「テキストマイニングってなんの意味？」
「最近よく聞くけど、どんな技術なの？」
「アンケートやSNSの分析に使えるって聞いたけど本当？」
このような疑問を持つ方は多いのではないでしょうか？
テキストマイニングは、膨大な文書データから有益な情報を自動的に抽出・分析する技術です。
実は1990年代から存在する技術でありながら、近年のAI技術の発展により注目度が急激に高まっています。
本記事では、テキストマイニングの基本的な仕組みから活用事例まで分かりやすく解説します。
理解することで、顧客ニーズの把握や市場分析などの今後のビジネスチャンスも見えてくるでしょう。
分かりやすく解説しているので、ぜひお読みください。
目次
テキストマイニングとは？基本的な仕組みを解説
テキストマイニングは、大量の文書データから価値ある情報を抽出する分析技術です。
実は「テキスト（text）」と「マイニング（mining）」という2つの言葉から構成されており、文字通り「文章からの採掘」を意味します。
自然言語処理技術を活用して、人間が読みきれない膨大なテキストデータを機械的に分析し、隠れたパターンや傾向を発見します。
テキストマイニングの基本的な仕組みや技術的特徴について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
テキストマイニングの基本概念と定義
テキストマイニングとは、非構造化されたテキストデータを構造化された形式に変換し、意味のあるパターンと新しい洞察を特定するプロセスです。
SNSや口コミ、アンケート回答など自由な形式で記述された文章を、自然言語処理の技術により単語や文節に分割します。
そして、それらの出現頻度や相関関係、いつ発言されたものなのかといったことを分析し、有益な情報を探し出します。
引用元：IBMテキスト・マイニング解説
自然言語処理技術による文章の解析方法
テキストマイニングの中核となるのが自然言語処理技術です。
人間が普段使う言語をコンピューターで処理するこの技術により、複雑な文章構造を機械が理解できる形に変換します。
主要な解析手法として「形態素解析」「構文解析」「意味解析」の3段階があります。
形態素解析では文章を単語に分割し、構文解析では単語同士の関係性を解析し、意味解析では辞書を用いて文の意味を解釈します。
特に日本語は英語と違って単語の境界が明確でないため、形態素解析による「分かち書き」処理が重要な役割を果たします。
従来の手作業分析との違いとメリット
従来の手作業による文書分析では、一つひとつの文章を人間が読み込んで内容を把握していました。
しかし、テキストマイニングにより自動化が実現し、処理能力が飛躍的に向上しました。
例えば、1日に数万件から数百万件の情報が行き交うインターネットやSNS上のデータにすべて目を通すのは、人間には現実的ではありません。
テキストマイニングなら、膨大な量のデータを短時間で処理し、客観的な分析結果を提供できます。
また、分析者の主観的な判断から離れることができ、第三者が確認できる客観性と信頼性を高めることにも貢献します。
これまでの文書分析手法との違い
テキストマイニングは、従来の文書分析手法と比較して革新的な特徴を持っています。
人手による分析では限界があった大量データの処理を、自動化技術により効率的に実現できるようになりました。
特に定性データと定量データの扱い方において、大きな違いが見られます。
従来手法との具体的な違いやテキストマイニングの優位性について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
人手による文書分析の限界と課題
従来の人手による文書分析には、処理能力と客観性の面で大きな限界がありました。
アンケート調査などの少数サンプルであれば、一つひとつ人の手で読み解くことができます。
しかし、データ量が増加するにつれて分析にかかる時間と労力が指数関数的に増大し、現実的な処理が困難になります。
また、分析者の主観や経験により結果にばらつきが生じやすく、一貫した基準での評価が難しいという課題もありました。
さらに、人的リソースの制約により、リアルタイムでの分析や継続的なモニタリングが困難でした。
テキストマイニングによる自動化の仕組み
テキストマイニングでは、自然言語処理技術により分析プロセスの自動化を実現しています。
まず、収集したテキストデータに対して前処理を実施し、不要な文字の削除や単語の修正を行います。
次に形態素解析により文章を単語レベルまで分解し、品詞の判別や基本形への変換を実行します。
その後、統計的手法や機械学習アルゴリズムを適用して、単語の出現頻度や共起関係、感情の極性などを分析します。
最終的に、分析結果をワードクラウドや共起ネットワークなどの視覚的な形式で出力し、人間が理解しやすい形で提供します。
