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2018年2月18日「ユーザ企業による評価」と「ベンダ各社の情報発信」を相互分析し、シェア維持/拡大に繋がる重要キーワードと訴求策を提言

2019年 販売管理システム提案に効果的な訴求キーワードの分析レポート
本ドキュメントは「調査対象」「調査概要」および「試読版」を掲載した調査レポートご紹介資料です。
調査対象：「どんな製品/サービスやユーザ企業が対象かを知りたい」⇒ 1ページ
調査概要：
「どのような考え方で分析を行っているかを知りたい」⇒
2～5ページ
本レポートの試読版：「調査レポートの内容を試し読みしてみたい」⇒
6～7ページ[調査レポートで得られるメリット]
1. ユーザ企業による評価とベンダ各社の情報発信の双方を踏まえた製品/サービス訴求策を把握できます。
2. 収録されている集計データはカタログや販促資料などに引用/転載いただくことができます。

調査対象となっている販売管理システム製品/サービスおよびユーザ企業の属性調査対象となっている販売管理システム製品/サービス（全31製品）
製品名
ビズインテグラル販売
OBIC7販売情報システム
GLOVIA iZ 販売
GLOVIA smart FMMAXGLOVIA きらら 販売
EXPLANNER/Ai
EXPLANNER/Z
FutureStage(TENSUITE for Wholesale)
SMILE V 販売
SMILE BS 販売
その他のSMILEシリーズ
商奉行/蔵奉行
CORE Plus NEO 販売管理
販売大臣
販売大将(MJSLINK/Galileopt)/ACELINKシリーズ
DS-mart ERP 販売管理システム
スーパーカクテルデュオ販売
商魂/商管
弥生販売
販売王
TKC SX2/SX4
アラジンオフィス
iSeries Site(GUI-PACK)
GrowOne Cube 販売
ProPlus販売管理システム
AGENT3 販売管理
楽商
楽一
フリーウェイ販売管理
ClearWorks 販売ワークス
GLOVIA OM

開発元社名
NTTデータ・ビズインテグラル
オービック
富士通
富士通
富士通
NEC
NEC
日立システムズ
OSK
OSK
OSK
OBC
日本事務器
応研
ミロク情報サービス
電算システム内田洋行
ピー・シー・エー
弥生
ソリマチ
TKC
アイル
日本IBM
ニッセイコムプロシップ
東芝ソリューション販売
日本システムテクノロジー
カシオ計算機フリーウェイジャパン
スマイルワークス
富士通

左記に列挙した販売管理システム製品/サービスの機能や特徴を掲載したホームページ内容が対象となる。
ノークリサーチの調査レポートに記載されたキーワードだけでなく、
これらのホームページ内に記載された全てのキーワードも重要キー
ワードや関連キーワードの分析に用いられる。

調査対象となっているユーザ企業の属性（販売管理システムを導入済みの中堅・中小企業440社）※キーワード分析ではなく、シェアや評価を以下の属性別に集計したデータは末尾に記載した「関連する既刊の調査レポート」に含まれる
年商：5億円未満 / 5億円以上～10億円未満 / 10億円以上～20億円未満 / 20億円以上～50億円未満 /50億円以上～100億円未満 / 100億円以上～300億円未満 / 300億円以上～500億円未満

従業員数：

10人未満 / 10人以上～20人未満 / 20人以上～50人未満 / 50人以上～100人未満 /100人以上～300人未満 / 300人以上～500人未満/ 500人以上～1,000人未満 /1,000人以上～3,000人未満 / 3,000人以上～5,000人未満 / 5,000人以上業種：

組立製造業 / 加工製造業 / 建設業 / 卸売業 / 小売業 / 流通業(運輸業) /IT関連サービス業 / 一般サービス業 / その他(公共/自治体など）地域：

北海道地方 / 東北地方 / 関東地方 / 北陸地方 / 中部地方 / 近畿地方 / 中国地方 /四国地方 / 九州・沖縄地方

IT管理/運用の人員規模：

ITの管理/運用を担当する役割が兼任: 1名 / 2～5名/ 6～9名 / 10名以上
ITの管理/運用を担当する役割が専任: 1名 / 2～5名/ 6～9名 / 10名以上
ITの管理/運用は社内常駐の外部人材に委託している
ITの管理/運用は非常駐の外部人材に委託している
ITの管理/運用を担当する社員は特に決まっておらず、ITの管理/運用は全く行っていない
ITの管理/運用を担当する社員は特に決まっておらず、その都度適切な社員が対応している

