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テキスト分類・分析AIおすすめ12選|タイプ別の選び方ガイド

更新:2026/5/29
テキスト分類・分析AIとは、アンケートの自由記述・口コミ・社内文書など、人が書いた文章をAIが自動で読み取り、分類・要約・感情判定などを行うツールの総称です。近年はChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)の進化により、従来は精度が出にくかった日本語の口語表現や業界用語の理解力が飛躍的に向上しました。テキストデータの活用はもはや一部のデータサイエンティストだけの仕事ではなく、マーケティングや法務など現場部門が直接使う時代に入っています。 しかし、ひと口にテキスト分類・分析AIといっても、顧客の声を可視化するツールから、APIで自社システムに組み込むサービス、社内文書を自動仕分けする製品まで性格はまったく異なります。 このガイドでは「どんなテキストを、誰が、どう分析したいか」という軸で製品を4タイプに整理し、タイプ別の主要製品と選定ステップをわかりやすく解説します。
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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

目次

1
タイプ別おすすめ製品
VOC・顧客の声分析特化タイプ 🗣️
見える化エンジン
/ YOSHINA
/ 日立 感性分析サービス
汎用テキスト解析APIタイプ 🔌
Amazon Comprehend
/ Google Cloud Natural Language API
/ Microsoft Azure Text Analytics
業務文書・ナレッジ分析タイプ 📂
IBM Watson Natural Language Understanding
/ FRONTEO KIBIT
/ PKSHA Text Analysis
汎用テキストマイニングタイプ 🔬
ユーザーローカルAIテキストマイニング
/ Text Mining Studio
/ SAS Text Miner
その他
無料
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おすすめ製品の早見表

タイプ別おすすめ製品 12

経費精算システムのおすすめ製品を製品ごとにタイプ、料金、企業規模、評価ポイントで比較する表
製品名タイプ料金企業規模評価ポイント
見える化エンジン
VOC・顧客の声分析特化タイプ 🗣️
要問合せ
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

SNSや問い合わせを横断分析。40種類以上の機能と国内トップシェアで大規模VOCに強い。

YOSHINA
VOC・顧客の声分析特化タイプ 🗣️
150,000円
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

Excel/CSV投入だけでAI分類。分析結果をCRMやチケット管理へ戻せる。

日立 感性分析サービス
VOC・顧客の声分析特化タイプ 🗣️
要問合せ
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

81種類の感情と少数意見まで検知。顧客反応の兆候を早く追える。

Amazon Comprehend
汎用テキスト解析APIタイプ 🔌
$0.000002100文字
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

AWS基盤にテキスト解析を組み込める。個人情報検出とカスタム分類にも対応。

Google Cloud Natural Language API
汎用テキスト解析APIタイプ 🔌
0円~1,000文字
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

BigQueryやVertex AIと連携でき、感情分析から分類までAPIで扱える。

Microsoft Azure Text Analytics
汎用テキスト解析APIタイプ 🔌
0円~
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

Microsoft基盤へ組み込める。個人情報検出やカスタム分類まで扱える。

IBM Watson Natural Language Understanding
業務文書・ナレッジ分析タイプ 📂
0円~
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

クラウド版とオンプレ版を選択できる。多言語文書を監査機能付きで分析できる。

FRONTEO KIBIT
業務文書・ナレッジ分析タイプ 📂
要問合せ
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

少量の教師データで重要文書を抽出。判定理由を追いながらレビューできる。

PKSHA Text Analysis
業務文書・ナレッジ分析タイプ 📂
要問合せ
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

日本語解析から可視化・モデル運用まで広く対応。複数用途を単体で扱える。

ユーザーローカルAIテキストマイニング
汎用テキストマイニングタイプ 🔬
0円~
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

無料で始めやすく、テキスト投入だけで可視化。初めての分析に使いやすい。

Text Mining Studio
汎用テキストマイニングタイプ 🔬
125,000円ユーザー/月
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

国内文書を画面操作で本格的に分析。リスク検知や内部統制アラートまで扱える。

SAS Text Miner
汎用テキストマイニングタイプ 🔬
要問合せ
  • 中小
  • 中堅
  • 大企業

テキストと数値データを統合分析。SAS基盤で大量データと精度検証に強い。

タイプ別おすすめ製品

VOC・顧客の声分析特化タイプ 🗣️

このタイプが合う企業:

マーケティング部門やカスタマーサポート部門など、日々寄せられる顧客の声をもとにサービス改善や施策立案を行いたい方に向いています。

どんなタイプか:

