風評監視・モニタリングの誤検知を減らす｜除外語・判定ルール

監修: 菊地 将（リブランディング株式会社）

ノイズが出るたびに除外キーワードを足していくと、本来確認すべき投稿まで消えてしまうことがあります。誤検知を減らすには、除外語を増やすだけでは不十分です。

手順は、まず監視対象の表記ゆれを整理し、次に会社名・商品名と周辺語を組み合わせて対象を絞り、明らかなノイズだけを除外し、最後に人またはAIで文脈を判定する、という順です。

この記事では、検索語、除外語、AND・ORなどの組み合わせ、一次判定ルール、誤検知ログの見直しまで、監視精度を継続的に改善する手順を順に説明します。

誤検知対策は「監視対象語・共起条件・除外語・一次判定」の4段階で組み立てる

風評監視の誤検知を減らすときは、最初から大量の除外語を登録するのではなく、次の順番で条件を整理するのが基本です。次の表は、4つの段階と、それぞれの目的をまとめたものです。

段階	設計する内容	主な目的
1	監視対象語	自社に関する投稿を拾う
2	共起・文脈条件	同名他社や一般語と区別する
3	除外語	繰り返し発生する明確なノイズを外す
4	一次判定	検索式だけでは判断できない投稿を仕分ける

除外語は3番目です。先に「何を拾うか」と「どう見分けるか」を決めておくと、除外語は繰り返し発生する明確なノイズに絞れます。なお、表の「共起・文脈条件」は、この記事では「共起条件」と呼びます。会社名と一緒に現れやすい語を条件に加えて、同名他社や一般語と区別する方法のことです。

この4段階に加えて、実際に発生した誤検知を記録し、条件を継続的に見直します。

誤検知対策は除外語だけで完結させず、監視対象語・文脈・一次判定・誤検知ログを一連の流れとして管理します。

ソーシャルリスニングツールを提供するBrandwatchも、ブランド名・商品名・表記ゆれなどをORで広く拾い、一般的な名称の場合はANDで文脈を加え、不要な話題はNOTで除外する考え方を示しています。

ここで押さえたいのは、「できるだけ多く除外する」のではなく、「自社と無関係だと判断できる条件だけを除外する」ことです。

監視条件の調整だけでなく、分析・対応・改善まで含めた平常時の取り組みを整理する場合は、口コミ・風評対策の全体像も確認してください。

STEP1｜監視対象語は表記ゆれまで含めて整理する

最初に決めるのは、何を「自社に関する投稿」として拾うかです。

会社名を1語だけ登録すると、略称や商品名だけで言及された投稿を取りこぼす一方、一般語や同名他社が大量に混ざることがあります。そこで、監視語を種類ごとに分けて整理します。

監視対象語を4種類に分ける

次の表は、監視語の4種類と、それぞれの例をまとめたものです。

種類	例
正式名称	会社名、サービス正式名称、商品正式名称
表記ゆれ	英字、カタカナ、略称、スペース有無、よくある誤記
固有情報	公式アカウント名、商品シリーズ名、店舗名
補助情報	公開されている代表者・役員名、業界名、地域名

SocialDogの公式ヘルプでも、キーワードモニタリングでは一般名詞よりも、自社製品名・商品名・店舗名などの固有名詞を設定し、必要に応じて複数の語や検索演算子を組み合わせる方法が案内されています。

会社名が一般語と重なる場合は、会社名だけですべてを監視するより、企業との関係を判断できる語を加えた方がノイズを減らしやすくなります。たとえば、次のような組み合わせです。

• 会社名 AND 商品名
• 会社名 AND 業界語
• 会社名 AND 地域名

同名他社や一般語を見分ける考え方は、次のSTEP2で詳しく説明します。

STEP2｜同名他社や一般語は共起条件で見分ける

この段階で決めるのは、無関係な投稿をどの語で見分けるかです。同名他社や一般語の誤検知では、除外語より先にAND条件や共起条件、近接条件を検討します。

たとえば「ABC」という会社を監視していて、同じ名称の店舗、商品、団体が多数存在する場合を考えます。「ABC」だけを監視すると、多数の無関係な投稿が混ざります。そこで、次のように、自社について語るときに一緒に現れやすい固有情報を追加します。

• ABC AND サービス名
• ABC AND 業界名
• ABC AND 代表者名

Brandwatchの検索仕様では、AND、OR、NOTのほか、フレーズ一致や一定の語数以内に2語が現れる近接条件なども用意されています。利用できる演算子はツールごとに異なりますが、「1語が含まれるか」だけでなく「どの言葉と一緒に使われているか」を条件にできるツールがあります。