ビジネス拠点の状況：

拠点は1ヶ所のみである
拠点数2～5ヶ所、インフラは全拠点で統一的に管理 /個別に管理
拠点数6ヶ所以上、インフラは全拠点で統一的に管理 /個別に管理
その他

1

本調査レポートの背景と分析手法（1/4）
ノークリサーチでは例年、年商500億円未満の中堅・中小企業1300社を対象としてERP/生産管理/会計管理/販売管理/人事
給与/ワークフロー/グループウェア/CRM/BI・帳票/文書管理・オンラインストレージサービスの10分野に渡る導入社数シェア
およびユーザ企業による評価を集計/分析している。
「導入済みの最も主要な販売管理システムが今後持つべき機能や特徴」を尋ねた結果を年商500億円未満全体で集計した
結果では「売上分析」や「在庫管理」に関する項目の回答割合が高くなっていることがわかる。そのため、販売管理システム
を開発/販売するベンダや販社/SIerとしては、「売上分析」や「在庫管理」に関連した機能を強化することが重要となってくる。
だが、機能強化を行うには相応の時間と労力を要する。そのため、当面は現時点での機能や特徴と上記の結果を上手く擦り合わせながら、ホームページや販促資料で訴求を行う必要がある。
例えば、ある販売管理システムのベンダ「A社」では「商品名の表記揺れをチェック/補正した上で売上分析を行える」といった機能を持っていたとする。今後持つべき機能や特徴をユーザ企業に尋ねた結果では、「顧客管理システムと連動した売上分析ができる」、「少量多品種の商材に対応した売上分析ができる」、「予測やシミュレーションによる売上分析ができる」などといった項目の回答割合は高くなっているが、「表記揺れに対応した売上分析」に該当する項目は含まれていない。そのため、「A社」は「売上分析」に対するニーズは高いが、自社が得意とする「表記揺れにも対応した売上分析」を訴求することが有効なのか？を判断することが難しい。
このように、従来の調査レポート結果を活用しつつ、それに含まれていないキーワードの有効性を判断する手段はないか？
というニーズに応えることが本調査レポートの目的である。
上記のニーズに応える手段として、本調査レポートは「Word2Vec」という分析手法を採用している。「Word2Vec」はディープ
ラーニングで用いられるニューラルネットワークを応用した手法であり、文書内に存在するキーワード間の関連性などを分析する際に活用されている。本調査レポートで行っている分析作業は以下の3つのステップで構成されている。
【ステップ1：分析対象となるデータの準備】【ステップ2：「Word2Vec」によるキーワードベクトルの生成】【ステップ3：キーワードベクトルの関連性分析】

分析に必要なデータを取得する段階
Word2Vec分析の計算処理を行う段階
分析結果を元に様々な知見を導出する段階

以下ではステップの内容について説明する。

【ステップ1：分析対象となるデータの準備】
本調査レポートで分析対象となるのは
データ1： 導入社数シェアやユーザ企業による評価
データ2： 様々な製品/サービスがホームページ上に記載している機能や特徴である。前者はノークリサーチが毎年発刊している調査レポートの最新版「2018年版 中堅・中小企業のITアプリケーション
利用実態と評価レポート」の販売管理システム分野における調査データ、後者は上記の調査レポートで調査対象となっている販売管理システム製品/サービスのホームページに掲載された機能や特徴に関する記述を抽出したものだ。（著作権法47条の7に記載された「情報解析のための複製」に沿ってデータを取得/分析）[データ1]において、Webアンケートに回答したユーザ企業の属性（年商、業種、従業員数など）は本ドキュメントの1ページ目に記載されている。また、[データ1]と[データ2]で対象となっている販売管理システム製品/サービスの一覧も同ページに記載されている。製品/サービスの一覧は前年の調査において回答件数が著しく少ないものは除外し、前年の自由回答で記載の多かったものは追加するといった実際の導入社数シェアに基づく調整を行っている。（ただし、既に導入社数シェアの高い製品/サービスの後継製品や、注目度の高い新規の製品/サービスなどは前年のシェア数値に関係なく追加されることがある。）
次頁に続く
2

