テキストマイニングとは？自然言語処理技術の概要やメリットを解説

現在、テキストマイニングはAIの「自然言語処理」により、膨大なテキストデータから貴重な情報を取り出し効率的に集計や分析ができるため、様々な場面で用いられています。

ここでは、テキストマイニングの種類について、以下の2点を解説します。

1.探索的データ解析
2.文章分類

探索的データ解析は、テキストを単語、文節などで区切って、関連性・出現頻度・時系列などの要素から、細かなデータの分析を行います。

この特徴を活用すれば、インターネット上や社内の文章データなどさまざまなテキストデータから、顧客が求めているニーズや社内業務の問題・課題を可視化できます。そして可視化することで、顧客のニーズに答えるための改善、より質の高い製品・サービスを提供するための社内業務の整備、効率化につなげることができます。

また、製品やサービスに対する意見はもちろん、顧客の抱える悩みや不満なども吸い上げられるようになります。情報の出現頻度も含めて、膨大なデータから解析できるため、顧客のニーズだけでなく、市場全体の察知も可能です。

文章分類は、ツールの「自然言語処理（AI）」を用いてテキストデータの分類ができます。テキストデータをさまざまな条件下で分類できるため、法則性やユーザーの動向などを発見できるメリットがあります。

一方で、自然言語処理を機能させるためには、テキストデータを学習させなくてはなりません。テキストマイニングの学習方法では、教師あり・教師なしの2つに分けられており、把握しておくことで適切なツールを導入しやすくなるでしょう。学習方法の主な違いは、以下のとおりです。

文章分類をすることで、大量のテキストデータを効率よくカテゴリに分けられます。テキストマイニングは、自然言語処理によって自動化できるため、時間と労力をかけずに済みます。

短期間で高精度な文章分類ができ、企業の核心となるマーケティング戦略立案などに活用できます。

テキストマイニングの分析手法は、大きく3つに分けられます。
分析の目的や用途、抽出したい情報などによって、選ぶべき分析手法が異なる点に注意が必要です。正しい分析手法を検討するためにも違いについて把握しておきましょう。

ここでは、テキストマイニングの3つの分析手法について解説します。

1.センチメント分析
2.コレスポンデンス分析
3.主成分分析

センチメント分析は「感情分析」とも呼ばれており、テキストに含まれる顧客や消費者の感情にまつわるキーワードを抽出し分析します。

SNSやアンケートなどの文章から、製品やサービスに対してユーザーが発信した感情・意見を抽出できます。素直な感想や意見から評価を把握でき、製品・サービスの開発や改善に役立てられる点がメリットです。ユーザー体験を高めるためにも必要な分析であるといえるでしょう。

しかし、キーワードによっては、感情をスムーズに分析できないこともあります。年代や文脈によって、感情を表現するワードの意味が異なるため、留意が必要です。

コレスポンデンス分析（対応分析）は、リサーチ・アンケートなどの調査結果を散布図によって可視化する方法です。製品やサービスの違いや類似点を見つけ出すために活用できます。
視覚的に表現するために活用できる分析方法であり、分析したい２項目以上のカテゴリー（例えば、顧客と商品など）についてグラフにマッピングします。

ブランドイメージと共に、競合他社との違いを明確にできる点がメリットです。

膨大なテキストデータから主成分だけを抽出する分析手法です。ビックデータはデータが膨大なため、 必要な情報（主成分）のみを抽出し、まとめたうえで分析します。

主成分に含まれない情報を切り捨ててしまうデメリットがある点には注意が必要です。

テキストマイニングはExcelを使って実施することも可能ですが、市場調査や顧客のニーズに対応しやすくなるなど企業成長に直結するため、テキストマイニングツールの導入を検討される方が多くいます。ここからは、テキストマイニングツールが得意としている機能を紹介します。具体的にツールでできることを把握することで、導入を検討しやすくなるかもしれません。

1.情報分析の効率化
2.スピーディーな判断

それぞれ詳しく解説します。

情報分析は、人の手でも行えます。しかし、膨大なテキストデータを一つひとつ人の手で分析することは困難でしょう。

そんな時にデータ収集や解析などを機能的にできるのが、テキストマイニングツールです。ツールを活用すれば、膨大なテキストデータを効率的に分析できます。分析に関わる時間や人員削減など、コストを抑えられる点もメリットといえます。

テキストマイニングツールを活用すると、スピーディーに情報収集できます。製品やサービスを提供したばかりのタイミングで、どのような感想や意見が出ているのかを把握しやすくなるでしょう。そのうえで、ネガティブな意見に対しても、どのような対応が適切かを迅速に判断しやすくなる点がメリットです。

