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。簡単にいえば、文章を単語に分けて、何が多く出ているか、どのような傾向があるかを読み取る分析方法です。テキストをフレーズや単語に分解（形態素解析）して、頻出や相関関係を可視化します。
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
顧客理解や市場ニーズの発見といった点において、テキストマイニングの必要性は年々高まっています。例えば、コールセンターの対応記録やアンケートの自由記述欄には、顧客の不満や潜在ニーズといった貴重な情報が埋もれています。テキストマイニングを活用すれば、こうした「顧客の声」からインサイトを抽出し、製品開発やサービス改善につなげることが可能です。
さらに、企業内外に蓄積された大量のテキストデータは、構造化されていないため、数値化や定量分析が難しく、従来の手法では十分に活用できません。テキストマイニングツールを導入すれば、これら非構造データを可視化・分析し、意思決定の質を高める情報資産として有効活用できます。情報主導のマーケティングが重視される今、テキスト分析の導入は不可欠といえるでしょう。
テキストマイニングの分析手法
テキスト分析とは、文章データから情報を抽出・分類・解釈して活用する一連のプロセスです。テキストマイニングはその代表的な分析手法の1つであり、「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を備えています。ここでは、テキストマイニングのやり方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の活用方法は多岐にわたります。顧客の声分析をはじめ、商品開発・市場調査・社内ナレッジ共有・SNSトレンド把握など、部門横断的に役立つ分析手段です。テキストデータを定量的に捉えることで、従来見えなかった課題や機会の可視化につながります。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。
「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。
ノウハウ共有で属人化の防止（ナレッジマイニング）
営業日報や作業報告書など、社内に蓄積されたテキストデータをテキスト分析することで、暗黙知を形式知に変える「ナレッジマイニング」が可能になります。業務ノウハウの見える化により、属人的な対応からの脱却が期待できます。
例えば、成績上位の営業担当が用いるキーワードやトークパターンを分析し、共通する特徴を抽出すれば、再現性のある営業ノウハウが明確になります。テキストマイニングツールを活用することで、分散していた知見を一元化し、全社的な業務改善や教育にもつなげられるでしょう。
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。
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、蓄積されたテキスト情報を構造化し、分析・可視化することで業務改善や意思決定に役立てる分析手法です。マイニングのやり方や活用方法を理解し、目的に合ったツールを導入すれば、あらゆる業務課題の解決に貢献できます。 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。