アンケート回答・問い合わせログ・口コミなどのVOCをAIで分類・感情分析し、可視化まで行うタイプです。顧客インサイト抽出と改善施策づくりを一体で支援する点が特徴です。

このタイプで重視すべき機能:

😊感情・感性分析
文章の感情を自動判定し、満足・不満の傾向や変化を把握しやすくします。
📊可視化ダッシュボード
グラフやワードクラウドで分析結果を可視化し、傾向把握と社内共有を短縮します。

おすすめ製品3選

見える化エンジン
おすすめの理由
見える化エンジンは、SNSや問い合わせ、口コミなど複数チャネルの顧客の声を集約し、現場の管理画面で多角的に分析する大規模VOC向けのテキストマイニング製品です。40種類以上の分析機能を備え、感情要因分析、ダッシュボード可視化、KPI連動レポート、因果関係抽出まで扱えるため、声の傾向だけでなく不満の原因まで追いたいマーケティング・CX部門に向きます。FitGapではVOC特化タイプ3製品中シェア1位で、サポート評価も高く、分析ツールに不慣れな部門でも支援を受けながら始めやすい点が強みです。一方、API/Webhook連携やSNS投稿・返信管理は対象外で、無料プランがなく費用も大きめです。CRMやBIへ自動連携したい企業、少量データを低コストで試したい企業はYOSHINAなどと比較して下さい。
価格
要問合せ
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
おすすめの理由
YOSHINAは、問い合わせメール、コールセンター記録、アンケートをAIで自動分類し、分析結果を業務改善へ戻しやすいVOC分析向けBIです。ExcelやCSVをアップロードするだけでトピック分類を始められ、辞書作成に時間をかけにくい現場でも不満点や要望を早く把握できます。FitGapではVOC特化タイプ3製品の中でAPI/Webhook連携とフィードバックループ自動化の両方に対応する唯一の製品で、CRMやチケット管理へ分析結果をつなげたいカスタマーサポート部門に向きます。通話音声の文字起こし・分析はオプションで使えますが、無料プランはなく、最低ユーザー数や有償トライアルの費用を見込む必要があります。多言語VOC分析、売上・在庫など数値を含む汎用BI、細かな分類ルールのチューニングを重視する企業は他製品も比較して下さい。
価格
150,000円
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
日立 感性分析サービス
おすすめの理由
日立 感性分析サービスは、顧客の声を好意・否定だけでなく81種類の感情や道徳的価値観、意外な少数意見まで読み解く感性分析特化のAIサービスです。SNSやアンケート、問い合わせに含まれる不満の兆候やブランド評価の変化を早く捉えたい企業に向きます。FitGapでは操作性評価が12製品中2位で、マルチモーダル分析にも対応しているため、音声ログとチャットなど複数接点の反応を一つの画面で追いたいコンタクトセンターや大企業のCX部門に合います。一方、汎用分類、API/Webhook連携は非対応で、幅広いテキストマイニングを前提に選ぶ製品ではありません。幅広い分類・可視化機能を求める場合は見える化エンジン、CRM連携や改善サイクル自動化を重視する場合はYOSHINAも比較して下さい。
価格
要問合せ
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能

汎用テキスト解析APIタイプ 🔌

このタイプが合う企業:

自社サービスやシステムにテキスト分析機能を組み込みたい開発チームやエンジニアの方に向いています。社内にある程度の開発リソースがあることが前提となります。

どんなタイプか:

自社システムやアプリにテキスト分析を組み込むAPI型サービスです。感情分析・固有表現抽出・構文解析などをHTTP経由で自動化できる点が特徴です。

このタイプで重視すべき機能:

🔗REST API連携
HTTP APIやSDKで既存システムに分析機能を組み込み、開発工数を抑えます。
🇯🇵日本語自然言語処理
形態素解析や固有表現抽出など、日本語テキスト特有の処理を自動化します。

