概念構造モデルを作るためのテキスト・チャンクを、自動で収集・生成する。
Auto Researchは、Concept Mapで概念構造モデルを構築する前段階として、 市場、競合、ニュース、論文、特許、官能体験、自由記述アイデアなどの テキスト・チャンクを収集・生成するためのリサーチ支援ツールです。
収集したテキストはCSVとして保存し、後続のConcept Mapで埋め込み化・クラスタリング・ GNG+MSTによる概念構造モデル化に利用できます。 調査、発想、仮説検証、ポジショニング分析を、ひとつの流れで進めるための入口です。
自由記述、競合製品、ニュース、論文、特許、インタビュー記録などを、概念マップ化に適したCSVデータとして準備します。
概念マップの品質は、最初に集めるテキスト・チャンクで決まります。
Concept Mapで意味のある概念構造モデルを作るには、分析対象となるテキスト・チャンクが必要です。 しかし、競合製品、ユーザー課題、ニュース、論文、特許、官能体験、インタビュー記録などを 手作業で集め、整理し、CSV化するには多くの時間がかかります。
Auto Researchは、この前処理を支援します。 調査テーマを入力し、必要な情報源や収集方法を選ぶことで、 Concept Mapに投入しやすい形のテキスト・チャンク表を作成できます。
情報収集から概念構造モデル化までを、ひとつの流れに。
Auto Researchは単なる検索ツールではありません。 収集した情報を、Concept Mapで概念構造モデル化することを前提に、 テキスト・チャンク、コード、概要、参照情報を整理します。
さまざまな情報源から、概念マップ用データを作成できます。
調査テーマに応じて、自由記述プロンプト、競合製品、ニュース、学術論文、特許、 インタビュー記録などを利用できます。
自由記述プロンプト
「SNSを利用する上での問題」「老後の生活の問題」 「〇〇分野の新サービス・アイデア」など、任意のテーマでテキスト・チャンクを生成します。 アイデア出しや社会調査、市場調査の初期データ作成に利用できます。
競合製品・サービス
指定したテーマに関連する実在の製品やサービスを収集し、 それぞれの概要説明をテキスト・チャンクとして整理します。 Concept Mapでポジショニング分析を行うための入力データになります。
競合コンセプト収集
ユーザーが入力した新サービスや事業アイデアに対して、 競合しそうな実在製品・サービスの説明文を収集します。 自分の仮説が市場内でどこに位置づくかを事前に確認できます。
官能評価テキスト
食品、飲料、香り、素材感、使用感など、官能体験に関する自然言語テキストを収集・生成します。 定量尺度では表現しにくい繊細なニュアンスを、概念マップとして分析できます。
オンライン記事・ニュース
指定キーワードに基づいてニュース記事を検索し、トレンドや業界動向に関するテキスト・チャンクを作成します。 Google News、News API、Super API Newsなどの利用を想定しています。
学術論文
OpenAlex、Semantic Scholar、arXiv、IEEE Xploreなどから論文アブストラクトを収集し、 研究テーマや技術領域の概念構造を探索するためのデータにします。
特許情報
USPTOやGoogle Patentsなどを利用し、特許情報を検索・整理します。 技術動向、競合技術、未充足領域の探索に活用できます。
概念抽出
文書テキストから複数種類のテキスト・チャンクやコードで構成された表を作成します。 文書内の論点、概念、課題、機能、価値などを整理するために利用できます。
コーディング
インタビュー、フィールドノート、ユーザビリティテストなどのテキストデータをインポートし、 AI支援によりGTA的な自動コーディングを行えます。
Auto Researchは、検索結果を読むためのツールではなく、概念モデルを作るためのデータ準備ツールです。
一般的な検索やニュース収集では、記事やページを読むことが目的になります。 Auto Researchでは、収集した情報をテキスト・チャンク化し、 CSVとして保存し、Concept Mapでクラスタリング・ネットワーク化することを前提にしています。
つまりAuto Researchの価値は、情報を集めることだけではなく、 その後の概念マップ化、ポジショニング分析、仮説発見、モデル分析へ接続できる点にあります。
収集したデータはCSVとして保存・編集できます。
Auto Researchで作成したテキスト・チャンク表はCSVとして保存できます。 不要な行を削除し、列を整理し、後続のConcept Mapでモデル構築に利用します。
CSV保存
収集・生成したテキスト・チャンク、コード、概要、参照情報をCSVとして保存し、 後から再利用できます。
不要行の削除
重複、ノイズ、不適切な情報などを削除し、 概念モデルに投入するデータ品質を高めます。
列整理
テキスト列、コード列、カテゴリ列、参照列などを整理し、 Concept Mapで使いやすいデータ形式に整えます。
Auto Researchで集め、Concept Mapで構造化する。
Auto Researchは、Concept Mapの前段階として設計されています。 収集したテキスト・チャンクを埋め込みベクトル化し、GNG+MSTで概念構造モデルを構築することで、 KJ法のように意味的に近い情報をグループ化しながら、ネットワークとして探索できます。
調査、発想、仮説検証、ポジショニング分析に。
Auto Researchは、ただ情報を集めるだけでなく、 Concept Mapによるモデル構築を前提にした調査データ作成に向いています。
競合ポジショニング分析
競合製品・サービスの説明文を収集し、 概念マップ上で各製品の位置づけや差別化軸を確認します。
新サービス・アイデア創出
指定テーマに基づくテキスト・チャンクを生成し、 意味的なまとまりや空白領域から新しいアイデアを発見します。
仮説の市場内ポジション確認
自社のコンセプトや仮説と競合コンセプトを比較し、 市場内での位置づけを事前に確認します。
官能・体験価値の分析
味、香り、質感、使用感などの自然言語表現を集め、 感性的な違いを概念空間として分析します。
研究・技術領域の探索
論文アブストラクトや特許情報を収集し、 研究テーマ、技術領域、応用分野の関係を探索します。
質的調査データの整理
インタビュー、フィールドノート、ユーザビリティテストをAI支援でコーディングし、 後続の概念構造モデル化につなげます。
AIで集めた情報は、探索の出発点です。最終判断には人間の確認が必要です。
Auto Researchは、調査初期の情報収集とデータ準備を効率化します。 ただし、AIが生成・要約したテキストや外部情報には誤り、古さ、偏りが含まれる可能性があります。
実務で利用する場合は、重要な情報について一次情報を確認し、 必要に応じて専門家が監修したうえでConcept Mapや仮説検証に利用してください。
Auto Researchは、ConceptMinerの“入力データ生成レイヤー”です。
Concept Mapが概念構造モデルを構築・探索するツールだとすれば、 Auto Researchはその前段階で、モデルに投入するテキスト・チャンクを準備するためのツールです。
さらに、作成したデータはConcept IndexやKnowledge Base Builderとも接続可能な、 ConceptMinerエコシステムの基礎データとして活用できます。
調査テーマを、概念マップ化できるデータへ。
市場、競合、ニュース、論文、特許、自由記述、インタビュー記録を、 Concept Mapで探索できるテキスト・チャンクとして整理しませんか。 Auto Researchは、調査と概念構造モデル化をつなぐ入口です。