会社名が一般語と同じ場合は、単独検索だけに頼らない

「Apple」のように一般語とブランド名が同じ場合、名称だけでは対象を区別できません。

このような場合は、対象語 OR 表記ゆれに加えて、商品名、サービス名、業界語、公式アカウントなどの文脈情報を組み合わせます。

ただし、検索範囲を狭くしすぎると重要投稿も外れます。単独検索を完全に削除するのではなく、「広く拾う検索」と「精度重視の検索」を分けて管理する方法もあります。

STEP3｜除外語は誤検知を確認してから追加する

この段階で決めるのは、何を外し、何を外さないかです。除外キーワードは便利ですが、追加しすぎると重要投稿まで消える可能性があります。

除外語を増やすだけでは、本来確認すべき投稿まで除外することがあります。明確なノイズかどうかを、文脈と組み合わせて判断します。

除外候補を3種類に分けて、慎重さを変える

除外語は、想像だけで大量に登録するのではなく、実際の検索結果を確認し、何度も現れるノイズから追加します。次の表は、除外候補を3種類に分け、それぞれの判断の目安を示したものです。

除外候補	例	判断
同名他社固有語	別会社の商品名、店舗名、地域名	比較的除外しやすい
定型ノイズ	自動投稿、無関係なキャンペーン、定型スパム	継続して無関係なら除外
一般語	採用、価格、故障、口コミなど	原則慎重に判断

特に注意したいのが一般語です。

たとえば「求人」という言葉が誤検知に多いからといって一律に除外すると、従業員や採用活動に関する重要な評判まで見えなくなることがあります。同様に「故障」「返品」「クレーム」なども、ノイズになる場合がある一方で、本来監視したい投稿そのものである可能性があります。

そのため、「この言葉が入っていたら除外」という条件だけでなく、「この言葉と特定の別名称が一緒に入っていたら除外」という条件を検討します。

STEP4｜キーワードだけで判断できない投稿は文脈で一次判定する

この段階で決めるのは、検索式で絞りきれない投稿を、誰がどう仕分けるかです。検索式だけで誤検知をゼロにすることは現実的ではありません。同じ単語でも、投稿全体の文脈によって意味が変わるためです。

2026年6月にAIQVE ONEが発表したSNS監視ツールの機能更新でも、従来のキーワード方式には「キーワードには該当するが文脈上は無関係な投稿」と「重要な内容なのにキーワードがなく見落とす投稿」の両方があると説明されています。同社は、その補完策としてAIによる文脈判定を導入しています。

一次判定を3段階にする

監視結果は、たとえば次の3段階で仕分けできます。

判定	状態	対応
A	自社との関係が明確で確認が必要	担当者が内容を確認
B	自社との関係がありそうだが判断できない	保留して文脈確認
C	同名他社・一般語など明らかに無関係	誤検知として記録

AとBは人が内容を確認する対象、Cは誤検知として記録する対象です。

仕分けのときに見るポイントは、次の4つです。

• 自社、商品、サービス、店舗のどれについて書かれているか
• 投稿内に自社と判断できる固有情報があるか
• 単なる名称一致ではなく、評価・体験・出来事への言及があるか
• 今後も同じパターンが繰り返し誤検知されそうか

最後の項目は、その投稿の判定だけでなく、検索条件の改善にもつながります。同じタイプの誤検知が繰り返される場合は、個別に無視し続けるのではなく、検索式や除外条件へ戻して改善します。記録の取り方は、後の「誤検知ログ」の節で説明します。

SNS監視全体の方法や炎上対策、ツール選びまで整理したい場合は、SNS監視の方法とツール選びで全体像を確認できます。

検索精度は「誤検知」と「取りこぼし」の両方を見る

監視ルールを改善するときは、誤検知だけを減らすと検索条件が狭くなりすぎることがあります。その確認に使えるのが、情報検索の「適合率」と「再現率」という考え方です。

情報検索では、検索結果のうち必要な情報がどれだけ含まれているかを「適合率」、本来拾うべき情報をどれだけ拾えているかを「再現率」として考えます。風評監視に置き換えると、次の状態です。

• 適合率が低い：無関係な投稿が多い
• 再現率が低い：重要投稿を取りこぼしている

監視精度はノイズの少なさだけでは判断できません。重要な投稿を取りこぼしていないかも同時に確認します。

適合率と再現率を比べた例として、WHO関係者らが参加した2023年のソーシャルリスニング研究があります。この研究では、3,888件の投稿を使い、41分類について半教師あり機械学習とBoolean検索（AND・OR・NOTなどで条件を組み合わせる検索）を比較しています。英語データでは、機械学習方式の適合率67.54％、再現率81.57％に対し、Boolean方式は適合率51.45％、再現率74.75％でした。

これはCOVID-19関連情報を対象にした研究であり、企業の風評監視へ数値をそのまま当てはめることはできません。一方で、キーワード一致だけでは文脈を十分に区別できない場合があることを示す参考になります。