おすすめ製品3選

Amazon Comprehend
おすすめの理由
Amazon Comprehendは、AWS上のアプリやデータレイクに自然言語処理を組み込みたい開発チーム向けの汎用テキスト解析APIです。感情分析、キーフレーズ抽出、個人情報検出、カスタム分類モデルまでAPIで扱え、FitGapでは機能性・セキュリティ・連携の評価がこのタイプ内で上位のため、既存のIAMやVPC統制の中で問い合わせ文、レビュー、ログを大量処理したい企業に向きます。特にAWS中心の基盤を持ち、自社データで分類器を育てて本番運用したい場合に候補になります。一方、画面で分析を完結する製品ではなく、操作性と導入しやすさの評価は高くありません。日本語の細かな言い回しや業界特有の感情分類、ダッシュボード可視化を重視する場合は、カスタム設計や別製品との併用を前提に比較してください。
価格
$0.000002
100文字
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
Google Cloud Natural Language API
おすすめの理由
Google Cloud Natural Language APIは、GCPのデータ基盤にテキスト解析を追加するための開発者向けAPIです。事前学習済みモデルでエンティティ抽出、感情スコア、構文解析、コンテンツ分類をすばやく呼び出せ、BigQueryやDataflow、Vertex AIと組み合わせた分析パイプラインを作りやすい点が強みです。FitGapでは連携・セキュリティ評価がカテゴリ内1位で、GCPでログや顧客フィードバックを集約している企業に向きます。Amazon Comprehendよりも、GCP連携と感情要因分析を重視する構成で選びやすい製品です。一方、PII検出・匿名化、ダッシュボード可視化、カスタマーサポート分析は非対応で、ノーコード画面もありません。大量処理では従量課金の費用試算を行い、可視化や個人情報マスキングまで一体で欲しい場合は他製品も検討してください。
価格
0円~
1,000文字
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
Microsoft Azure Text Analytics
おすすめの理由
Microsoft Azure Text Analyticsは、Azure上でテキスト分類・感情分析・個人情報検出をAPIとして業務システムに組み込む、開発者向けの汎用テキスト解析サービスです。自社要件に合わせたカスタム分類、PII検出・匿名化、モデル運用管理まで扱えるため、顧客の声や文書を分類しながら本番運用まで設計したいチームに向きます。FitGapではセキュリティ評価と連携評価がカテゴリ35製品中1位で、Microsoft 365、Power Platform、Dynamics 365、Azure ADなど既存のMicrosoft基盤に分析機能を組み込みたい企業と相性が良いです。一方、REST API利用が前提で、非エンジニアが単独で使う専用アプリではありません。標準のダッシュボード可視化やトピック・トレンド分析は非対応のため、可視化や業界固有の細かな分類はPower BIやカスタムモデルを含めて設計する必要があります。
価格
0円~
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能

業務文書・ナレッジ分析タイプ 📂

このタイプが合う企業:

法務・コンプライアンス部門や、大量の社内文書・ナレッジを管理する情報システム部門の方に向いています。内部統制や監査対応の効率化を目指す企業にも適しています。

どんなタイプか:

契約書・報告書・メールなどの業務文書をAIで分類・解析し、検索やリスク検出を効率化するタイプです。社内ナレッジや法務・監査文書の扱いに強い点が特徴です。

このタイプで重視すべき機能:

📁文書自動分類
文書内容を読み取りカテゴリやタグを自動付与し、仕分けと検索の手間を減らします。
🔍類似文書検索
指定文書に近い内容を探し、過去資料の参照や重複確認を効率化します。

おすすめ製品3選

IBM Watson Natural Language Understanding
おすすめの理由
IBM Watson Natural Language Understandingは、APIで業務文書分析を既存システムへ組み込む用途に強い、エンタープライズ向けのテキスト分析AIです。文章からエンティティ、カテゴリ、キーフレーズ、感情などを抽出でき、FitGapでは機能性・セキュリティ・連携評価がカテゴリ内1位のため、多言語の問い合わせ、社内文書、顧客の声を統制された基盤で分析したい大企業や金融・製造業に向きます。オンプレミスや専用環境も含めた展開を検討できる点は、機密データを扱う企業で評価できます。一方、ダッシュボード可視化やKPI連動レポートは弱く、結果を現場で共有するにはBIツールなどの併用が前提です。API運用やクラウド設定の体制がない企業、少量利用で手軽に始めたい部門は、より画面操作型の製品も比べてください。
価格
0円~
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
おすすめの理由
FRONTEO KIBITは、法務・監査・不正検知など専門性の高い文書レビューに寄せたテキスト分類・分析AIです。少量の教師データから重要文書の傾向を学習し、確認すべき文書をスコアで優先付けできるため、膨大な契約書、証拠資料、内部通報、コンプライアンス文書を専門担当者が精査する業務に向きます。FitGapでは内部統制アラート、コンテンツリスク検知、法令・倫理準拠、説明性を伴う分析に対応しており、判定理由を追いながらレビューしたい企業で候補になります。一方、一般的な顧客メール分析やSNS分析には高機能すぎる場合があり、導入しやすさ・操作性の評価も低めです。APIやWebhookで自社サービスへ常時組み込む用途、専門部署なしで軽く試したい企業は他製品との比較が必要です。
価格
要問合せ
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
PKSHA Text Analysis
おすすめの理由
PKSHA Text Analysisは、日本語テキストの分類・感情分析から可視化、モデル運用まで広く扱える、業務文書分析の総合型AIです。オンライン投稿、通話ログ、問い合わせ内容から意図・感情・トピックを抽出でき、誹謗中傷検知やコールセンター分析など実務寄りの用途に展開しやすい点が特徴です。FitGapでは日本語解析、感情・意図分類、汎用分類、ダッシュボード、API/Webhook、PII検出・匿名化、モデル運用管理まで対応が確認され、同タイプ内で単体カバー範囲を重視する企業に向きます。特に分析結果を画面で見ながら改善サイクルを回したい企業に合います。一方、用途別ソリューションの性格が強く、自社データを既存環境からそのまま接続するには個別対応範囲の確認が必要です。費用や連携方式を詰めずに小さく始めたい企業は、軽量なSaaS型も比べてください。
価格
要問合せ
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能