スピーディーな判断を繰り返していけば、結果的に顧客や取引先との信頼を築き、関係を深められるでしょう。

テキストマイニングツールを導入した場合、得られるメリットは多くあります。しかし、当然ながらデメリットもあります。仮に導入後、どのような懸念点があるか確認するためにも事前に把握しておきましょう。

1.言葉の判別が難しい
2.分析結果をどのように扱うかは人に委ねられる

テキストマイニングツールは、表現の近いキーワードを判別することが苦手な場合があります。似た言葉の判別だけではなく、表記ゆれ・誤字脱字といったキーワードも正しく判別できない可能性があるため、辞書機能の活用がポイントになってきます。

また、ツールだけでは感情的な意味合いで使用されている言葉や同じ漢字で読み方が違う場合の言葉を理解することはできません。 そのため、言葉の使い方やキーワードによっては、ポジティブな意見をネガティブなものとして認識する可能性も否定できません。ほかにも指示詞（「それ」や「あれ」などのこそあど言葉）を分析することも難しいため、活用時には注意が必要でしょう。

テキストマイニングツールは、あくまでもテキストデータを解析するツールです。企業がユーザーへ提供する製品やサービスなどに対して、どのように訴求するべきかを把握しやすくしてくれるものです。分析結果をどのように判断し運用するかを決定するのは人間に委ねられます。

テキストマイニングツールを活用しただけでは、分析作業は終わりません。企業側で分析結果をどのように利用するか検討を重ね活用しましょう。

テキストマイニングツールは、ツールによってアウトプットの方法が異なります。ここでは、アウトプットの一例を紹介します。

1.ランキング
2.マッピング
3.ワードクラウド

テキストマイニングの分析結果はランキング形式で表示でき、視覚的に把握しやすくなります。ランキング上位にあるテキストは多くのユーザーが感じた意見や思いであり、製品やサービスにどのように反映させるかをすぐに検討できる点が魅力です。

テキストを解析する際に抽出する「共起テキスト」を可視化できます。具体的には、分析したい情報と共に記載されている情報がどのように結びついているかを把握できます。

マッピングで把握した共起テキストで、製品やサービスの話題性などを理解できる点がメリットです。

テキストマイニングの結果、出現率の高い情報を視覚的に表現するアウトプット方法です。
テキストの出現率に応じて文字サイズやフォントの色合いで表現されます。例えば、出現率の高い情報は大きく、あまり出現しない情報は小さく表示することが可能です。

目につくキーワード（出現率の高い情報）は、多くのユーザーが感じている想いや意見として把握できます。

テキストマイニングツールの活用事例を3つ紹介します。

●競合他社との差別化
●顧客体験の向上
●マーケティング

活用事例から、テキストマイニングツールの導入を検討する材料にしてください。

製品・サービスを競合他社と比較する際に、顧客の声を分析することは大切です。テキストマイニングツールによって、優位性の高い製品・サービスを提供できているか、方向性を確認できます。テキストマイニングツールを活用することで、企業内の業務効率も高まり、個人のもつ知識や考えを抽出でき、戦略を具体的に立てられます。

競合他社との差別化のポイントを、より具体的に明確化できるでしょう。

テキストマイニングツールを活用すると、ユーザーニーズを掘り下げられるため、顧客体験を向上させられます。アンケート結果やSNSでの声、コールセンターの通話記録などについてもテキストマイニングを実施することでユーザーの求める意見や思いを分析できるため、ユーザー心理に直接的に訴えかける製品やサービスの改善につながるでしょう。

テキストマイニングツールで得た分析結果は社内で共有し、ユーザー目線の意見などをもとに、ユーザーが求める新しい製品やサービスの開発にも役立てられます。

テキストマイニングツールでは、SNSなどからテキストデータの抽出が可能です。

現代の社会において、SNSのテキストデータは注目を集めており、多くの企業で利用しています。企業においてもSNSの情報は極めて重要な位置付けにあり、マーケティング施策を講じる際に役立ちます。

SNSのテキストデータは非常に膨大であるため、しっかりと分析できれば、さまざまな未来予測も可能となるでしょう。時系列で分析できることや販売戦略の 判断にも活用できるため、具体的なマーケティング施策を立てられます。

テキストマイニングは、テキストによって情報を分析する方法です。人の手でもできる分析ですが、AIの機能を搭載させたテキストマイニングツールでより効率的に分析できます。

テキストマイニングツールは、マーケティングや経営戦略においても、大いに活用できるツールです。ツールを活用すれば、ユーザーニーズの把握や製品・サービスに対する具体的な意見が迅速に把握できます。テキストマイニングで分析した情報から、これまで思いつかなかった発想や考え方など企業成長に繋がるような大きなヒントを発見できるかもしれません。