本調査レポートの背景と分析手法（2/4）[データ1]の元となる調査レポートでは440社の中堅・中小企業が上記に列挙した各設問に回答している。（いずれも複数回答
設問） この結果を1社毎にテキストとして整理すると、以下のようになる。これらを440社分まとめた結果が、本調査レポートの分析対象の1番目となる[データ1]である。
1社目
OBIC7販売情報システム：オービック
導入背景 ： 開発元（ベンダ）の保守/サポートが優れている
導入背景 ： 販売元（販社/SIer）の保守/サポートが優れている
評価 ： 少量多品種の商材に対応した売上分析ができる
評価 ： 委託先や外注先も含めた在庫数を把握できる
課題 ： 商品マスタ管理が煩雑で柔軟性に欠ける
課題 ： 在庫数量をタイムリーに把握できていない
ニーズ ： 催事やDMの効果測定と連動した売上分析ができる
ニーズ ： 入荷予定を考慮した在庫数を把握できる

2社目
GLOVIAsmartFMMAX：富士通
導入背景 ： 機能がニーズに合致している
導入背景 ： 価格がニーズに合致している
評価 ： 予測やシミュレーションによる売上分析ができる
評価 ： 顧客管理システムと連動した売上分析ができる
評価 ： 委託先や外注先も含めた在庫数を把握できる
評価 ： 入荷予定を考慮した在庫数を把握できる
課題 ： 商品マスタ管理が煩雑で柔軟性に欠ける
課題 ： 入庫時の検品ミスなどが多く非効率である
ニーズ ： 催事やDMの効果測定と連動した売上分析ができる
ニーズ ： 店舗の売上データなどをリアルタイムで把握できる・・・・・・

440社目
商奉行/蔵奉行：OBC（オービックビジネスコンサルタント）
導入背景 ： 価格がニーズに合致している
導入背景 ： 開発元（ベンダ）の保守/サポートが優れている
評価 ： 予測やシミュレーションによる売上分析ができる
評価 ： 入荷予定を考慮した在庫数を把握できる
課題 ： プログラミングしないと項目や画面を作成できない
課題 ： プログラミングしないとデータ連携を実現できない
ニーズ ： 少量多品種の商材に対応した売上分析ができる
ニーズ ： 先入先出法（FIFO）による棚卸資産管理ができる
ニーズ ： プログラミングをせずにデータ連携を実現できる

一方、[データ2]は数表1に列挙された販売管理システム製品/サービスの機能や特徴が記載されたホームページのテキスト
データ（画像として掲載された情報は含まない）を対象としている。

【ステップ2：「Word2Vec」によるキーワードベクトルの生成】
ステップ2では[データ1]と[データ2]に対して、「Word2Vec」の分析手法を適用する。このステップは下図のように更に3つのステップに細分化される。

ステップ2-1[データ1]
市場調査データ[データ2]
ホームページの情報

ステップ2-2

テキスト内の出現順が維持された
大量のキーワードデータ

業務アプリケーション
分析用に作成された
辞書データ「GLOVIA」「OBIC7」「EXPLANNER」「SMILE」「売上分析」「在庫管理」「顧客管理」「返品」「表記揺れ」 「****」 「***」 「****」 「****」：：「表記揺れ」00
1：：0

実際にはsoftmax関数を活性化関数として用いて各キーワードが得られる
確率を計算する

3層ニューラルネットワーク

ステップ2-320次元のベクトル空間

ベクト ルが遠い＝関連が低い「返品」「売上分析」
ベクトルが近い＝関連が深い「表記揺れ」「売上分析」100：：0「表記揺れ」が出力される確率

：
：
：
：

：
：

「返品」が出力される確率：：

20個の隠れ層

：
：

「返品」
0
0
0
：
：
1

【ステップ2-1：データからのキーワード抽出】[データ1]および[データ2]からテキスト内の出現順を維持した形で単語（キーワード）を形態素解析によって抽出する。（日本
語は英語などと異なり、単語がスペースで区切られていない。そのためテキストから単語を抽出するためには、辞書に基づくテキストの区切りや構成要素を認識する処理が必要となる。この処理を形態素解析と呼ぶ。）その際、「売上分析」「先入先出法」などの販売管理システムに関連する用語が適切に抽出されるように、標準的な辞書だけでなく、ノークリサーチが過去の調査結果などを元に独自作成した辞書も用いている。このようにして抽出された単語数は約14万語に達し、重複を除いた語彙としてのキーワード数は2000超となる。
次頁へ続く