汎用テキストマイニングタイプ 🔬

このタイプが合う企業:

データ分析担当者やリサーチャーなど、テキストデータをさまざまな角度から深掘りしたい方に向いています。ある程度の分析リテラシーがある方のほうが使いこなしやすいです。

どんなタイプか:

頻出語分析・共起ネットワーク・クラスタリングなどを使い、テキストを多角的に探索するタイプです。分析手法の自由度が高く、仮説検証や深掘り分析に強い点が特徴です。

このタイプで重視すべき機能:

🕸️共起ネットワーク分析
単語同士の関係をネットワーク図で示し、テーマ構造や話題のつながりを把握できます。
🏷️トピック抽出・クラスタリング
大量テキストを意味の近い群に分け、主要トピックの発見を効率化します。

おすすめ製品3選

ユーザーローカルAIテキストマイニング
おすすめの理由
ユーザーローカルAIテキストマイニングは、ブラウザにテキストを投入するだけで頻出語、共起関係、ワードクラウド、感情分析まで確認できる、スモールスタート向けのクラウド型分析ツールです。専門知識がない現場担当者でも試しやすく、FitGapでは同タイプ比較で操作性・導入しやすさ・料金評価が最上位、カテゴリ評価でも操作性と導入しやすさが1位です。アンケートや問い合わせログからまず傾向を掴み、社内共有用に可視化したい小規模チームに向きます。一方、API連携、内部統制アラート、行動インサイトには対応せず、機能性・連携・サポート評価は低めです。機密データの本格分析や大量ログの継続処理、外部システム連携を前提にする企業は、Text Mining StudioやSAS Text Minerも比較した方がよいです。
価格
0円~
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
Text Mining Studio
おすすめの理由
Text Mining Studioは、Windows環境に導入して使うテキストマイニング専用BIツールで、分析結果を業務モニタリングやリスク管理に結び付けやすい製品です。キーワード抽出、共起関係、クラスター分析、時系列分析などをGUIで扱え、KPI連動レポートに加えて、同タイプ内ではリスク管理分析・内部統制アラート・コンテンツリスク検知をまとめて備える点が強みです。FitGapでは日本語UIと日本語テキスト解析に対応しており、国内文書を継続的に点検したい管理部門や品質管理部門に向きます。一方、クラウドサービスではなく自社PCやサーバーへのセットアップが必要で、Mac環境やAPIによる自動投入には向きません。初期費用やライセンス費用も重いため、手軽な試用重視ならユーザーローカル、SAS基盤との統合分析ならSAS Text Minerと比較すべきです。
価格
125,000円
ユーザー/月
無料トライアルあり
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能
SAS Text Miner
おすすめの理由
SAS Text Minerは、SASプラットフォーム上でテキストと数値データを統合し、分類モデルや統計分析までつなげるエンタープライズ向け分析製品です。単なる可視化ツールではなく、グローバル拠点の文書や顧客データを同じ基盤で扱いたい企業に向き、FitGapでは同タイプ内で唯一マルチ言語分析に対応し、モデル品質・説明性と汎用分類もカバーしています。SAS環境をすでに持ち、金融・通信・製薬など大量データと精度検証を重視する企業では有力候補です。一方、日本語UI、ダッシュボード可視化、感情・意図分析には対応せず、導入しやすさ・操作性・料金評価も下位です。SAS未導入の企業や少量アンケートを素早く分析したいチームには過剰になりやすく、手軽さならユーザーローカル、国内業務文書の統制用途ならText Mining Studioと比較すべきです。
価格
要問合せ
シェア
ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
メリットと注意点
仕様・機能

