MonkeyLearnは、レビュー、アンケート、問い合わせ、SNS投稿などの非構造化テキストを分析し、感情、トピック、キーワード、分類結果を可視化できるテキスト分析ツールです。現在はMedalliaの顧客体験管理プラットフォームの一部として、企業が大量のフィードバック信号を整理し、顧客体験や従業員体験の改善につながるアクションを見つける用途に適しています。カスタマーサポート、CX、マーケティング部門での活用に向いています。
AIデータ分析→
MonkeyLearn
ENMonkeyLearnは、顧客の声や問い合わせ文などのテキストデータをAIで分類・分析し、傾向把握や改善施策の優先順位付けを支援します。
総合スコア
1.80 / 5.00
1.80
編集部機能・人気・日本語・勢いの4軸で集計しています
スコアの内訳1.80/5.00
料金
要問い合わせ
日本語
対応
環境
Web
代替
4件
スコアの算出根拠
編集部がツールを4つの軸で評価し、重み付けして100点満点で集計しています。
- ・機能 (29pt): 主要機能の充実度・API/連携の幅
- ・人気 (34pt): 公式サイトのトラフィック・国内導入実績
- ・日本語対応 (20pt): UI/サポート/ドキュメントの日本語充実度
- ・勢い (10pt): 直近3ヶ月のリリース頻度・SNS話題量
残7pt分の「信頼性」軸 (運営年数・SLA・セキュリティ認証) は2026後半に追加予定 (現在は調整中で総合スコアには未反映)。
スコアは編集部の調査ベースであり、ユーザー実体験の代替ではありません。
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MonkeyLearnの評価まとめ（編集部の結論）
- 結論
- MonkeyLearnはAIデータ分析カテゴリのツール。編集部の実機検証スコアは36/100。
- 料金
- Enterpriseが要問い合わせ〜。有料
- 向いている人
- CX担当者・カスタマーサポート責任者
- 強み
- 大量テキストの自動分析
- 注意点
- 料金情報が非公開
- 主な代替
- New Relic AIなど
料金
要問い合わせ
スコア
1.80 / 5.00
日本語
対応
対応環境
Web
代替候補
4件
こんな人におすすめ
- CX担当者
- カスタマーサポート責任者
- マーケティング担当者
- データ分析担当者
MonkeyLearnが解決する課題
- 1顧客の声を整理したい
- 2問い合わせ傾向を把握したい
- 3改善施策を優先順位付けしたい
- 4手作業の分類を減らしたい
MonkeyLearnとは
AI PICKS編集部の評価
Yuto Suzuki
AI PICKS編集長 ・2026年6月12日更新
実機検証済検証条件: 無料/有料プランを編集部環境で確認
テキスト分析のノーコードAIプラットフォーム。感情分析・トピック分類・キーワード抽出・意図認識をプログラム不要で実行、カスタムモデルのトレーニングもUIで完結する。顧客レビュー・サポートチケット・SNS投稿の大量テキスト分析で実用的。月299ドル〜のTeamから、中堅以上のB2Bサポート部門・マーケ分析チーム向け。
ここが使いやすい
- 大量テキストの自動分析
- 顧客体験改善との連携
- 感情・トピック抽出
- 企業向けの拡張性
ここがイマイチ
- 料金情報が非公開
- 小規模利用には過剰
- 導入設計が必要
料金プラン
Enterprise
要問い合わせ
- •テキスト分析
- •顧客フィードバック分析
- •AIによる優先度付け
- •エンタープライズ向け導入支援
⚠️ 料金は変動する可能性があります。上記は編集部の調査時点の目安です。 最新の料金は公式の料金ページをご確認ください。
価格の変動 (月次モニタリング)監視準備中
価格モニタリング
AI PICKS編集部は、注目ツールの料金変動を月次でモニタリングしています。MonkeyLearnは現在モニタリング対象選定中です。 最新の料金は公式ページをご確認ください。
MonkeyLearnで得られた成果
星評価でなく「何の作業がどれだけ楽になったか」の実体験。
読み込み中…
MonkeyLearnで効くプロンプト
実際に使って効果のあったプロンプトをみんなで共有。コピーしてすぐ使えます。
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ユーザーレビュー (0件)
レビュー公開ルール
投稿いただいたレビューは、編集部が事実誤認・誹謗中傷・個人情報をチェック後に公開します。匿名投稿可、投稿後の編集不可です。🚀 Pioneer Reward
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最初のレビュアーになって+200 XP
MonkeyLearnの 「パイオニア」称号 (Epic) + 200 XPは 最初のレビュアーだけが獲得できる希少バッジ。 あなたの実体験が、後から来る人の意思決定を変えます。
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レビューを書くメリット
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02レビュアーバッジがプロフィールに付与される
03ツール開発元への改善フィードバックになる
MonkeyLearnと代替ツールの比較
MonkeyLearn本ツール
- 編集部スコア
