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本研究は，インターネット上の口コミ情報の収集や質問紙調査で得た顧客の声から，多国における顧客の真のニーズを抽出すること，顧客の真のニーズの推移を把握すること，および，国毎の顧客ニーズの関係性を明らかにする顧客ニーズ抽出・学習アルゴリズムを実現することを目的に実施している．
最終年度は，口コミ情報収集モジュールにおいて日本語のTwitterから，タイ語においてはTwitterおよびFaceBookからデータ収集するモジュールを作成し，データの収集を継続している．その中でデータ収集上の不具合を検証すると共に，不具合に対する修正をしつつスパイラルアップ方式で口コミ情報収集モジュールの精度向上を実施した．
この作業を実施している過程で，特にタイ人においては，公開される情報においては人の悪口を記載しないという国民性があることを掴んだ．この国民性により文面の表層は褒めたりしているポジティブな文書であっても，その裏を読むような思考ロジックがあることが示唆された．
このことを確認するため，同じ文面に対して5名のタイ人にポジティブとネガティブの判定を実施した．データ数490文に対して，5:0もしくは4:1でポジティブかネガティブと判定したものは，約50%の文面で，残り約50%の文面は，3:2というポジティブかネガティブかが不明なデータとなった．今後はこの点を深堀しなければならないことが判明した．
口コミ情報分析モジュールで利用するマーケ指標辞書は，日本語でひな型を構築し，各国の言葉に翻訳することで実現する方針で進めることとした．
また，これらの研究成果を教育におけるアンケートの自由記述分析や商品分析など様々に適用した．
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