文章のアフターコーディングと単語のアフターコーディング

　アンケートの中に自由回答（フリーアンサー/オープンアンサー）の設問を設けることは、マーケティングリサーチの基礎技術の一つです。自由回答から得られるテキストデータは、大きく二つに分類ができます。

　意見や感想などの「文章」のテキストデータと、ブランドや商品名の羅列といった「単語」のテキストデータです。今回はこの2種類のテキストデータのアフターコーディングについて解説をしていきます。

文章のテキストデータと単語のテキストデータ

　アンケートで自由回答（FA/OA）を設置する理由としては、「意見や感想などを具体的に知りたい」「詳細な理由を知りたい」「制約のない本心を知りたい」「第一想起のブランドや商品を知りたい」などが挙げられます。

　例えば、「〇〇というサービスを使用している理由を具体的に教えてください」といった設問では「××だから」というテキストデータが得られます。回答者の意見や体験を、その人自身の言葉で記述してもらうことによって得られるこのテキストデータを【文章のテキストデータ】とします。

　「あなたが使用しているWEBサービスを教えてください」といった設問からは、「〇〇」「××」「△△」といった【単語のテキストデータ】が得られます。選択肢で代表的なWEBサービスを幾つか用意する通常の設問に比べて、その人の中に存在するWEBサービスをよりフラットに聞くことにフォーカスして得られるデータは「純粋想起」と呼ばれます。

文章のアフターコーディングと単語のアフターコーディング

　文章形式で回収したテキストデータも単語形式で回収したテキストデータも、そのままでは充実した分析には向かないデータです。そこでアフターコーディングやテキストマイニングといった手法を用います。今回はアフターコーディングについて解説します。

　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とはテキストデータをカテゴリ別に分類する作業を指します。そのままでは分析が難しい定性的なテキストデータを定量的な数量データへと変換し、全体集計やクロス集計などの集計やグラフ化を可能にする作業です。

　文章のアフターコーディングでは、「デザインが良い」「使いやすい」「耐久性に優れている」などの共通項目や共通文脈を抽出し、それぞれの回答を共通項目や文脈に分類します。分類されたデータにはフラグが立っているのでこのデータをもとに集計やグラフ化といったことが行えます。

　単語のアフターコーディングでは、純粋想起された「ブランド名」や「企業名」などの分類を行います。文章のアフターコーディングと同様に共通項目を抽出して、それぞれの回答をその共通項目に分類します。

共通の課題

　どちらのアフターコーディングにも共通してあげられる注意点として、表記ゆれへの対応が挙げられます。例えば、「アフターコーディング」という文言に絞っても、「アフターコーディング」「あふたーこーでぃんぐ」「AC」などと表記は様々です。また自由回答は回答者に直接記述してもらう形式のため、記述ミスなどが起こることも少なくありません。「アウターコーディング」と回答されている場合でもそれは「アフターコーディング」のことだと判断する言語処理能力が必要です。

　この対応のために、辞書と呼ばれる基準を設定する場合もあります。「アフターコーディング」「あふたーこーでぃんぐ」「AC」「アウターコーディング」をすべて「アフターコーディング」とするといった基準をつくることですが、もちろんこの辞書から外れる表記ゆれや誤表記には対応しづらいという問題もありました。

まとめ

　このような表記ゆれの問題点を解決した、高精度かつ高速での自動アフターコーディングを行うツールが【オートFAコーダー】です。高い自然言語処理技術能力を持つ生成AIの力を適切にアフターコーディングに適応させることで、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」の問題を完全解決することができる画期的なサービスです。

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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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