3

本調査レポートの背景と分析手法（3/4）
【ステップ2-2：ニューラルネットワークの学習】
次に、得られたキーワード（製品/サービスの名称、導入背景、評価、課題、ニーズなど）を多次元ベクトルに対応させる。
各キーワードのベクトルは以下のように特定の成分のみが1で他が0となる「one-hot表現」とする。
売上分析
在庫管理
表記揺れ
：
返品

⇒ (1,0,0,…………0,0,0)⇒ (0,1,0,…………0,0,0)⇒ (0,0,1,…………0,0,0)

1番目のベクトル成分が1で他は全て0
2番目のベクトル成分が1で他は全て0
3番目のベクトル成分が1で他は全て0⇒ (0,0,0,…………0,0,1)

最後のベクトル成分が1で他は全て02000超のキーワード

続いて、20個の隠れ層（隠れ層のノード数はデータ量などを踏まえながら選定している）を持つ3層からなるニューラルネット
ワークを用意して、各キーワードを「入力」、入力キーワードの前後10個のキーワードを「出力」として学習を行う。隠れ層は入力層に重み付けを足し合わせた値をそのまま用いるが、出力層は活性化関数としてsoftmax関数を用い、各キーワードが得られる確率を計算する。つまり、あるキーワードを入力した時、その周辺で用いられることの多いキーワードの出現確率が高くなるようにニューラルネットワークを学習させる。「Word2Vec」のモデルや計算法は幾つかの選択肢があるが、ここではモデルとしては「Skip-Gram」を採用し、計算法では「Negative Sampling」による効率化を行っている。（「Word2Vec」に関する基本的な解説はインターネット上に数多く掲載されている）【ステップ2-3：キーワードベクトルの取得】
一般的には、ステップ2-2で得られたニューラルネットワークを用いて分類や予測を行う。だが、「Word2Vec」ではニューラル
ネットワーク自体ではなく、そこから得られる隠れ層の値を用いるという点が通常とは異なっている。「Word2Vec」では学習後のニューラルネットワークから、以下のように各キーワードを入力とした時の隠れ層の値を列挙する。
入力（one-hot表現）
隠れ層の値（20次元のベクトル）
売上分析 ⇒ (1,0,0,…………0,0,0) ⇒ (*,*,*,…………,*,*,*)
在庫管理 ⇒ (0,1,0,…………0,0,0) ⇒ (*,*,*,…………,*,*,*)
表記揺れ ⇒ (0,0,1,…………0,0,0) ⇒ (*,*,*,…………,*,*,*)
2000超のキーワード：
返品⇒ (0,0,0,…………0,0,1) ⇒ (*,*,*,…………,*,*,*)
隠れ層のノード数は20個なので、20次元のベクトルがキーワードと同じ数（2000超）だけ得られることになる。（上記における赤字部分）本調査レポートではこの20次元のベクトルを「キーワードベクトル」と表記する。
ニューラルネットワークの学習によって、[データ1]と[データ2]におけるキーワード同士の関連性は20次元のベクトル空間内におけるキーワードベクトル同士の向きに反映される。つまり、[データ1]や[データ2]において互いに近い位置で出現することが多いキーワードのベクトル同士は近い向きに配置される。逆に、互いに離れていることが多く、関連の低いキーワードのベクトル同士は離れた向きに配置される。こうして得られたキーワードベクトルの内積を計算することで、キーワード同士の関連度を測ることができる。本調査レポートでは内積値が0.71以上である場合にはキーワード間の関連度が比較的高いと見なし、0.5以下である場合には関連度が比較的低いと見なして分析を行っている。

2つのキーワードの関連度が高い場合2つのキーワードの関連度が中程度の場合2つのキーワードの関連度が低い場合2つのキーワードの関連度がほとんどない場合
キーワードA

