テキストマイニングとは
テキストマイニングとは、大量のテキストデータを分析する手法のことです。テキストをフレーズや単語に分解（形態素解析）して、フレーズや単語の頻出や相関関係（共起ネットワーク）を分析します。
分析したデータを可視化し、開発や経営戦略、業務改善など、あらゆる業務への活用が可能です。テキストマイニングには、ツールを用いるのが一般的で人の手では分析できないビッグデータの解析にも活用されています。
テキスト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必要性
テキストマイニングは、蓄積されたデータを有効活用できるため、必要性が高まっているといえるでしょう。例えば、コールセンターなどに蓄積された対応記録には、顧客の不満や潜在的ニーズが埋もれています。テキストマイニングによって「顧客の声」を抽出して、顧客の深層心理や本音などインサイトの発見が可能です。顧客のインサイトを把握することで、新規開発やサービス改善など新しい価値の創出につながるでしょう。
文章として書かれた大量のテキストは、定量化や数値化が困難なため、人の手で分析ができない場合も多くあります。多くのテキストデータが蓄積されていても、分析ができないと有効活用できません。テキストマイニングツールの導入により、貴重な情報として活用できます。
モノ不足の時代はメーカー主導のマーケティングが主流でしたが、現代では企業間の競争も激しく、情報を活用したマーケティングが求められています。顧客の声が蓄積されているテキストデータ分析の重要性は高まっているといえるでしょう。
テキストマイニングの分析手法
テキストマイニングには「形態素解析」「構文解析」などの自然言語処理のための基本機能に加え、「センチメント分析」や「クラスター分析」などの分析手法があります。ここでは、テキストマイニングのの分析手法について解説します。
１：形態素解析
「形態素解析」とは、文章を単語単位に分割し、品詞を特定することです。形態素解析は、テキストマイニングの事前処理として利用されます。英語の場合は、単語ごとにスペースで区切られているため、分割処理は簡単ですが、日本語は高度な処理が必要です。効果的なテキストマイニングには、適切な形態素解析が重要な役割といえるでしょう。
２：構文解析
「構文解析」とは、単語の品詞を利用して単語同士の修飾と被修飾の関係(係り受け)を抽出することです。構文解析することで、「製品のデザインと機能はよいけど価格は満足していない」など、文章に相反した評価も、適切に分析できます。「デザインと機能」は高評価、「価格」は低評価と自動的に判別が可能です。
３：センチメント分析
「センチメント分析」とは、製品などに関する顧客の感情を分析することです。ポジティブ・中立・ネガティブの3パターンにわけるため、「ネガポジ判定」とも呼ばれています。テキストに含まれる単語を高評価から低評価までランキング化して、評価の把握が可能です。
センチメント分析では、「やばい」「イケてる」のような曖昧な表現でも、適切に高評価・低評価・どちらでもないと判断ができます。高齢者は、「やばい」という単語を否定的な意味で使用し、若者は肯定的な意味で使用する傾向が多いため、年齢に応じた判別ができるように辞書登録をします。辞書にもとづき、年齢に応じて評価できるため、適切な判断が可能といえるでしょう。
４：その他の分析手法
テキストマイニングには、クラスター分析や主成分分析などその他の分析機能を搭載している製品があります。年齢や性別などのデータがあれば、どのような属性の人がどのような意見をもっているかわかります。また、意見や属性が近いグループに分類できるなど、大量のテキストデータからさまざまな発見が可能です。
テキストマイニングで得たデータは、製品企画やブランドイメージの向上など、マーケティング活動に有効活用ができます。自社の分析したい内容をふまえ、テキストマイニングツールの比較がおすすめです。以下のボタンより無料で一括資料請求ができるので、ぜひご覧ください。
テキストマイニングの活用方法
テキストマイニングは、顧客の声や業務の標準化、SNSにもとづいた将来予測や授業などさまざまな業務で活用できます。ここでは、テキストマイニングを活用した事例について紹介します。
活用事例１：「顧客の声」の分析
製品開発・品質向上・解約防止・満足度向上などを目的とした、顧客の声における分析は、代表的な活用方法といえます。顧客のニーズを把握するのは、製品やサービスの方向性を決める重要な意見のため、すべての企業活動に有益な情報といえるでしょう。
アンケート集計では、顧客の声における分析が可能です。選択項目は集計しやすいといえますが、「自由記入欄」をすべて読み、分析するのは困難です。テキストマイニングツールの利用により、さまざまな表現で記録されている自由記入欄も分析できます。さらに近年では、音声認識技術の向上によって、コールセンターの通話記録から、分析も可能です。
活用事例２：ノウハウ共有で属人化の防止
社内には営業日報や作業報告書などさまざまなテキストデータが存在しています。社内データをテキスト分析することで、ナレッジの抽出が可能です。属人的なノウハウを形式知化できるため、社内共有につながるでしょう。
例えば、成績のよい営業担当者がどのようなトークで成約につなげているか分析することで、使用頻度の高いキーワードなどを明確にできます。さらに、受け答えはどのような回答がよいのかなど傾向の共有もできるでしょう。テキストマイニングツールの導入により、曖昧なノウハウを可視化し企業の財産として活用できます。
活用事例３：SNSなどビッグデータによる将来予測
TwitterやInstagramなどのSNSにおける投稿は、入手可能なテキストデータであり、ビッグデータの１つとして注目されています。SNSのテキストデータは構造化されていない、扱いが困難なデータですが、テキストマイニングで分析が可能です。SNSを分析して、株価予測や選挙結果予測、インフルエンザ流行予測などに活用する試みがあります。
SNSや口コミサイトの書き込みを時系列で分析し、商品の流行を予測できるため、仕入れの判断に役立つでしょう。さらに、AI（人工知能）を活用したテキストマイニングツールで、人ができない高度な分析も実現しています。以下のページでは、AIを活用したテキストマイニングについて詳しく紹介しているので、ご覧ください。
活用事例４：授業で活用
テキストマイニングは、一般企業だけではなく教育現場にも活用されています。生徒が自身の考えを提出し、テキストマイニングで分析した情報の共有が可能です。テキストマイニングを使用することで、クラス全体の結果を量的に捉えられます。
さまざまなシーンで活用できるテキストマイニングツールは、製品により機能が異なります。以下のページでは、テキストマイニングツールの特徴を比較しているため、製品選びの参考にしてください。
テキストマイニングの活用方法を把握し自社に導入しよう
テキストマイニングとは、テキストデータから有用な情報を抽出することです。近年は、社内外のテキストデータが増加しているため、有効活用できるテキストマイニングの注目度が向上しています。テキストマイニングでは、形態素解析と構文解析を実施し、センチメント分析などさまざまな分析方法が実施されます。
顧客の声を経営戦略に役立て、ノウハウ共有やSNS分析、教育現場などさまざまな活用が可能です。テキストデータの運用目的にあわせたツールを導入すれば、効果的なテキストマイニングが実現するでしょう。
