テキストマイニングとは
テキストマイニングとは、「自然言語処理」と呼ばれる解析手法を用いて、企業にとって有益な情報を抽出することです。テキストマイニングは、日常的な文章を単語や助詞などの文節で区切って解析しますが、英語のようにスペースがなく、同音異義語や表記ゆれのある日本語の切り分けは困難とされています。そのため単語の出現頻度や種類の増加数など、全体像や特徴の把握を目的とした分析に強みをもちます。
なお、テキストマイニングの中核技術の一つが「ワードマイニング」です。キーワード抽出や共起ネットワーク分析といった手法に焦点を当て、文章中の単語を抽出・分析するのが特徴です。
テキストマイニングの種類
テキストマイニングには、データの性質や傾向を見つけ出す「探索的データ解析」と、テキストデータを異なるカテゴリに自動的に分類する「文書分類」の２種類があります。
- ■探索的データ解析
- データの特徴や傾向を見つけるプロセス。テキストを単語で区切り、単語の出現頻度やパターン、分布具合、関係性など多角的に分析する。「ワードマイニング」や「トピックモデリング」などの手法が含まれ、隠れたテーマやトレンドを可視化するのに役立つ。
- ■文書分類
- 機械学習アルゴリズムを用いてテキストデータの特徴を抽出し、データを異なるカテゴリに自動分類する。例えば、ニュース記事を「スポーツ」「経済」「政治」と分類したり、スポーツカテゴリ内で「サッカー」「野球」と細分化することで、より具体的な分析が可能。
テキストマイニングとデータマイニングの違い
テキストマイニングは、文字列を単語ごとに分解し、有益な情報を抽出します。一方データマイニングは、膨大なデータのなかから有益な情報を探す手法の総称であり、統計学や人工知能などの技術を利用する手法です。具体的には、以下の違いがあります。
| テキストマイニング | データマイニング | |
|---|---|---|
| 対象データ | 文字列（文章などテキストデータ） | すべてのデータ（画像・動画・録音・テキスト・数値など） |
| 主な目的 | 文字列の分解と情報 | データ全体から有益な情報を発見 |
| 活用例 | SNS投稿や記述式アンケートの分析 | 売上情報の分析や相関関係の発見 |
| 技術・手法 | 自然言語処理（形態素解析、感情分析など） | 統計学、人工知能、機械学習 |
データマイニングについてさらに知りたい方は、以下のページをご覧ください。
テキストマイニングの目的
テキストマイニングは、顧客ニーズや課題把握、ビッグデータ分析をもとにしたトレンド予測などさまざまな目的で実施されます。具体的な目的内容について見ていきましょう。
- ■顧客のニーズを把握
- 問い合わせやアンケートを分析し、顧客の声を数値化することでニーズや課題を明確化する。売上低迷の原因特定にも役立つ。
- ■業務の課題に対する改善策を発見
- 営業日報や作業報告書、レポートなど社内データをテキストマイニングすれば、ナレッジとして共有可能。優秀な従業員の知見を活用して、業務改善やスキルの標準化、属人化の解消を実現する。
- ■将来を予測
- SNSデータを解析し、トレンドや需要を予測可能。適切な仕入れや迅速な意思決定を支援し、経営戦略に貢献する。
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テキストマイニングの活用シーン
実際にテキストマイニングは、コールセンターや商品開発、教育分野、医療分野などさまざまな場面で活用されています。
- ■カスタマーサポート
- 顧客とオペレーターの対応記録などに活用されている。対応記録から主な問い合わせを分析し、WebサイトにFAQを構築することで、問い合わせ件数の減少効果も期待できる。
- ■新規開発や商品改善
- SNSやWebの書込みから市場動向や消費者意識など有益な情報を収集できるため、商品の開発や改善などのマーケティング戦略にも活用可能。
- ■教育分野
- ICT端末を活用して児童や生徒のアンケートから意見を収集し、分析することで学びの深堀りやクラス全体の振り返りにも活用できる。
- ■医療分野
- 医学文献や患者の記録から情報を抽出し、疾患の診断支援や治療法の開発に役立つ。