比較すべき機能の優先度マップ

どこから比較すべきか

製品には数多くの機能がありますが、選定の決め手になるのは一部の機能だけです。そこで各機能を「多くの企業で必要か」と「製品ごとに対応が分かれるか」の2つの軸で4つに分け、比較する順番が分かるように並べました。下の表では、このページに登場した製品が各機能にどう対応しているかを、上から順に確認できます。
標準対応
オプション/条件付き
非対応

選定の決め手

アンケート、口コミ、社内文書を分析対象にする場合、分類の自由度や抽出・可視化・連携の差が成果の出しやすさを左右します。
見える化エンジン
YOSHINA
日立 感性分析サービス
Amazon Comprehend
Google Cloud Natural Language API
Microsoft Azure Text Analytics
IBM Watson Natural Language Understanding
FRONTEO KIBIT
PKSHA Text Analysis
ユーザーローカルAIテキストマイニング
Text Mining Studio
SAS Text Miner
汎用分類
任意ラベルで分類・推論を行える
トピック・トレンド分析
教師なしでトピックと時系列変化を抽出できる
要約・重要語抽出
重要文・キーフレーズを抽出・要約できる
固有表現抽出(NER)
ドメイン特化エンティティを抽出できる
ルール+AI抽出
正規表現・辞書ルールとAI抽出を併用できる
ダッシュボード可視化
感情・トピックをグラフで可視化できる
API/Webhook連携
分析結果をAPIで外部へ連携できる

一部の企業で必須

個人情報を含む顧客の声、海外拠点の文書、法務・監査用途まで扱う企業は、標準的な分析機能とは別に確認が必要です。
見える化エンジン
YOSHINA
日立 感性分析サービス
Amazon Comprehend
Google Cloud Natural Language API
Microsoft Azure Text Analytics
IBM Watson Natural Language Understanding
FRONTEO KIBIT
PKSHA Text Analysis
ユーザーローカルAIテキストマイニング
Text Mining Studio
SAS Text Miner
PII検出・匿名化
個人情報を自動検出・伏字化できる
コンテンツリスク検知
ハラスメント・誤情報・法令違反を検出できる
モデル運用管理
モデル再学習・品質監視・デプロイ管理を行える
モデル品質・説明性
精度・再現率・推論根拠を可視化できる
マルチ言語分析
翻訳なしで多言語テキストを解析できる

ほぼ全製品が対応

テキスト分類・分析AIでは、日本語の解析や国内チャネルの扱い、問い合わせ内容からの示唆出しは多くの製品で前提機能として見られます。
見える化エンジン
YOSHINA
日立 感性分析サービス
Amazon Comprehend
Google Cloud Natural Language API
Microsoft Azure Text Analytics
IBM Watson Natural Language Understanding
FRONTEO KIBIT
PKSHA Text Analysis
ユーザーローカルAIテキストマイニング
Text Mining Studio
SAS Text Miner
問い合わせ洞察生成
問い合わせ内容から改善領域を抽出できる
日本語テキスト解析適合
日本語感情分析やトピック分類の精度が高いか
日本市場チャネル特性適合
国内SNS/レビュー/掲示板など日本固有チャネルのデータ特性に適合できるか

優先度が低い

画像・音声を含む統合解析や分析結果からの自動提案まで求めないなら、文章分析ツール選定では後回しにして構いません。
見える化エンジン
YOSHINA
日立 感性分析サービス
Amazon Comprehend
Google Cloud Natural Language API
Microsoft Azure Text Analytics
IBM Watson Natural Language Understanding
FRONTEO KIBIT
PKSHA Text Analysis
ユーザーローカルAIテキストマイニング
Text Mining Studio
SAS Text Miner
マルチモーダル分析
テキストに加え画像・音声を統合解析できる
フィードバックループ自動化
分析結果を再学習データへ自動反映できる
行動レコメンド生成
感情・トピック分析結果から次の行動提案を生成できる

テキスト分類・分析AIの選び方

ぴったりの製品が見つかる

かんたんな質問に答えるだけで、あなたの要件が整理され、解消すべき注意点や導入までに必要なステップも分かります。

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