仕組み
3ステップで世論リスク調査
ターゲットを入力し、AI Agentがウェブ全体の世論リスクを自動検索。構造化された分析レポートを生成します。
STEP 1
STEP 1
調査対象を入力
調査したい人物またはブランド名を入力し、関心のある調査項目を選択します。
調査対象
@BeautyGuru_Mia
美容インフルエンサー · Instagram 120万フォロワー
調査項目
競合評価コミュニティ評判虚偽宣伝広告コンプラブランド適合性
STEP 2
STEP 2
Agentによるウェブ世論検索
AI Agentがインターネット上で対象の世論情報を自動検索します。
検索中
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小紅書
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美容フォーラム
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Instagram@beautyguru_mia
XXブランドのファンデ使ったけど、ゴミ同然、値段に見合わない。ドラッグストアの方がマシ。
SNS_AGENT競合ブランドXXへの強い否定的評価を検出
SENTIMENT感情傾向: 強い否定 (-0.87)
YouTube@beautyguru_mia
1週間で3トーン白くなりました、効果保証！買ってみて！ #PR
COMPLIANCE薬機法違反の疑い — 虚偽の効能宣伝
RISKブランドコンプライアンスリスク: 高
全データはレポートで詳細確認可能 →
STEP 3
STEP 3
分析レポートを取得
Agentが収集データを多次元分析し、構造化されたリスクレポートを生成します。
世論リスクレポート
リスクスコア
65/100
情報ソース
47
リスクフラグ
3
総合評価
当該KOLはInstagramで競合ブランドXXの品質を公に批判。コミュニティの評価は二極化。虚偽の広告宣伝が2件確認されました。ブランドの方向性との適合性を評価してから判断することを推奨します。
機能一覧
包括的なセンチメント分析
メディアカバレッジ
言語サポート
187
言語対応
分析可能データ形式
競合比較
| 分析可能データ形式 | 出力形式 | 対応言語 | 料金体系 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| テキスト | 画像 | 動画 | トレンド | 競合ベンチマーク | ユーザープロファイル | カスタム出力 | |||
| Sprinklr | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ● ロゴ・製品認識、シンプルなセンチメント分析 | ▲ 字幕抽出 | | | | ▲ | 160+ | 段階制+カスタム |
| Talkwalker | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ● | ▲ | | | | ▲ | 187 | |
| Meltwater | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ▲ ロゴ・製品認識 | ▲ | | | ✕ | ▲ | 多言語 | カスタム |
| Brandwatch | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | | ✕ | ● | ● | | ✕ | 187 | 段階制サブスク |
| NetBase Quid | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ✕ | ✕ | | | | ✕ | 多言語 | 段階制サブスク |
| VeReach | ◎ 比喩・文脈・長文分析、複雑なセンチメント分析対応 | ◎ 製品・ロゴ・シーン認識、複雑なセンチメント分析対応 | ◎ 深層動画理解、複雑なセンチメント分析対応 | | ◎ ターゲットオーディエンスリスニング＆コホート分析 | ◎ ターゲットオーディエンスリスニング＆コホート分析 | ◎ シナリオ・期間・地域別の複雑なカスタマイズ | 187 | 段階制+カスタム（予定） |
安全性と信頼性
エンタープライズグレードの検証
データ暗号化
保存時AES-256、通信時TLS 1.3
インフラ
SOC 2準拠のクラウドインフラ
データ保持
ユーザー制御、自動パージ対応