誤検知ログを残して、検索条件を見直し続ける

検索語や除外語は、一度設定して終わりではありません。新商品、新しい略称、新しいSNS上の表現、同名サービスの登場などにより、ノイズの発生条件は変化します。

そこで、C判定にした投稿を「誤検知ログ」として残します。

誤検知は個別に無視して終わらせず、原因を記録して検索条件の改善材料として活用します。最低限、次の項目を記録します。

項目	記録内容
検知日	いつ拾ったか
検知した検索語	どの条件でヒットしたか
誤検知理由	同名他社、一般語、スパムなど
一緒に出た語	ノイズを識別できる特徴
修正内容	除外、共起条件追加、変更なし
修正後確認	重要投稿まで消えていないか

表の最後にある「修正後確認」は、除外や条件追加で重要投稿まで消えていないかを確かめる欄です。次の節で説明する比較につながります。

1件の誤検知だけで除外条件を増やす必要はありません。同じパターンが繰り返される場合に検索式へ反映した方が、偶発的な投稿によって監視範囲を狭めるリスクを抑えられます。

除外条件を追加したら、変更前の結果と比べて取りこぼしを確認する

除外設定を追加したら、「ノイズが減ったか」だけでなく「必要な投稿が消えていないか」も確認します。実務では、次の手順で確認できます。

1. 現在の検索条件で取得
2. 除外条件を追加
3. 修正前後の結果を比較
4. 消えた投稿を数件確認
5. 必要投稿が消えていれば条件を戻す

確認のときは、ネガティブな投稿ほど表現が一定ではないことにも注意が必要です。利用者が正式な商品名を使うとは限らず、略称、誤記、「あの会社」「このサービス」など、周辺文脈だけで話すこともあります。

企業側の正式名称だけでルールを作るのではなく、実際に利用者がどのような言葉で自社を表現しているかも誤検知ログと一緒に確認すると、取りこぼし対策にもつながります。

よくある失敗は「除外語を増やし続ける」運用

誤検知対策で避けたいのは、ノイズが見つかるたびにNOT条件だけを追加する運用です。ここまでの内容を踏まえて、避けたい失敗を3つ挙げます。

失敗1｜一般語を丸ごと除外する

「採用」「中古」「価格」「不具合」などを一律に除外すると、本来確認したかった投稿まで外れる場合があります。

除外する前に、「どの言葉と組み合わさったときだけ無関係になるのか」を確認します。

失敗2｜検索式を1本だけにまとめる

すべてを巨大な検索式1本にすると、どの条件が誤検知や取りこぼしの原因なのか分かりにくくなります。

「会社名」「商品名」「役員・人物」「リスク語」など、目的別に分けて確認できる状態にしておく方が改善しやすくなります。

失敗3｜ネガティブワードがある投稿だけを監視する

「最悪」「炎上」「クレーム」などの言葉がなくても、企業にとって確認が必要な投稿はあります。

事実報告や画像・動画だけで問題が広がるケースもあるため、ネガティブ語は絞り込み条件として使い、監視対象そのものをネガティブ語だけに限定しない方が安全です。

検索語・除外語・一次判定を1つの運用表で管理する

風評監視の検索条件は、担当者個人の頭の中ではなく、チームで確認できる形にします。最低限、次の5列があれば運用できます。

監視語	使用理由	共起条件	除外条件	判定ルール
会社正式名	基本監視	なし	同名他社固有語	自社文脈なら確認
略称	表記ゆれ対策	商品名・業界語	一般語の別用途	文脈確認
商品名	商品評判監視	会社名は任意	同名商品	商品体験なら確認
役員名	人物起点の監視	会社名・役職	同姓同名	自社との関係を確認

たとえば略称は、商品名や業界語を共起条件にし、一般語の別用途を除外条件にして、最後は文脈を見て判定します。

検索式そのものだけでなく、「なぜこの条件を入れているのか」まで記録しておくと、担当者が変わったときにも、必要な監視条件と過去の誤検知対策を引き継ぎやすくなります。

まとめ

風評監視・モニタリングの誤検知を減らすには、除外語を増やすだけでは足りません。

まず会社名、商品名、略称などの監視対象語を整理し、同名他社や一般語が混ざる場合はAND条件や共起条件で文脈を限定します。そのうえで、繰り返し発生する明確なノイズだけを除外し、判断が難しい投稿は人またはAIによる一次判定へ回します。そして、誤検知を記録し、検索条件を定期的に見直します。

目指すのは「アラートをできるだけ少なくすること」ではありません。担当者が確認すべき投稿を見つけやすくしながら、重要な言及を取りこぼしにくい状態を作ることです。

すでに監視を運用している場合は、最初の一歩として、現在の検索結果から繰り返し現れるノイズを確認し、C判定の投稿を誤検知ログに記録するところから始めましょう。

参考文献・データ元

‹ 親記事: 口コミ・風評対策の全体像｜取り組むべき5つの領域と、まず押さえておきたい基礎知識

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