参考：振り返り活動のDX：文部科学省
参考：医学系文献データベース情報を使ったテキストマイニングの将来展望｜情報の科学と技術70巻10 号（2020）
テキストマイニングの手法
テキストマイニングには、センチメント・共起・対応・主成分の４つの分析手法があります。それぞれの手法を理解し自社の目的に沿って活用すれば、対象データを正確に分析できます。各手法について、詳しく見ていきましょう。
センチメント分析
テキストマイニングの代表的な手法であるセンチメント分析とは、商品やサービスに対する顧客の感情を「肯定的」「否定的」「中立的」の３つで評価する手法です。年代によっては、おなじ単語でも異なる感情を意味するものもあります。例えば「やばい」は、若年層では肯定的な意味をもつこともありますが、年配世代では否定的な意味で利用されるケースが多いといえるでしょう。曖昧な意味をもつ単語などは、世代や文脈で解釈が異なるため注意が必要です。
共起分析
共起分析とは、文章中に二つの単語が同時に使用されている度合いから、商品やサービスなどについて分析する方法です。例えば、化粧品に対して調査する場合、「口紅」に対して「潤う」「ガサガサ」などを組みあわせ分析します。「口紅」と同時に出てくる単語の共起率を調査し、商品に対してどのような感想をもっているかを読み取ります。
対応分析
対応分析は、コレスポンデンス分析とも呼ばれる分析手法です。設問をかけあわせて作成する「クロス集計」や、編集・集計前の「ローデータ」を散布図で表現します。アンケートなどはクロス集計を用いることが多くありますが、項目が多岐に渡ると結果把握が困難です。この場合、散布図にすると項目の関係性が可視化されるため、適切に対象データを比較できます。対応分析は、企画書やブランドのイメージ分析に活用されます。
主成分分析
主成分分析とは、多くのデータ項目を少数項目に置き換える手法です。ビッグデータなどの膨大なデータを分析する際に活用されます。データ項目が多いと分析の妨げとなる場合もあるため、項目数を削減して分析しビッグデータ分析を行いやすくします。しかし主成分分析は、一部のデータを切り捨てるため、すべての情報を確認できません。切り捨てたデータに重要な情報が含まれる場合もあり、慎重な判断が求められます。
さまざまな分析方法を用いてテキストマイニングを実施するには、ツールの利用がおすすめです。以下のページでは、最新のテキストマイニングツールについて価格や特徴を比較紹介しています。あわせてご覧ください。
テキストマイニングのやり方
効果的なテキストマイニングのやり方は、データ集めから前処理、構造化データへの変換をして分析します。効果的なテキストマイニングは、最適な手順で実施するのが大切です。
- １．データを集める
- ２．収集したデータの前処理
- ３．非構造化データから構造化データへ変換
- ４．分析
ここでは、テキストマイニングのやり方や手順について解説します。
１．データを集める
まず、テキストマイニングにおいて分析したい対象データを収集します。SNSやWebページなどの情報を使用する場合は、APIを取得しましょう。電子メールやアンケート、問い合わせ履歴など、テキストマイニングの目的を明確にしデータを選定します。
２．収集したデータの前処理
収集したデータの前処理を実施し、適切な分析ができるよう整備します。英語のようにスペースがない日本語は、テキストマイニングが困難です。品詞で分解し、単語の修正や不要な文字の削除などを実施しましょう。無料ツールなどを利用する際は、精度に左右されるため注意が必要です。
３．非構造化データから構造化データへ変換
構造化データとは、列と行という構造をもつデータのことで、それ以外のデータは非構造化データと呼びます。企業がもつテキストデータは、大半を「非構造化データ」が占めているといわれており、そのままだと分析の実行が困難です。分析・可視化するために、非構造化データを構造化データに変換する必要があります。
４．分析
データを分析し、グラフやカラム・チャートなどダッシュボードで可視化します。テキストマイニングの目的にあった方法を選択し、結果や考察を把握しやすい形で作成しましょう。頻度や相関値、トレンドや時系列などさまざまなポイントで分析できます。
