MonkeyLearn（モンキーラーン）は、機械学習を活用してテキストデータを自動で分類・分析できるAIツールです。
レビューやSNS投稿、チャットログなど、日常的に発生する大量のテキスト情報を対象に、「感情分析」や「キーワード抽出」「トピック分類」などの処理を直感的な操作で実行できます。専門的なコーディングなしに独自モデルを作成できるため、データ分析の経験がないチームでも扱いやすく、実務にすぐ取り入れられるのが特徴です。
この記事では、MonkeyLearnの代表的な4つの機能を詳しく紹介しつつ、実際に導入している企業の活用事例もあわせて解説します。MonkeyLearnがどのような場面で役立ち、どのような成果を生んでいるのか、具体的なイメージを持っていただける内容です。
MonkeyLearnとは？
MonkeyLearn（モンキーラーン）は、機械学習を利用したテキスト分析プラットフォームです。ツイート、チャット、レビュー、記事などのテキストデータから有用な情報を抽出できます。例えば、顧客のレビューが「肯定的」か「否定的」かを分析したり、主要なトピックを特定したりできます。
MonkeyLearnの主な機能4つ
| 機能名 | 定義・内容 | 技術的背景 | 主なユースケース | 導入メリット | 注意点 | 他ツールとの比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 感情分析 | テキストを「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」に分類 | NLPと深層学習（BERTなど）を活用、カスタム学習可能 | レビュー分析、サポート優先度設定、SNS監視 | 高速、多言語対応、GUI操作 | 皮肉や曖昧表現に弱い | GCP:精度高、AWS:大企業向け、MonkeyLearn:直感的 |
| トピック分類 | テキストを事前定義されたカテゴリに分類 | SVMやTransformer、カスタム学習可能 | フィードバックの分類、市場調査、コンテンツ整理 | 柔軟性、拡張性、API連携 | ラベル準備の手間、カテゴリの曖昧さ | Watson:高精度、HuggingFace:オープンソース |
| キーワード抽出 | テキストから重要語を抽出 | TF-IDF、NER、深層学習 | SEO、インサイト抽出、競合分析 | 自動処理、視覚化、応用範囲広い | 文脈が不明瞭、ノイズ混入 | RapidMiner:高機能、TextRazor:詳細抽出 |
| カスタムモデル作成 | 独自の分析モデルをGUIで構築・訓練 | Scikit-learn、TensorFlow、クラウド活用 | 医療・小売など業界特化分析、自動化 | ノーコード、迅速な構築、多用途 | データ量依存、精度維持に更新必要 | AutoML:高機能、DataRobot:自動化重視 |
1.感情分析（Sentiment Analysis）
感情分析では、レビューやSNS投稿といったテキストを「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」のいずれかに分類します。自然言語処理（NLP）と機械学習（特に深層学習）が使われており、BERTやLSTMのようなモデルが基盤になっていると考えられます。
MonkeyLearnでは、自社データを使ったモデルの微調整も可能で、業界特化の感情分類にも対応できます。
この機能は、ECサイトでのレビュー分析、カスタマーサポートの優先順位付け、SNSでのブランドモニタリングなどに役立ちます。
直感的なGUI、多言語対応、高速処理が特徴ですが、皮肉や曖昧な表現の理解は苦手です。他社サービスと比べると、操作性の面でMonkeyLearnが扱いやすいという強みがあります。
2.トピック分類（Topic Classification）
トピック分類は、テキストを「価格」「品質」「配送」などのカテゴリに分ける機能です。教師あり学習を用いて、ユーザーが独自にラベルを付けたデータでモデルを訓練できます。
あらかじめ学習されたモデルも利用可能ですが、独自モデルの方が柔軟に対応できます。
この機能は、顧客フィードバックの整理や市場トレンドの把握、コンテンツの自動分類に向いています。
カスタマイズ性とAPI統合性が高く、スケーラブルですが、最初にラベル付きデータを準備する手間があります。WatsonやHuggingFaceと比べて、MonkeyLearnは導入しやすさに優れます。
3.キーワード抽出（Keyword Extraction）
テキストから「バッテリー寿命」「価格」など、重要な単語やフレーズを自動抽出する機能です。TF-IDFや固有表現認識（NER）、場合によっては深層学習も使われています。
自社データに合わせて、抽出精度を高めることも可能です。
この機能は、SEO対策、顧客フィードバックの分析、競合調査など幅広く使えます。