ベクトル間の角度＝30°⇒
内積値＝0.87

キーワードA

キーワードB

ベクトル間の角度＝45°⇒
内積値＝0.71

キーワードA

キーワードB

ベクトル間の角度＝60°⇒
内積値＝0.50

キーワードA

ベクトル間の角度＝90°⇒
内積値＝0.00

キーワードB

キーワードB

次頁へ続く
4

本調査レポートの背景と分析手法（4/4）
【ステップ3：キーワードベクトルの関連性分析】
ステップ2によって得られたキーワードベクトルによって様々な分析を行うことができる。
分析サマリの第4章では下図の左側が示すように、販売管理システム製品/サービスの中で「売上分析」や「顧客管理」などといった様々な重要キーワードと近い向きを示す製品/サービスはどれか？を分析している。第4章ではさらに導入社数シェアも考慮に入れることで、「シェアの維持/拡大に寄与しやすい重要キーワードはどれか？」といった分析も行っている。
さらに、複数のキーワードベクトルを「合成」することもできる。（これが「Word2Vec」を活用する大きなメリットの一つでもある）
複数のキーワードベクトルを足し合わせて平均した結果は、複数のキーワードが持つ意味を合わせ持った位置付けとなる。
例えば、「売上分析」と「シミュレーション」を足して平均したキーワードベクトルに近いキーワードは何か？を分析することで、「シミュレーションを伴う売上分析」を訴求する際に有効な関連キーワードを知ることができる。
上記の手法を活用して、分析サマリの第5章では下図の右側のようにシェア上位の製品/サービスの平均ベクトルと重要キー
ワード（「売上分析」など）のベクトルを足し合わせて平均した結果を用いている。（下図右側の赤い矢印）これは「シェア上位の製品/サービスにおける売上分析の評価や訴求」を反映した新しいキーワードベクトルとなる。 これと近い位置にある他のキーワードベクトルは「シェア上位の製品/サービスの評価/訴求において、売上分析と共に用いられることの多いキーワード」ということになる。（下図右側の橙色の矢印） こうした分析によって、「売上分析」の訴求を通じてシェアの維持/拡大を図る際に併用すべきキーワードは何か？を知ることができる。

「売上分析」「売上分析」

シェア上位の製品/サービスにおける「売上分析」の評価/訴求「OBIC7販売情報システム」「SMILE V 販売」「GLOVIA iZ 販売」

シェア上位の製品/サービスの平均ベクトル

シェアの維持/拡大を踏まえた
場合に「売上分析」との併用が有効と考えられるキーワード

第4章や第5章では、440社に渡る販売管理システムを導入済みの中堅・中小企業を対象とした調査結果を踏まえて選定した
以下の18項目の重要キーワードを基準とし、導入社数シェアとの関連性やそれらと併用すべき関連キーワードなどの分析を行っている。
「1.売上分析」「2.顧客管理」「3.少量多品種」「4.予測」「5.シミュレーション」「6.先入先出法」「7.棚卸資産管理」「8.入荷予定」「9.在庫数」「10.効果測定」「11.委託先」「12.外注先」「13.プログラミング」「14.データ連携」「15.保守サポート」「16.バーコード」「17.入出庫管理」「18.バージョンアップ」※本調査レポートにおける「Word2Vec」分析には上記の重要キーワードやノークリサーチによる調査データの設問選択肢に含まれるキーワードだけでなく、全31製品に渡る販売管理システムのホームページに記載された内容も含む多種多様なキーワード（計2000超）が対象となっている。

5

レポート試読版1（「分析サマリ」）
本調査レポートの分析サマリは60ページ超に及び、販売管理システムを訴求する上での重要キーワードと導入社数シェアの関連や重要キーワードと併用すべき関連キーワードに関する分析と提言を述べている。以下は「先入先出法」という重要キーワードと導入社数シェアとの関連について分析した分析サマリの一部を試読版として紹介している。
「6.先入先出法」と導入社数シェアとの関連「課題」と「ニーズ」との内積値はそれぞれ以下の通りである。
「課題」との内積値： 0.54
「ニーズ」との内積値：0.90「先入先出法」がユーザ企業から見た時にそもそも「課題」に該当する取り組みなのか
それとも「ニーズ」なのか？を述べている。

「先入先出法」に関してはニーズとして認識しているユーザ企業の方が多いことがわかる。

具体的な製品/サービスにおける「重要キーワードとの親和性」と「導入社数シェア」の関連をグラフと数表で整理している。

「先入先出法」は「FIFO（First In,Fast Out）
」とも表記される。商品の仕入額は時期など
によって変動するため、一定期間毎の売上原価や期末棚卸資産を算出する際には仕入単価をどう設定するか？のルールを決めておく必要がある。このルールには「先入先出法」「後入先出法」「移動平均法」の 3 つがある。
「先入先出法」は先に仕入れた商品から先に売れたと見なして算出を行う方法である。逆に後に仕入れた商品を先に割り当てる「後入先出法」
や仕入が発生する度に平均単価を計算する「移動平均法」と比較すると、より自然なルールと言える。だが、単なる会計上の処理だけでなく、実際の在庫管理を「先入先出法」で行うためには、入荷日に基づいてロットを管理し、倉庫内でも適切な場所に配置する必要がある。
古い入荷日のロットが山積みになった在庫の一番下に置かれていたりすると、出荷作業が非効率になってしまうためだ。ここでの「先入先出法」は会計上の処理ではなく、在庫管理も含めた重要キーワードである点に注意する必要がある。
導入社数シェアと「先入先出法」との親和性は相関係数が 0.34 となっており、弱いレベル
ではあるものの相関のあることが確認できる。つまり、「先入先出法」は導入社数シェアを維持/拡大する上で重視すべきキーワードということになる。

