HumanSignal

brand-sentiment-analysis

このツールは、ニュース記事などのテキストデータから自社ブランドや競合に関する世間の評判（感情）を自動で分析し、その結果を視覚的に把握できるスクリプト群です。

3秒でわかる

何をしてくれる: ブランドの評判を自動分析するスクリプト群
使う場面: 自社ブランドのニュース評価を把握する
始め方: エンジニアと一緒に自分たちのサーバーに入れる方式です。社内のエンジニアか、外部の開発会社と進めてください。
料金: 無料で始められる
人気: 実験的（スター 21）
最終更新: 2022/07/06（1年以上前・放置の可能性）
安全性: 注意が必要：1年以上更新されていません

最初の3歩準備中。当サイトではまだ手順を確かめられていません。配布元のページをご覧ください。

Heartexの利用にはアカウント登録とAPIトークンが必要です。

やめるときは導入した担当者に依頼

ブランド lstm-sentiment-analysis natural-language-processing nlp nlp-machine-learning nlp-sentiment-classifier nlp-tutorial sentiment sentiment-analyser sentiment-analysis sentiment-classification tensorflow-text-classifiers transfer-learning

ライセンス: Apache-2.0自由に使える。表示と、特許に関する条件がある
配布元: HumanSignal（組織）
派生して作られた数: 3
主な開発言語: CSSエンジニアが読む項目です。使うだけなら気にしなくて構いません。

ライセンスの説明は要約です。法的助言ではありません。スターとは、GitHub の「いいね」に近い評価の数です。

GitHubで見る ↗ 公式サイト ↗

⚙ 何ができるか

📰

ニュース感情分析

大量のニュース記事に書かれたブランドに対する意見が、肯定的か、否定的か、中立的かを自動で判定します。

⚙️

Heartex連携

データラベリングプラットフォームHeartexと連携し、感情分析モデルの構築、改善、そして分析結果の管理を効率的に行えます。

🧠

AIによる高精度分析

自然言語処理（NLP）というAI技術を用いて、人間が使う言葉のニュアンスを理解し、高精度な感情判定を可能にします。

📊

ブランドイメージ可視化

分析された感情データを元に、自社ブランドが世間でどのように評価されているかを定量的に把握し、素早い対応に繋げられます。

🔧 仕組みの図解

データ準備

分析したいニュース記事やブログ記事などのテキストデータを収集し、Heartexプラットフォームに読み込ませます。

➡

感情ラベリング

少数のテキストに対して「肯定的」「否定的」「中立」といった感情ラベルを人が手作業で付与し、AIに学習させるための教師データを作成します。

➡

AIモデル学習・分析

人間がラベリングしたデータを元にAIモデルが学習し、残りの大量の未分類テキストデータに対して感情を自動で分類・分析します。

➡

結果活用

分析された感情データは、ブランド戦略の策定、広報活動の改善、危機管理など、マーケティング活動全般に活用されます。

👥 こんな人に便利そう

📢

広報・PR担当者

自社ブランドの世間の評判や、潜在的な危機管理の兆候を早期に察知し、迅速な情報発信や対応計画に役立てられます。

📈

マーケティング担当者

ブランドキャンペーンの効果測定や競合他社の評判分析を通じて、よりデータに基づいた戦略立案の精度を高められます。

🔍

市場調査担当者

大量のメディアデータから、消費者の感情やトレンドを効率的に把握し、市場のニーズや動向を深く理解するために活用できます。

📏 導入の難易度

★ ★ ★ ★ ★

やや難しい

Heartexプラットフォームの導入設定や、スクリプトの実行には、基本的なプログラミング知識やエンジニアの協力が必要となる可能性があります。

✅ まとめ

このツールは、ニュース記事などからブランドに関する世間の感情を自動分析し、リアルタイムでブランドイメージを把握したい広報・マーケティング担当者にとって非常に強力な味方となります。しかし、最終更新が1334日前と長期間メンテナンスが停止しており、セキュリティ上の既知の脆弱性への対応や最新環境での動作保証に懸念があります。利用を検討する際は、これらのリスクを十分に評価し、代替手段も視野に入れることを推奨します。【セキュリティ注記】

🛡 セキュリティチェック

注意が必要 1年以上更新されていません調べた日 2026/09/25

安全性の表示は推定で、監査ではありません。ソフトは公開されている検査結果と脆弱性の報告、更新の止まり具合から判断しています。スキルは配布元の説明文からの推定で、配布物の中身（SKILL.md や同梱のプログラム）まではまだ検査できていません。「重大な問題は見つからず」は、問題が無いことの証明ではありません。軽い指摘が付いていることもあります。小さなプロジェクトや新しいスキルは低めに出ます。

第三者の安全検査（OpenSSF Scorecard）

未登録

第三者の検査を受けていません

報告されている脆弱性（GitHub Advisories）

0件

公開されている報告の数

手入れの状況

2620日前

最終コミット

チェックソース: OpenSSF Scorecard / GitHub Security Advisories / GitHub Repository

📅 タイムライン

公開された日	2019/05/30
最後に手が入った日	2022/07/06
当サイトが見つけた日	2026/02/25

👥 コミュニティ活動（ユーザーの声）

Issue総数

Open 3 / Closed 0

コントリビューター

直近30日のコミット

直近30日のIssue

コミュニティが成長中のプロジェクトです。

📈 スター推移

📊 数値データを表示

日付	スター数	フォーク数
2026-02-25	21	3
2026-02-25	21	3
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