テキストマイニングにおける情報抽出の具体例
テキストデータから有益情報を取り出す場合、以下のような例があります。
- ■ワードクラウド
- 頻出する単語を抽出し、フォントサイズや色で視覚的に表示する方法。データ全体の要点を直感的に理解しやすい。
- ■マッピング
- テキスト内でともに使用される単語のつながりをネットワーク図で可視化。話題の広がりや単語間の関係性を把握しやすい。
- ■ランキング
- テキスト内のキーワードを頻出順に並べる。多くの意見や注目されている内容を把握できる。
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テキストマイニングの実施にはツールがおすすめ
テキストマイニングを行うには、エクセルを活用する方法とツールを活用する方法との２パターンがあります。
エクセルを利用したテキストマイニング
エクセルを用いれば、ほぼ費用をかけずにテキストマイニングが行えます。エクセルでテキストマイニングを実施するには、まず文章の単語化から単語集計、ワードクラウド作成までの一連の流れを手動で行う必要があります。さらに「COUNTIF」「INDEX」などの関数の知識が必要です。また、膨大なデータ量は処理できない場合もあるため注意しましょう。
以下の記事では、エクセルでテキストマイニングを実施する方法について詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。
ツールを利用したテキストマイニング
テキストマイニングツールを活用すると、データ収集から分析、結果の可視化までを効率よく自動化できます。膨大なデータや高度な分析（感情分析やトピックモデリングなど）も簡単に実施可能です。なかには、無料ブラウザでサービスを提供しているものもあります。ただし、無料版のテキストマイニングツールは、機能数や処理可能なデータサイズに制限がある場合があるため、不十分に感じられる場合は有料版の導入も検討してみましょう。
以下のページでは、無料で利用できるテキストマイニングを紹介しているため、ぜひご覧ください。
テキストマイニングの活用ポイント
テキストマイニングでは、PDCAを回し分析精度を上げることで正確な分析結果を抽出できます。ここでは、テキストマイニングで効果を実感するために注意すべきポイントを解説します。
分析結果をもとにPDCAを回す
テキストマイニングを有効活用するためには、明確な目的が大切です。「データ活用したい」「何か有益な情報を得られるかも」など漠然とした目的であれば、正しい分析結果を得られずデータ活用できません。まずテキストマイニングによってどのような課題を解決したいのか、目的を明確化しましょう。
設定した目的に沿って実際にテキストマイニングを行い、正確な分析結果を抽出します。分析結果をもとに解決方法や改善案を適用し、効果を検証します。期待する効果や変化が得られない場合は、あらためて解決方法を見直しましょう。繰り返しPDCAサイクルを回すことで、目標達成に近づきます。
精度を高めるために辞書を作成する
単語や文節ごとに区切ってマイニングするため、テキストマイニングでは単語判定が重要です。複数の読み方や意味をもつ漢字、動詞の現在形・過去形・未来形などを辞書に集約することで、テキストマイニングの精度を上げられます。
さらに、新しい言葉や商品、サービスなどが次々と誕生するため、登録して辞書を更新する必要があるでしょう。常に最新情報が記載された辞書を利用すれば、分析精度が向上しテキストマイニングの最適化が図れます。
まとめ
テキストマイニングとは、文字列から有益な情報を抽出するデータマイニングの１種です。アンケート集計やコールセンターの対応ログなど社内外のさまざまな場面において活用されています。顧客ニーズや課題点の発見、将来の予測などを目的として利用する企業が多い傾向にあります。
テキストマイニングを正確かつスピーディーに実施するためには、テキストマイニングツールの導入がおすすめです。テキストマイニングツールは、リアルタイムに情報を収集し、手間のかかる分析業務を自動化します。ITトレンドでは多彩なテキストマイニングツールを多数取り扱っているので、複数資料を取り寄せさっそく比較検討してみましょう。
