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』に寄せられた服・ファッションに関する不満を『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服・ファッションにまつわる不満は、約1年間で18.6万件にのぼります。
『不満ファインダー』を用いて不満の解析を行ったところ、男性は女性よりも「靴」に関する不満が多く、女性は男性よりも「下着・ナイトウェア」に関する不満が多いこと、そして年代によって発話される不満のキーワードに差があることが見えてきました。
今回のレポートでは、服・ファッションに関する不満の特徴を明らかにするため独自の辞書項目を作成し、「着心地」「素材」「着用シーン」「洗濯・お手入れ」などの切り口で特徴的な不満を探索。着目した不満から読み解けるニーズと商品・サービスのアイデアをおまとめしました。N=1の不満をどのようにビジネスアイデアへと昇華させていくのか、皆さんにとっても身近な服・ファッション不満を題材に、そのプロセスをご紹介致します。
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。
レポートは下記より無料でダウンロード可能です。
https://insight-tech.co.jp/downloads/22_fashion
[画像: https://prtimes.jp/i/83450/54/resize/d83450-54-5c246122256748276793-0.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71万人以上の会員から、累計3,300万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。
■調査概要
分析対象期間
2021年10月1日～2022年8月26日
調査機関（調査主体）
自主調査
調査対象
『不満買取センター』会員のうち、「服・ファッション」カテゴリに不満を投稿した人
有効回答数
186,300件
調査方法
『不満買取センター』に投稿された服・ファッションに関する不満（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．不満ファインダーのご紹介
２．ファッションに関連した時事ニュース
３．ファッション不満の全体傾向
４．ファッション辞書によるテキスト解析
５．ファッション辞書による優先課題の探索
６．総括
調査結果
【男女別の不満特徴の比較】
＊女性は「服（レディース）」に続いて、「バッグ・小物・雑貨」「下着・ナイトウェア」に関する不満が多く、男性に比べ、「キッズ」「ベビー」の不満が多い傾向がみられた。
＊男性は「服（メンズ）」に続いて、「靴」「バッグ・小物・雑貨」に関する不満が多く、女性に比べて「靴」「腕時計」に関する不満が多い傾向がみられた。
【年代別の不満特徴の比較】
＊年代別の特徴的な不満のフレーズは以下の通り。年代に応じたファッションの悩みが確認できた。
20代：「自分に合うものがない」「汚れが目立つ」
30代：「肌に優しい」「種類を増やしてほしい」
40代：「丈が長い」「（洗濯ですぐ）ボロボロになる」
50代：「サイズがない」「サイズが合わない」
その他、「ファッション」に関するカスタム辞書を用い、「購入場所」「洗濯・お手入れ」「サイズ」「素材」「着用シーン」などの観点から不満の特徴を整理し、生活者のN=1の不満からビジネスアイデアを発想した例も掲載しています。
分析結果の詳細・総括、アイデア例については、レポート本編にてご確認ください。
■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
〈本件に関するお問合せ先〉
株式会社Insight Tech 営業担当
TEL: 03-3342-6710
FAX: 03-3342-4944
MAIL: sales@insight-tech.co.jp
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不満買取センターに投稿された服・ファッションにまつわる不満は、約1年間で18.6万件にのぼります。
『不満ファインダー』を用いて不満の解析を行ったところ、男性は女性よりも「靴」に関する不満が多く、女性は男性よりも「下着・ナイトウェア」に関する不満が多いこと、そして年代によって発話される不満のキーワードに差があることが見えてきました。
今回のレポートでは、服・ファッションに関する不満の特徴を明らかにするため独自の辞書項目を作成し、「着心地」「素材」「着用シーン」「洗濯・お手入れ」などの切り口で特徴的な不満を探索。着目した不満から読み解けるニーズと商品・サービスのアイデアをおまとめしました。N=1の不満をどのようにビジネスアイデアへと昇華させていくのか、皆さんにとっても身近な服・ファッション不満を題材に、そのプロセスをご紹介致します。
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。
レポートは下記より無料でダウンロード可能です。
https://insight-tech.co.jp/downloads/22_fashion
[画像: https://prtimes.jp/i/83450/54/resize/d83450-54-5c246122256748276793-0.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71万人以上の会員から、累計3,300万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年10月1日～2022年8月26日
調査機関（調査主体）
自主調査
調査対象
『不満買取センター』会員のうち、「服・ファッション」カテゴリに不満を投稿した人
有効回答数
186,300件
調査方法
『不満買取センター』に投稿された服・ファッションに関する不満（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．不満ファインダーのご紹介
２．ファッションに関連した時事ニュース
３．ファッション不満の全体傾向
４．ファッション辞書によるテキスト解析
５．ファッション辞書による優先課題の探索
６．総括
調査結果
【男女別の不満特徴の比較】
＊女性は「服（レディース）」に続いて、「バッグ・小物・雑貨」「下着・ナイトウェア」に関する不満が多く、男性に比べ、「キッズ」「ベビー」の不満が多い傾向がみられた。
＊男性は「服（メンズ）」に続いて、「靴」「バッグ・小物・雑貨」に関する不満が多く、女性に比べて「靴」「腕時計」に関する不満が多い傾向がみられた。
【年代別の不満特徴の比較】
＊年代別の特徴的な不満のフレーズは以下の通り。年代に応じたファッションの悩みが確認できた。
20代：「自分に合うものがない」「汚れが目立つ」
30代：「肌に優しい」「種類を増やしてほしい」
40代：「丈が長い」「（洗濯ですぐ）ボロボロになる」
50代：「サイズがない」「サイズが合わない」
その他、「ファッション」に関するカスタム辞書を用い、「購入場所」「洗濯・お手入れ」「サイズ」「素材」「着用シーン」などの観点から不満の特徴を整理し、生活者のN=1の不満からビジネスアイデアを発想した例も掲載しています。
分析結果の詳細・総括、アイデア例については、レポート本編にてご確認ください。
■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
〈本件に関するお問合せ先〉
株式会社Insight Tech 営業担当
TEL: 03-3342-6710
FAX: 03-3342-4944
MAIL: sales@insight-tech.co.jp
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