テキストマイニングとは
テキストマイニング（Text Mining）とは、文章（テキスト）データを単語や文節に分解し、それらの出現頻度や相関関係を分析することで、有益な情報を抽出する技術のことです。
自然言語処理（NLP）という技術を用いて、人間が普段使っている言葉をコンピュータが処理できる形に変換し、統計的に分析します。これにより、膨大な量のテキストデータ全体から「どのような話題が多いか」「顧客が何に不満を感じているか」といった傾向を可視化できます。
定性データと定量データの違い
データ分析において、データは大きく「定量データ」と「定性データ」に分けられます。テキストマイニングは、主に「定性データ」を分析対象とします。
| 項目 | 定量データ | 定性データ |
|---|---|---|
| データの特徴 | 数値で表せるデータ（売上金額、来客数、年齢、満足度スコアなど） | 数値化できない言葉や意味のデータ（自由記述の回答、会話ログ、SNS投稿など） |
| 分析のしやすさ | 集計やグラフ化が容易 | 解釈が必要で、そのままでは集計が困難 |
| テキストマイニングの役割 | （対象外） | 定性データを定量的に扱い、客観的な分析を可能にする |
従来、定性データは担当者が読み込む必要がありましたが、テキストマイニングによって数値データのように客観的な分析が可能になります。
テキストマイニングでわかること（アウトプット例）
テキストマイニングツールを使うと、以下のような形で分析結果を視覚的に把握できます。
- ●頻出語のランキング
どのような単語が多く使われているかをランキング形式で表示します。例えば、新製品のアンケートで「使いにくい」「重い」という単語が上位にあれば、改善点が明確になります。 - ●ワードクラウド
出現頻度の高い単語ほど大きく表示する図解手法です。パッと見るだけで、全体で何が話題になっているかのイメージを掴むことができます。 - ●共起ネットワーク
「単語」と「単語」のつながりを線で結んだ図です。例えば「価格」という単語が「高い」とつながっているのか、「安い」とつながっているのかといった文脈を理解するのに役立ちます。
分析事例：問い合わせログから改善点を特定する
例えば、ECサイトのカスタマーサポートに寄せられた１万件の問い合わせログを分析したとします。頻出語ランキングで「配送」「遅い」「追跡」といった単語が上位に表示され、共起ネットワークでは「配送」と「遅い」が強く結び付いていることが分かりました。
この結果から、配送遅延に関する不満が多いと判断できます。さらに時系列で分析すれば、特定のキャンペーン期間中に不満が増加していることも把握できます。これにより、配送体制の見直しや案内ページの改善など、具体的な施策につなげることが可能です。
生成AIとテキストマイニングの違い・連携
近年、ChatGPTなどの「生成AI」が普及し、テキストデータの分析に活用されるケースも増えています。ここでは、従来のテキストマイニングと生成AIの違いについて解説します。
生成AIが得意なこと・苦手なこと
生成AIは、文章の意味や文脈を深く理解し、要約や回答の生成を行うことが得意です。「このアンケートの主な不満点を３つに要約して」といった指示に対して、人間のように自然な言葉で回答してくれます。
一方で、生成AIは「数万件のデータを一度に正確に集計する」ことや、「客観的な数値根拠を提示する」ことは苦手な場合があります。また、回答が毎回微妙に異なる可能性があるため、定点観測のような統計的な分析には不向きな側面があります。
テキストマイニングツールと生成AIを組み合わせるメリット
テキストマイニングと生成AIは、対立するものではなく補完し合う関係にあります。
例えば、まずテキストマイニングツールで数万件のデータを分析し、「全体として『サポート』に関するネガティブな意見が増えている」という傾向（定量的な事実）を把握します。その後、具体的にどのようなやり取りが問題だったのかを生成AIに要約させたり、改善案を出させたりすることで、分析のスピードと質を飛躍的に高められます。
最近では、テキストマイニングツールの中に生成AI機能が組み込まれ、分析結果の解釈をサポートしてくれる製品も登場しています。
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。
テキストデータの有効活用には、目的にあったテキストマイニングツールの導入が重要です。以下のボタンより、テキストマイニングツールの資料請求（無料）ができるので、ぜひご利用ください。
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
- 医学文献や患者の診療記録から情報を抽出することで、疾患の診断支援や治療法の開発に役立てられている。なかでも、電子カルテのテキスト分析によって非構造化データから有益な知見を抽出し、医師の意思決定を支援する取り組みもある。
ITトレンドではさまざまなシーンで活用できるテキストマイニングを多数取り扱っています。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るので、あわせてご覧ください。
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。
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
- 頻出するキーワードを抽出し、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。
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。
おすすめのテキストマイニングを紹介
適切なデータ収集や前処理、構造化データへの変換をして目的にあった分析を実施するには、テキストマイニングツールの導入がおすすめです。ここでは、ITトレンドがおすすめするテキストマイニングツールを紹介します。
見える化エンジン
- 生成AI×SaaSにより、効率的かつ高度な顧客の声活用を実現
- コールログ、アンケート、SNS、ネットリサーチまで幅広く分析
- ポータル機能で点在する顧客の声を組織の資産として活用
株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する「見える化エンジン」は、顧客の声を分析・可視化し、社内共有まで支援するテキストマイニングツールです。アンケートやSNSなど多様なデータに対応し、専門知識がなくても直感的に操作可能。CX向上や業務改善に貢献します。
TextVoice
- リサーチ会社ならではの分析機能を搭載！
- 直観的で分かりやすい操作性！
- 無料トライアルプランご案内中！
マイボイスコム株式会社が提供する「TextVoice」は、類義語辞書の自動生成機能を搭載したテキストマイニングツールです。アンケートや顧客対応履歴などの分析に適しており、マッピングによる可視化で結果を直感的に把握できます。専門的な辞書整備の手間を省き、すぐに分析を始められるのが特長です。
このほかにも、ITトレンドではさまざまなテキストマイニングツールを取り扱っています。最新の人気製品を知りたい方は、以下のボタンよりテキストマイニングツールの資料請求ランキングをご覧ください。
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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分析の方法の一種です。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キーワードの抽出や傾向分析に活用されています。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。
