ソーシャルリスニング分析テンプレート
SNS上のブランド言及・感情分析・トピック分類をAIで実行するためのテンプレート。月次レポートに活用可能。
GitHub Stars
123
Fork
34
週間
740 ユーザー
PAAANの概要
SNS上の消費者の声は、ブランドの健康状態を示すリアルタイムの指標です。本テンプレートはSNS投稿データをAIに投入し、感情分析・トピック分類・インフルエンサー特定を20分で実行します。月次レポート形式で出力されるため、定期的なブランドモニタリングの仕組みとして運用可能。消費者の感情変化を早期に検知し、プロアクティブな対応を実現します。
740
利用者数
初級
難易度
Before → After
ソーシャルリスニング分析に半日〜1日。外部ツールのレポートを手動で整理・分析。月額数万〜数十万円のツール費用。
SNSデータ投入+プロンプト送信で20分。感情分析・トピック分類・月次レポートが一括生成。
このSkillでできること
- 1
月次ブランドヘルスチェック
毎月のブランドに対する消費者感情を定点観測。ポジティブ/ネガティブの比率変化を追跡し、早期に問題を検知。
- 2
キャンペーン効果測定
キャンペーン前後のSNS言及量・感情変化を分析し、キャンペーンの話題性とブランド感情への影響を定量評価。
- 3
競合ブランドのSNS分析
自社だけでなく競合ブランドのSNS言及も分析し、消費者の比較評価やスイッチング要因を特定。
こんな人におすすめ
前提条件
- SNS投稿データの収集手段（ツールまたは手動収集）
- ブランド名と関連キーワードの定義
- 基本的なSNS分析の知識
プロンプトの流れ
データ収集
人間のアクション
SNS投稿データを収集しテキストファイルにまとめる
AIのアクション
一
分析実行
人間のアクション
データをAIに投入しプロンプトを送信
AIのアクション
感情分析・トピック分類・影響力分析を一括実行
レポート生成
人間のアクション
前月データの追加指示（あれば）
AIのアクション
月次レポート形式で分析結果を出力
実行手順
データ収集
ブランド名・商品名・関連ハッシュタグでSNS投稿を収集し、テキストデータとしてまとめる。Twitter/X、Instagram、TikTok等のデータを統合。
感情分析の実行
収集したSNS投稿をAIに投入し、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの3分類で感情分析を実行。各分類の比率とトレンドを算出。
トピック・テーマの分類
投稿内容を主要トピック（商品品質・価格・サービス・ブランドイメージ等）に自動分類し、各トピックの出現頻度と感情傾向を分析。
インフルエンサー・キーオピニオン特定
影響力の高い投稿者とキーオピニオンを特定し、ブランドに対するスタンス（ファン/中立/批判）を分類。
月次レポートの生成
分析結果を月次レポート形式にまとめ、前月比のトレンド変化、注目すべきインサイト、推奨アクションを含む。
あなたはソーシャルリスニングの専門アナリストです。以下のSNSデータを分析し、月次レポートを作成してください。
## ブランド情報
- ブランド名: {ブランド名}
- 業界: {業界}
- 分析対象期間: {月}
## SNSデータ
{収集したSNS投稿データ（テキスト形式）}
## 分析要件
1. 感情分析（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルの比率）
2. トピック分類（出現頻度TOP10）
3. トピック×感情のクロス分析
4. 影響力の高い投稿TOP5
5. 前月比のトレンド変化（感情推移、トピック変化）
6. 推奨アクション（3つ以上）
## 出力形式
月次ソーシャルリスニングレポート（エグゼクティブサマリー付き）実行結果の例
【月次ソーシャルリスニングレポート: 2026年2月】 ■ エグゼクティブサマリー 総言及数: 1,234件（前月比+15%） 感情比率: ポジティブ62% / ニュートラル28% / ネガティブ10% 注目トピック: 新機能リリースに関するポジティブな反応が急増 ■ 感情分析 ポジティブ(62%): 「使いやすい」「時短になった」「チームで活用」 ネガティブ(10%): 「料金が高い」「サポート対応が遅い」 ■ トピックTOP5 1. 新機能（320件 / ポジティブ85%） 2. 価格・プラン（180件 / ネガティブ45%） 3. カスタマーサポート（120件 / ネガティブ60%） 4. 使い方Tips（95件 / ポジティブ90%） 5. 競合比較（78件 / ニュートラル70%）
期待される成果
SNS上のブランド言及が感情・トピック・影響力の3軸で分析され、月次レポートとして活用可能な形で完成する。
活用のコツ
- ネガティブな投稿は「件数」だけでなく「影響力」も評価すること。フォロワー数の多いアカウントの1件のネガティブ投稿は、一般ユーザーの100件より影響が大きい
- トピック分類は毎月同じカテゴリで行い、時系列変化を追跡できるようにしましょう
- AIの感情分析は皮肉や冗談を誤分類することがあります。影響力の高い投稿TOP5は必ず人間がチェックしてください
- 月次レポートのテンプレートを固定すると、前月比の比較が容易になり、トレンドの変化を素早くキャッチできます
よくある質問
Q. SNSデータの収集はどうすればいいですか？
BrandwatchやHootsuite等のソーシャルリスニングツールが最も効率的です。予算がない場合は、各SNSの検索機能で手動収集するか、Twitter/XのAPIを利用する方法があります。収集データは投稿テキスト・日時・アカウント情報を含めてください。
Q. どのSNSプラットフォームを分析すべきですか？
ターゲット顧客が最も利用するプラットフォームを優先してください。一般消費者向けならTwitter/X・Instagram・TikTok、BtoB向けならTwitter/X・LinkedInが中心です。まずは1〜2プラットフォームから始め、段階的に拡大するのが効率的です。
Q. データ量はどのくらい必要ですか？
月間100件以上の言及があれば基本的な分析が可能です。500件以上あれば統計的に信頼性の高い感情分析やトピック分類が実行できます。言及量が少ない場合は、関連キーワードやハッシュタグを拡張して収集範囲を広げてください。