重要キーワードとの親和性が高い製品/
サービスが具体的にどのような訴求を行っているか？など
を元に、今後の提言を述べている。

最も高い親和性を示しているのは「SMILE BS 販売」である。同製品のホームページ上では「ロット管理オプション」によって、ロット毎に有効期限や在庫状況を把握できる点が訴求されている。
「2018 年版 中堅・中小企業の IT アプリケーション利用実態と評価レポート」
においても、「SMILE BS 販売」を含む「SMILE シリーズ」は「先入先出法による棚卸資産管理ができる」（30.8%）といった評価項目で全体平均と比べて高い回答割合を示している。
一方、導入社数シェア上位の中では「EXPLANNER/Ai」が 2 番目に高い親和性を示している。
同製品では上記の調査レポートにおける「先入先出法による棚卸資産管理ができる」の評価
項目が「SMILE BS 販売」ほど高くないが、ホームページ上では個別カスタマイズによって先入先出法への対応を行った事例などが紹介されている。実際、先入先出法に必要なロット
管理は個々の企業における倉庫の事情などにも左右されるため、個別カスタマイズが必要となるケースも少なくない。

禁転載/禁抜粋：Copyright©2019 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.

6

レポート試読版2（「集計データ」）
本調査レポートには本ドキュメントの5ページに掲載した18項目の重要キーワードに関して、各キーワードとの親和性と導入社数シェアとの関連をグラフと数表で整理した集計データ（Microsoft Excel形式）が含まれる。
以下の試読版では「先入先出法」に関する集計データ例を掲載している。上段には数表が掲載されており、販売管理シス
テム製品/サービス別に導入社数シェアを示した『シェア数値』、ならびに「先入先出法」のキーワードベクトルとそれぞれの製品/サービスのキーワードベクトルとの『内積値』（ベクトル同士の内積値が大きいほど、キーワード同士が近い位置付けにあることを示している）が列挙されている。下段には数表の結果を散布図として示したグラフが掲載されている。
シート名を見ると分かるように、18項目の重要キーワードに関する集計データがシート別に配置されている。
また、重要キーワードと併用すべき関連キーワードについてもMicrosoft Excel形式による集計データが同梱されている。

販売管理システム製品/サービスにおける「先入先出法」との親和性と導入社数シェアとの関連

禁転載/禁抜粋：Copyright©2019 by Nork Research Co.,Ltd. All Rights Reserved.
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本調査レポートの価格とご購入のご案内『 2019年 販売管理システム提案に効果的な訴求キーワードの分析レポート』「ユーザ企業による評価」と「ベンダ各社の情報発信」を相互分析し、シェア維持/拡大に繋がる重要キーワードと訴求策を提言【対象データや分析手法】
対象データ：
分析手法：

販売管理システムを導入済みの中堅・中小企業（440社）による製品/サービス評価情報
合計31製品に渡る販売管理システムのホームページにおける機能や特徴の記載情報
ニューラルネットワークを応用した「Word2Vec」分析【分析サマリの概要】
第1章. 本ドキュメントの構成
分析サマリ全体の章構成を解説
第2章. 本調査レポートの背景
従来のユーザ評価データ活用における課題と解決策について解説
第3章. 分析手法（Word2Vec）の解説
調査レポートで採用している分析手法の詳細を解説
第4章. 重要キーワードと導入社数シェアの関連
18項目に渡る重要キーワードの訴求法を導入社数シェアを交えて解説
第5章. 重要キーワードと併用すべき関連キーワード
重要キーワード以外の関連キーワードとその訴求方法を解説
第6章. 特定の製品/サービスを基点とした分析
さらなる発展編としての個別分析アプローチの紹介【価格】 180,000円(税別)【発刊日】 2019年2月25日【サンプル/ダイジェスト】 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2019w2v_sbc_rel1.pdf
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