株式会社 Insight Tech（東京都新宿区、代表：伊藤友博、以下 Insight Tech）は、同社が運営する『不満買取センター』に寄せられたグミ・ガムに関する不満を『不満ファインダー』を用いて解析・考察したレポートを公開しました。
不満買取センターに投稿されたお菓子にまつわる不満は、一年で約2万件にのぼります。
『不満ファインダー』のテキスト解析機能を用いて特徴的なキーワードに関連する不満の原文を参照しながら、グミ・ガムに対して抱いている不安や不満の特徴を整理しました。
日常生活における生活者のお悩みの理解に、ぜひお役立ていただければと思います。
株式会社 Insight TechはVisionとして掲げる「声が届く世の中を創る」の実現に向け、生活者の不満に耳を傾け、この発信を通じ、豊かな生活と強いビジネスの同時実現に貢献して参ります。
▼レポートのダウンロードはこちら（無料でダウンロードいただけます）
https://insight-tech.co.jp/downloads/24_gummy-and-gum
[画像1: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-daa79b9c516d2d020789-0.png ]
■不満買取センターとは（https://fumankaitori.com/）
不満買取センター（特許取得済み）は、「企業の商品やサービス、そして社会をより良くするために、あなたの不満を買い取ります。あなたの不満の中に眠った”ヒント”を私たちが企業や社会に届けます」をコンセプトに、2015年3月18日からサービス開始をしております。Webサービス及びスマートフォンアプリを通して生活者からの不満の声を収集しており、現在累計74万人以上の会員から、累計4,400万件以上の不満を買い取っています。
■不満ファインダーとは（https://fuman-finder.com/）
『不満ファインダー』は不満買取センターに寄せられた不満ビッグデータから、都度、テーマや課題にあったデータを検索・抽出でき、これを対象とした多角的な解析を高速で実現する全く新しいデータ×AI活用型SaaSです。
最先端の自然言語処理技術による文章解析AI『アイタス』と独自のフレームワークにより、不満ビッグデータから生活者のホンネと狙うべき課題・機会をあぶりだします。データ解析の知識も複雑な操作も一切不要です。テーマや課題に応じた「辞書」も登録でき、これを活用した解析結果もすぐに得られ、業務の精度とスピードを同時に高めます。
■調査概要
分析対象期間
2023/8/1～2024/7/31
調査機関（調査主体）
自主調査
調査対象
『不満買取センター』に投稿された「食品」カテゴリ不満の内、お菓子関連のサブカテゴリに該当する投稿
（そのうち、今回はグミ・ガムカテゴリにフォーカス）
[画像2: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-3f5a082fa5dea5856f3f-1.png ]
有効回答数
19,903件
調査方法
『不満買取センター』に投稿された調査対象カテゴリの不満（自由回答）を抽出し、『不満ファインダー』を用いて解析した。
目次
１．本レポートの目的
２．グミ・ガム不満のトレンドキーワード
３．優先課題図による特徴的な不満の探索
４．優先課題図による特徴的な不満の探索 まとめ
５．不満データ活用のご案内
調査結果
分析母集団に対してテキスト解析を行い、グミ・ガムカテゴリそれぞれの不満キーワードTOP20をピックアップし、相互カテゴリにおける出現順位に対し30位以上のギャップがあるものに着目した。
グミに特徴的なキーワードは、「食感」「酸味」「弾力」「内容量」「手」「砂糖」「袋」「風味」など
[画像3: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-c1b6b59798ab0abb9b03-2.png ]
ガムに特徴的なキーワードとしては、「（包み）紙」「キシリトール（ガム）」「ボトルガム」「なくなる」「お腹」「人工甘味料」「ガムの味」「アスパルテーム」などを確認できた。
[画像4: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-cf876616476dd7292b5a-3.png ]
出現したキーワードを参考に、グミ・ガムに関する不満要素をまとめたカスタム辞書を作成。グミ・ガムそれぞれのデータセットに適用し、定量集計を行った。
グミでは「食感・弾力」「硬い・柔らかい」「量・ボリューム」「味わい・味覚」が、ガムでは「原料・添加物」「包装・容器」「歯・口・顎・喉」の順に多い結果となった。
[画像5: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-3cc1c9c7fdf2f68e73c2-4.png ]
それぞれ上位の不満項目を抽出しワードクラウドを作成。ピックアップした主な不満投稿は以下のとおり。
[画像6: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-a2a8c2cdb3b7135ce70e-5.png ]
[画像7: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-426eb8a9b7ae06470bdc-6.png ]
レポートでは、意見の “量” と “質（利用/購入への影響度）” から優先的に取り組むべき課題を特定する弊社独自のフレームワーク「優先課題図」によって、各項目別にプロットされた意見のクラスタを確認しながら、潜在課題を特定していきます。
[画像8: https://prtimes.jp/i/83450/165/resize/d83450-165-72eaf6aed075ece868b8-7.png ]
各カテゴリの具体的な不満の詳細については、レポート内でご確認頂けます。
ぜひダウンロードしてご活用ください。
▼過去のトレンドレポート一覧はこちら（Insight Tech CEO 伊藤友博のnote）
https://note.com/tomohiroito/n/n25a34a1112ad
■会社概要
商号：株式会社Insight Tech（http://insight-tech.co.jp）
設立：2012年6月19日
所在地：〒163-1333 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー
事業内容：
マーケティング調査やレポート作成
自然言語処理・機械学習などの人工知能を利用したデータ解析受託
企業プロモーションやブランディングサポート
不満買取センターの運営
