次のヤツは時間がかかるからまずはこっちを見といてくれないかな。難波は集計部に在籍するシブヤの同期であり、集計の達人として一目置かれている。入社以来のシブヤの友人である。ギャルの定義・条件を定めるため、仮説に基づいて調査票が作成され、既にWeb調査が終了し、シブヤは集計結果を心待ちにしていたところだった。調査はファッションに感度が高く、比較的ギャルと年代が遠くない、15-29才の女性を対象に実施された。(男性は他の調査結果から女性ファッションに疎い事が分かり、対象外とした。居住する15-29才の女性サンプル数281s調査時期2010年6月シブヤ「まずは、分かりやすいところから【ギャル雑誌だと思う】で上位に上がった雑誌を見てみよう。麻布「予想通り、『小悪魔ageha』が認知率も高く、【ギャル雑誌だと思う】割合も一番高くなっていますね、......70%ですよ。Cawaii!』と続いている。」シブヤ「他にも『JELLY』『Ranzuki』も【ギャル雑誌だと思う】の平均を上回っているけれど、認知率が低いので、ちょっと位置づけが違うと考えた方が良さそうだ。麻布「雑誌については見えてきましたね!」シブヤ「でも、駒場さんの教えてくれた雑誌が上位にきているから、それが一番の驚きだよ。麻布「ふふふ、本当にそうですね。麻布の笑顔に少しドキッとしたシブヤであった。他にも、メイクや、ファッションスタイル、意識、ブランドなどいくつかの項目でデータを追っていった。難波「龍太郎、その読者に説明してるっぽいセリフはなんだい?周りに誰かいるんじゃないの?」シブヤ「そこは突っ込むなって!」テキストマイニングとは、対象者が回答した文章をプログラムで解析して、どういった回答が多いのか、どういった傾向が見られるのかについて分析する方法である。生の意見は一件ずつ見ていくのが最も正確に意図を把握できる方法といえるが、全体の傾向を掴むためにはテキストマイニングは頼りになるツールである。2麻布「シブヤさん!『つけまつげ』が124件で断トツですね。」シブヤ「ギャルと言えば『つけまつげ』なんだ...へーなるほど。麻布「2番目の『濃い』も115件で多いんですけど、これだけじゃ何が濃いのかよく分からないですね。」シブヤ「そうなんだ、ただ多い単語を数えるだけでは意味が分からない。そこで右の【係り受け】を見て欲しいんだ。【係り受け】は関係している単語(文節)の組み合わせをカウントしたものなんだ。麻布「こうなると、『メイクが濃い』、『アイメイクが濃い』ということが分かりますね。実は前に難波に教えてもらった受け売りなのだが、シブヤは得意げだ。シブヤ「次はこっちを見てみよう。これがサーモグラフだ。麻布「すごーい!」シブヤ「さっきは関連する2つの単語(文節)で見てみたけれど、『濃い』が何度も出てきたりしていたよね。そこを一枚のマップで見てしまうのがこのマップだ。麻布「この温度みたいになっている赤とか緑の色はなんですか?」シブヤ「それはその回答がどの程度多いかを表したもので、色が赤くなるほど多くなっている。見た目には温度が高いように見えるので、サーモグラフという名前になっているんだ。温度が分かるカメラで見ている感じですね。......『メイク』と『濃い』の間がちょっと赤くなっていますけど、これは何ですか?」シブヤ「そこはさっきの【係り受け】で『メイク』-『濃い』がたくさん出てきたよね、この二つの言葉が同時に使われていると色がついて表示されるんだ。麻布「それ以外にもよく分からないところが赤くなっていますよね。」シブヤ「そうだね、線が引かれていないところが赤くなっていてもあまり気にしない方がいい。二つの言葉の相関が強いところに線が引かれるので、線があるところを見ていけばいいんだ。」シブヤ「つけまつげと、メイク、アイメイクの濃さ、目元の強調あたりがポイントかな......。麻布「赤いところばかり目がいってしまいますが、線を見ることが大事なんですね。覚え立てのテキストマイニングについて得意げに語る姿がほほえましくもあり、上司の駒場は遠くから見守っていた。他にも今回のプレ調査の結果から「ギャル」の条件というものが浮き彫りになってきた。シブヤ「よし、これでどういった人を呼べばイメージしている【ギャル】に来てもらえるのか分かった。麻布「はい!面白くなってきましたね。次回、シブヤ龍太郎のリサーチファイルでは、ギャルをもっと詳しく理解するために携帯を使った調査ツールが登場します。続きは次号をご期待ください。株式会社ジャパン・マーケティング・エージェンシーの情報発信の場として、マーケティング・リサーチに関する色々なトピックを取り上げていきます。第37回「企業戦士達の終の棲家。