研究概要

消費者の投稿には製品やサービスを改善するための情報が含まれますが、量が多く、表現も多様なため、内容を整理することが課題です。本研究では、二輪車に関する不満投稿を対象に、大規模言語モデルで不満の対象を抽出し、辞書としてまとめ、内容どうしの関連を可視化する方法を提案しました。分析では、騒音と安全に関する不満が主要な関連テーマとして現れ、夜間のエンジン音が危険な運転や事故への懸念と結び付いて語られていました。利用者の声を体系的に整理することで、製品設計や交通環境で検討すべき点を探る方法です。投稿に含まれる認識の関係を示しており、騒音が事故を引き起こす因果関係を検証したものではありません。