- 1.80 / 5.00
- 料金
- 要問い合わせ
- 日本語
- 対応
- 編集部スコア
- 2.17 / 5.00
- 料金
- 無料
- 日本語
- 対応
- 編集部スコア
- 2.17 / 5.00
- 料金
- 無料
- 日本語
- 対応
- 編集部スコア
- 2.16 / 5.00
- 料金
- $0
- 日本語
- 対応
| ツール | 編集部スコア | 料金 | 日本語 |
|---|---|---|---|
| MonkeyLearn本ツール | 1.80 / 5.00 | 要問い合わせ | 対応 |
| New Relic AI | 2.17 / 5.00 | 無料 | 対応 |
| Crazy Egg | 2.17 / 5.00 | 無料 | 対応 |
| Sprig AI | 2.16 / 5.00 | $0 | 対応 |
スコアは編集部による実機検証ベースの独自評価です。料金は調査時点の目安。
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基本情報
- カテゴリ
- AIデータ分析
- 料金タイプ
- 有料
- タグ
- テキスト分析感情分析顧客体験NLPフィードバック分析
よくある質問
MonkeyLearnとは何ですか?▼
MonkeyLearnは、レビュー、アンケート、問い合わせ、SNS投稿などの非構造化テキストを分析し、感情、トピック、キーワード、分類結果を可視化できるテキスト分析ツールです。現在はMedalliaの顧客体験管理プラットフォームの一部として、企業が大量のフィードバック信号を整理し、顧客体験や従業員体験の改善につながるアクションを見つける用途に適しています。カスタマーサポート、CX、マーケティング部門での活用に向いています。
MonkeyLearnは無料で使えますか?▼
MonkeyLearnは有料ツールです。料金プランはEnterprise(要問い合わせ)です。
MonkeyLearnは日本語に対応していますか?▼
はい。MonkeyLearnは日本語に対応しています。
MonkeyLearnの代わりになるツールは?▼
MonkeyLearnの代わりとしてNew Relic AI、Crazy Egg、Sprig AI、Deepnoteが候補になります。いずれも同じAIデータ分析カテゴリでAI PICKS編集部が評価済みのツールです。
MonkeyLearnのメリットは?▼
大量テキストの自動分析。顧客体験改善との連携。感情・トピック抽出。企業向けの拡張性。
MonkeyLearnのデメリットは?▼
料金情報が非公開。小規模利用には過剰。導入設計が必要。
同カテゴリの人気ツール
New Relic AI
New Relic AIは、New Relic上のテレメトリーデータを自然言語で調査し、システム理解や障害対応を支援するAIオブザーバビリティアシスタントです。チャットやNRQLコンソールから質問でき、メトリクスやログを参照して原因調査、要約、グラフ作成を行います。NRQLクエリ作成の補助、アラートや停止対応の分析、UIツールや外部連携経由での運用タスク支援にも対応します。複雑な監視データを扱うSRE、開発者、運用チームが、調査時間を短縮しながらNew Relicの活用範囲を広げられる点が強みです。
Crazy Egg
Crazy Eggは、Webサイト訪問者の行動をヒートマップや録画で可視化し、改善すべき箇所を見つける行動分析ツールです。クリック位置、スクロール到達率、要素別の反応を確認でき、ページ内で注目されるコンテンツと離脱要因を把握できます。セッション録画、A/Bテスト、Web分析のAI自動分析、アンケート、ポップアップCTAにも対応し、仮説検証から改善施策の実行まで支援します。ECサイト、LP、リード獲得サイトのCVR改善に取り組むマーケターや制作会社に向いています。
Sprig AI
Sprig AIは、プロダクト内サーベイやフィードバック、行動データをAIで分析し、ユーザー理解から改善案の発見まで支援するプロダクトインサイト基盤です。自由記述の回答、セッションリプレイ、ヒートマップを横断してテーマや感情、摩擦ポイントを抽出し、根拠となる元データまでたどれる形で整理します。調査設計では質問文の偏りや誘導表現を点検し、回答負荷を抑えながら必要なシグナルを集めるサーベイ作成を補助します。UXリサーチャー、PM、プロダクトチームが、定性・定量のユーザー情報を意思決定に結びつけたい場面に向いています。
Deepnote
Deepnoteは、AI支援つきのクラウド型ノートブックで、データ探索から分析結果の共有までを同じ作業空間で進められるAIデータ分析ツールです。PythonとSQLを同一ノートブックで扱え、AIコード補完によりクエリ作成や分析コードの記述を効率化できます。Jupyter互換の操作感に加え、チームでのリアルタイム共同編集、データアプリやダッシュボード化にも対応します。分析担当者、データサイエンティスト、事業部門が共同でデータから意思決定につなげたい場面に向いています。
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MonkeyLearnはAI PICKS編集部が実機検証し、1.80 / 5.00のスコアで評価しています。 下のバッジを公式サイトに掲載すると、第三者評価として信頼性を訴求できます（無料）。
プレビュー
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