ビッグデータ時代のテキストマイニングとは？

テキストマイニングの流れと「形態素解析」

テキストマイニングに不可欠な技術に「形態素解析」があります。テキストマイニングを「意味のある最小単位」で区切ると紹介しましたが、この「文章を区切る」ために利用される技術が形態素解析であり、テキストマイニングの1stステップとなります。

「形態素解析」は聞き慣れない言葉ですが、言語として意味を持つ最小単位のことで、英語では単語のことになります。単語ごとにスペースで区切られているため、簡単に分割処理できます。

ところが、日本語の場合は切れ目がないため、機械的に判断できません。このため、AIなどに見られる自然言語処理が必要になります。形態素解析は機械翻訳や仮名漢字変換でも必要となる技術です。

この形態素解析によってテキストをバラバラにしたら、データを「クリーニング」します。データ分析では一般に行われていることですが、外れ値や欠損値、ノイズを取り除きます。

こうして「マイニング」に入ります。統計的手法を使って、他のデータと組み合わせたり、関連を視覚化して、価値を見出します。マイニング技術には「アソシエーション分析」（単語間の関連性を見る）や、「クラスター分析」（テキスト間の類似性からグループ化する）などがあります。

テキストマイニングで得られる分析結果

テキストマイニングによってどのような分析結果を得ることができるのでしょうか。その主な３つの例をご紹介します。

アンケートから「お客様のニーズ」

アンケートは集計のことを考慮し、すべて選択式にするのが理想です。しかし、生の声を聞きたいというニーズも多く、自由記述の欄を設けることが多くあります。この声を個々に読むことはリソース的に困難です。そこで、テキストマイニングを利用して、具体的な要求やサービス利用シーンなどをつかみます。

コールセンターの対応履歴から「問い合わせ情報」

コールセンターやヘルプデスクでは対応履歴を残しています。中には音声認識により、テキスト化されている場合もあります。これらを利用して、数の多い問い合わせを集計し、FAQを作成したり、製品やサービスの改善に活用します。

インターネット上からマーケティングデータ

まさにビッグデータとなる、インターネット上の掲示板・コミュニティサイト、SNS、ブログなどは、お客様の生の情報の宝庫です。

しかし、量が多すぎて分析までは手が回りません。そこで、テキストマイニングを活用して、自社製品の満足度や評価などを探ります。新製品投下後にインターネットから評判を収集している企業もあります。イベントの終了後にその反響を集め、分析している企業もあります。

もっと詳しくテキストマイニングの活用方法やツールの機能を知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

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ビッグデータ時代に重要なテキストマイニング

多くの情報がデジタル化され、データ分析が容易となっています。しかし、その量が多すぎたり、形式が異なると、通常のツールでは分析が困難となります。このため、テキストマイニングの導入が活発化しています。お客様の声を吸い上げ、マーケティングデータとして活用するためにも、テキストマイニングの検討をお勧めします。

さらに近年では、AI（人工知能）とテキストマイニングを活用した製品も登場してきています。以下の記事ではその活用例をご紹介しているので、気になる方はご覧になってみてください。

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