アフターコーディング自動化の歴史

　生成AIなどの技術革命が目覚ましい2024年。ついにアフターコーディング業務の長年の3大課題である「時間」、「費用」、「均質化」を解決する自動アフターコーディングサービス【オートFAコーダー】のサービス提供が開始されました。【オートFAコーダー】は時間も手間もかかる作業だったアフターコーディングを、数分で高精度に完了する画期的なクラウドサービスです。

　アフターコーディングはマーケティングリサーチに欠かせないプロセスですが、その作業には大きな労力がかかり、たくさんのリサーチャーを悩ませてきた歴史があります。今回はそんなアフターコーディングにおける自動化の歴史を解説していきます。

アフターコーディングとは

　アフターコーディングとは、テキストデータを特定のカテゴリやテーマにそれぞれ分類する作業を指します。アンケートの自由回答（フリーアンサー/オープンアンサー）などで回収できるテキストデータは、何の加工もしていない素の状態だと分析が困難なデータでもあります。そのデータを、「○○が心地よい」「××はやりすぎ」といった共通文脈や、「肯定的」「否定的」「賛同」「反対」などのカテゴリ別に分類し数量化することで、集計やグラフ化（可視化）を可能にします。

　ほかにもテキストマイニングと呼ばれる、単語の出現頻度や単語同士のつながりなどを分析する手法もあります。テキストマイニングについては、当サイトの別記事「テキストマイニングについて」をご覧ください。またテキストマイニングについてのお問い合わせはテキストマイニングProからお願いいたします。

アフターコーディングの自動化が難しかった理由

　今まではアフターコーディングの自動化は非常に難易度の高い問題でした。理由はいくつかありますが、まずは分類の基準が調査や設問ごとにまったく異なることが挙げられます。そのテキストデータにどんなコーディングを施すかが異なるため、アフターコーディングという行為自体に統一感を持たせることは非現実的でした。

　またテキストデータに主観性が多分に含まれていることも人間の手作業が必要な理由の一つです。そのテキストデータの「共通文脈は何なのか」、「肯定的なのか、否定的なのか」は、実際にリサーチャーが見て判断する必要がありました。

　それだけでなく「アフターコーディング」「あふたーこーでぃんぐ」「AC」といった表記ゆれや誤入力も大きな課題の一つです。これらは表記的には異なっていますが、「アフターコーディング」ということを一つの意味を表しており、これらを同一に分類する必要があります。

アフターコーディングの自動化が実現できた理由

　そんな自動化が困難だったアフターコーディングですが、生成AIの技術が急速に発展したことにより、その自動化が大きく前進しました。

　自己学習機能が向上しコーディングの分類基準を判断する精度が飛躍的に上昇し、AIが自身で明確な基準をもってコーディングする技術を実現しました。また自然言語処理技術も改善され、表記ゆれや言い回しの違いに対する理解も向上しました。

　【オートFAコーダー】はAIの力を独自の技術で最大活用し解決することで、長年アフターコーディング業務の長年の3大課題であった「時間」、「費用」、「均質化」の課題を解決することができます。

まとめ

　マーケティングリサーチに欠かせないプロセスであるアフターコーディングですが、その自動化の道のりは決して楽なものではありませんでした。その理由としては、「調査ごとに異なる基準」「主観性の含有」「表記ゆれの存在」などが挙げられます。

　そのような課題を乗り越えて開発された、高精度かつ高速で自動アフターコーディングを行う【オートFAコーダー】。ぜひお試しいただければと思います。

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【オートFAコーダー】は、アンケートの自由回答のアフターコーディングを数分～数10分で高精度に分類できる自動アフターコーディングサービスです。

サービスURL:https://afac.jp/

アフターコーディン業務の長年の3大課題である「時間」、「費用」、「均質化」を解決できる【オートFAコーダー】を、ぜひマーケティングリサーチ業務や研究にお役立てください。

資料ダウンロード：https://afac.jp/download

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