仕組み
3ステップで世論リスク調査
ターゲットを入力し、AI Agentがウェブ全体の世論リスクを自動検索。構造化された分析レポートを生成します。
STEP 1
調査対象を入力
調査したい人物またはブランド名を入力し、関心のある調査項目を選択します。
調査対象
Ado
歌手 · YouTube 812万登録者
調査項目
STEP 2
Agentによるウェブ世論検索
AI Agentがインターネット上で対象の世論情報を自動検索します。
YouTube
0本の動画
Twitter/X
0件のツイート
TikTok
0件の投稿
ニュースメディア
0件の記事
Adoの楽曲MV「愛して愛して愛して」において、クリエイティブの無断使用によりMVが公開停止、著作権侵害が確認された。
TikTokにおける音源の無断転載は著作権侵害に該当し、法的リスクとブランドイメージ毀損の可能性がある。
全データはレポートで詳細確認可能 →
STEP 3
分析レポートを取得
Agentが収集データを多次元分析し、構造化されたリスクレポートを生成します。
世論リスクレポート
リスクスコア
35/100
情報ソース
612
リスクフラグ
21
総合評価
Adoの楽曲MVにおける著作権侵害問題、過去のアンチ行為疑惑、およびライブ音響問題がブランドイメージに悪影響を及ぼす可能性がある。TikTokにおける音源の無断転載は法的リスクを伴う。KOL起用前に著作権関連リスクの確認を推奨。
機能一覧
包括的なセンチメント分析
メディアカバレッジ
20+ 対応プラットフォーム
言語サポート
187
言語対応
分析可能データ形式
多言語対応（187言語）、比喩・文脈・長文分析、複雑な感情分析に対応
画像内テキストの精密抽出、主要アイコン認識、視覚シーンと感情傾向の理解
音声認識による字幕生成(ASR)、キーフレーム視覚特徴抽出、VLMによる動画内容の深層理解
競合比較
| 分析可能データ形式 | 出力形式 | 対応言語 | 料金体系 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| テキスト | 画像 | 動画 | トレンド | 競合ベンチマーク | ユーザープロファイル | カスタム出力 | |||
| Sprinklr | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ● ロゴ・製品認識、シンプルなセンチメント分析 | ▲ 字幕抽出 | | | | ▲ | 160+ | 段階制+カスタム |
| Talkwalker | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ● | ▲ | | | | ▲ | 187 | |
| Meltwater | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ▲ ロゴ・製品認識 | ▲ | | | ✕ | ▲ | 多言語 | カスタム |
| Brandwatch | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | | ✕ | ● | ● | | ✕ | 187 | 段階制サブスク |
| NetBase Quid | ● キーワード認識、シンプルなセンチメント（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ） | ✕ | ✕ | | | | ✕ | 多言語 | 段階制サブスク |
| VeReach | ◎ 比喩・文脈・長文分析、複雑なセンチメント分析対応 | ◎ 製品・ロゴ・シーン認識、複雑なセンチメント分析対応 | ◎ 深層動画理解、複雑なセンチメント分析対応 | | ◎ ターゲットオーディエンスリスニング＆コホート分析 | ◎ ターゲットオーディエンスリスニング＆コホート分析 | ◎ シナリオ・期間・地域別の複雑なカスタマイズ | 187 | 段階制+カスタム（予定） |
安全性と信頼性
エンタープライズグレードの検証
データ暗号化
保存時AES-256、通信時TLS 1.3
インフラ
SOC 2準拠のクラウドインフラ
データ保持
ユーザー制御、自動パージ対応