく分けて言語解析(言語理解)と言語生成の 2つの処理があります。 言語解析とは、ある言語表現の意味内容をコンピュータでも理解できるよう 変換する処理のことであり、言語生成とは、コンピュータの内部表現から 言語表現を作り出す処理のことを指します。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

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