不満買取センターのInsight Techが、「レシピ・献立」に関する不満トレンドをまとめたレポートを公開

『不満ファインダー』で見えてきた不満トレンドから紐解くニーズ



株式会社 Insight Tech（東京都新宿区、代表：伊藤友博、以下 Insight Tech）は、同社が運営する『不満買取センター』に寄せられたレシピ・献立にまつわる不満を『不満ファインダー』を用いて解析・考察したレポートを公開しました。

不満買取センターに投稿された「レシピ・献立」にまつわる不満は、1年間で約6,000件にのぼります。
『不満ファインダー』のテキスト解析機能を用いて未充足割合が高いキーワードに関連する不満の原文を参照しながら、レシピや献立に対して抱いている不安や不満の特徴を整理しました。
日常生活における生活者のお悩みの理解に、ぜひお役立ていただければと思います。

株式会社 Insight TechはVisionとして掲げる「声が届く世の中を創る」の実現に向け、生活者の不満に耳を傾け、この発信を通じ、豊かな生活と強いビジネスの同時実現に貢献して参ります。

▼レポートのダウンロードはこちら（無料でダウンロードいただけます）
https://insight-tech.co.jp/downloads/24_recipe
[画像1: https://prtimes.jp/i/83450/171/resize/d83450-171-9840d98346f7883eff32-0.png ]


■不満買取センターとは（https://fumankaitori.com/）
不満買取センター（特許取得済み）は、「企業の商品やサービス、そして社会をより良くするために、あなたの不満を買い取ります。あなたの不満の中に眠った”ヒント”を私たちが企業や社会に届けます」をコンセプトに、2015年3月18日からサービス開始をしております。Webサービス及びスマートフォンアプリを通して生活者からの不満の声を収集しており、現在累計74万人以上の会員から、累計4,500万件以上の不満を買い取っています。

■不満ファインダーとは（https://fuman-finder.com/）
『不満ファインダー』は不満買取センターに寄せられた不満ビッグデータから、都度、テーマや課題にあったデータを検索・抽出でき、これを対象とした多角的な解析を高速で実現する全く新しいデータ×AI活用型SaaSです。
最先端の自然言語処理技術による文章解析AI『アイタス』と独自のフレームワークにより、不満ビッグデータから生活者のホンネと狙うべき課題・機会をあぶりだします。データ解析の知識も複雑な操作も一切不要です。テーマや課題に応じた「辞書」も登録でき、これを活用した解析結果もすぐに得られ、業務の精度とスピードを同時に高めます。

■調査概要
分析対象期間


2021/4/1～2024/3/31
調査機関（調査主体）


自主調査
調査対象


『不満買取センター』に投稿された不満の内、下記条件に該当する投稿
[画像2: https://prtimes.jp/i/83450/171/resize/d83450-171-21491936891f0c1f5fd7-1.png ]


有効回答数


5,765件
調査方法


『不満買取センター』に投稿された調査対象カテゴリの不満（自由回答）を抽出し、『不満ファインダー』を用いて解析した。
目次


１．本レポートの目的
２．レシピ・献立不満のトレンドキーワード　～未充足表現を含む不満の探索～
３．優先課題図による特徴的なレシピ・献立不満の探索　～ネガティブ度の高い不満の探索～　
４．不満データ活用のご案内
調査結果


抽出条件１.のキーワードランキングをベースに、キーワードの全体件数に対する未充足件数の割合を確認した。
「食材」「冷蔵庫」「夫」「分量」「どこ」などが、未充足割合平均値を15pt以上上回る結果であった。
[画像3: https://prtimes.jp/i/83450/171/resize/d83450-171-2d5de026d6d543cedb8e-2.png ]

そこで以下のカスタム辞書を作成。「レシピ・献立」不満の本文に、辞書の対象ワードを含むデータセットをそれぞれ作成した。
[画像4: https://prtimes.jp/i/83450/171/resize/d83450-171-72393f7cd5e09600a768-3.png ]

テキスト解析機能を使い、「食材」「冷蔵庫」「夫」「分量」に言及する不満の特徴と未充足表現が含まれる投稿を確認していく。
[画像5: https://prtimes.jp/i/83450/171/resize/d83450-171-d6cccbe624f85bf335fd-4.png ]

つづいて、抽出条件１. についてネガティブ感情の強さを縦軸に設定した優先課題図を作成し、”潜在課題” に絞って生活者の意見を確認。以下の4つのトピックスに着目してそれぞれのN=1コメントをピックアップした。

・調理の仕方がわからない
・気持ちがあがらない
・キッチンに立つのがイヤ、スマホを持ち込みたくない
・レシピサイトの広告が邪魔

[画像6: https://prtimes.jp/i/83450/171/resize/d83450-171-27875b9b7ddc91cedf04-5.png ]

各項目の具体的な不満の詳細については、レポート内でご確認頂けます。
ぜひダウンロードしてご活用ください。

▼過去のトレンドレポート一覧はこちら（Insight Tech CEO 伊藤友博のnote）
https://note.com/tomohiroito/n/n25a34a1112ad

■会社概要
商号：株式会社Insight Tech（http://insight-tech.co.jp）
設立：2012年6月19日
所在地：〒163-1333 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー
事業内容：
マーケティング調査やレポート作成
自然言語処理・機械学習などの人工知能を利用したデータ解析受託
企業プロモーションやブランディングサポート
不満買取センターの運営

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