可視化機能（ワードクラウドなど）とも組み合わせられるのが特徴です。ただし、文脈までは把握しないため、単語の背景や意味合いを理解するには限界があります。
4.カスタムモデル作成
MonkeyLearnでは、ノーコードでテキスト分析用のカスタムモデルを作成できます。CSVやExcelでデータをアップロードし、GUI上でカテゴリやタグを定義、モデル訓練からテスト・デプロイまで実行可能です。
バックエンドではScikit-learnやTensorFlowが使われていると考えられます。
この機能は、医療や小売など業界特化の分析、自動化ワークフローとの連携などに役立ちます。
構築・運用が簡単なのが強みですが、高精度を出すには多くのラベル付きデータが必要です。GoogleAutoMLやDataRobotと比べると、テキスト分析に特化し、導入ハードルが低いのが特徴です。
MonkeyLearnを活用した3つの事例
MonkeyLearnを活用した各事例は、MonkeyLearnの感情分析、トピック分類、キーワード抽出、カスタムモデルがどのようにビジネス課題の解決に役立ったかがわかります。
① Social Status：ソーシャルメディアの声をリアルタイムで可視化
ソーシャルメディア分析ツール「Social Status」では、MonkeyLearnを統合することで、コメント分析の自動化を実現しています。
同社の主な目的は、FacebookやInstagramなどに寄せられるユーザーコメントの内容を定量的に把握し、ブランドに対する印象を即座に捉えることです。
MonkeyLearnの「感情分析」機能を使うことで、コメントがポジティブ・ネガティブ・中立のどれに該当するかを即座に分類可能に。また、「トピック分類」では、発言内容を「製品」「サービス」「価格」などのカテゴリに分けることで、より詳細な傾向分析が可能になります。
従来は手作業で行っていた膨大なコメントの読み込みと分類にかかっていた時間を大幅に短縮し、プラットフォームの中核機能としてもMonkeyLearnが欠かせない存在になっています。
引用：「MonkeyLearnは私たちのプラットフォームのコア部分を支え、ユーザーの成功とトラクションに不可欠でした。チームも素晴らしい！」（Social Statusチーム）
② Drift：営業メールの自動仕分けでチームの負担を軽減
会話型マーケティングを展開するSaaS企業「Drift」では、日々膨大に届く営業メールの処理に課題を抱えていました。特に「配信停止（オプトアウト）」のリクエスト処理は、時間と手間がかかるタスクでした。
そこで導入されたのがMonkeyLearnのカスタム分類モデルです。同社は、受信メールを「オプトアウト希望」「質問」「その他」といったカテゴリに自動で振り分けるモデルを作成。自然言語処理（NLP）によって内容を即座に判断し、手動対応の必要を最小限に抑えています。
この取り組みにより、社内チームの稼働時間を数千時間単位で削減できたほか、機能導入までの期間もわずか数週間に短縮。営業チームが本来の業務に集中できる環境が整いました。
引用：「MonkeyLearnのおかげで、内部リソースを割かず、数カ月のカスタム開発なしに新機能を迅速に提供できました。」（Driftチーム）
③ Contentstack：フィードバックをもとにコンテンツ改善を加速
ヘッドレスCMS「Contentstack」は、MonkeyLearnと連携することで、ユーザーから寄せられるフィードバックやアンケート結果、チャットログといった非構造テキストを一元的に解析しています。
感情分析によってコンテンツに対する反応の傾向を読み取り、キーワード抽出機能ではユーザーが頻繁に使用する用語や表現を特定。さらに、業務に合ったカスタムモデルを活用し、言語分類やテーマ分析を行うことで、コンテンツ戦略の最適化に役立てています。
この取り組みによって、従来は感覚的に行っていたWebコンテンツの評価を、構造化データとして扱えるように。結果として、ユーザー体験の改善や業務フローの自動化が進み、施策の精度が高まりました。
引用：https://www.contentstack.com/marketplace/apps/monkeylearn
まとめ
本記事では、AIテキスト分析ツール「MonkeyLearn」の概要から、主要な4つの機能（感情分析、トピック分類、キーワード抽出、カスタムモデル作成）について解説しました。もしあなたが以下のような課題を感じているのであれば、MonkeyLearnの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
まずは無料の資料請求をし、実際に業務データでその効果を試してみることをおすすめします。
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