定量データと定性データの分析手法の比較
データ分析において、定量データは数値化できる情報（売上、年齢、購入回数など）を指します。
一方、定性データは数値化しづらい感情や理由を含む言葉の情報（感想、意見、要望など）を指します。
定量データの分析では統計学的手法が確立されており、平均値や相関係数などの指標で客観的な評価が可能です。
テキストマイニングが扱う定性データは、従来は主観的な解釈に依存していましたが、自然言語処理により客観的な数値化が可能になりました。
これにより、顧客の本音や潜在的なニーズなど、定量データだけでは見えない価値ある情報を抽出できるようになっています。
テキストマイニングが注目される理由
近年、テキストマイニングへの注目度が急激に高まっている背景には、複数の社会的要因があります。
デジタル化の進展により、従来では考えられないほど大量のテキストデータが日々生成されています。
また、顧客体験の重要性が高まる中で、顧客の声を効率的に分析する必要性も増大しています。
テキストマイニングが注目される具体的な理由と社会的背景について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
ビッグデータ時代における文書データの増加
現代社会では、ITやインターネットの発達により活用できるデータ量が爆発的に増加しています。
企業内やWeb、SNS、官公庁など、さまざまな場所に「ビッグデータ」として大量のテキストが蓄積されています。
総務省の調査によると、世界のAIに関連するソフトウェアの市場規模は、2021年の3,827億円から2022年には前年比55.7％増の5,957億円まで成長しています。
引用元：総務省令和4年版情報通信白書
この成長の背景には、テキストデータを含む非構造化データの活用ニーズの高まりがあります。
SNSやWebサイトの普及による情報爆発
TwitterやInstagram、FacebookなどのSNSプラットフォームの普及により、個人が発信する情報量が飛躍的に増加しました。
これらのプラットフォームでは、商品やサービスに対するリアルな感想や評価が日々大量に投稿されています。
また、口コミサイトやレビューサイトの充実により、消費者の生の声がデジタル化されて蓄積されています。
実は、企業にとってこれらの情報は貴重な顧客インサイトの宝庫ですが、人手での分析には限界があります。
テキストマイニング技術により、これらの膨大な情報から有益な知見を効率的に抽出できるようになりました。
企業における顧客の声の重要性の高まり
現代のビジネス環境では、顧客体験（CX）の向上が競争優位性の源泉となっています。
顧客満足度の向上や商品改善のためには、顧客の本音や潜在的なニーズを正確に把握することが不可欠です。
従来のアンケート調査だけでは捉えきれない、SNS上の自然な発言や問い合わせ履歴などに隠された貴重な情報があります。
テキストマイニングにより、コールセンターの応対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ます。
顧客の声を迅速かつ客観的に分析できるテキストマイニングは、現代企業にとって必要不可欠なツールとなっています。
テキストマイニングを開発・提供している主要企業
テキストマイニング技術の発展には、多くの企業が技術開発と実用化に取り組んでいます。
特に日本では、日本語特有の言語処理の課題を解決するため、独自の技術開発が活発に行われています。
現在、市場をリードする主要企業は、それぞれ異なる強みと特徴を持ったサービスを展開しています。
テキストマイニング分野の主要企業の取り組みと技術的特徴について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
日本IBMの技術開発と実用化の取り組み
日本IBMは、テキストマイニング技術の開発において長い歴史と豊富な実績を持つ企業です。
1997年からテキストマイニング技術の開発に着手し、数十件に及ぶ発明を行っています。
特に、自然言語処理分野での強みを活かし、テキストマイニング技術の実用化とその多言語化、国際的な普及に貢献しています。
IBMの技術は「AugmentedIntelligence（拡張知能）」のコンセプトに基づいており、人間ができないことを実現する技術として位置づけられています。
実際に、製品不具合の早期発見や業務改善など、顧客企業で大きな成果を上げた事例も多数報告されています。
ユーザーローカルの無料ツール提供とサービス展開
ユーザーローカルは、無料から利用できるテキストマイニングツールの提供で知られる企業です。
アンケートの自由記述やクチコミを自然言語処理し、頻出語や特徴語を抽出できるサービスを展開しています。
音声認識技術による文字起こし機能も搭載しており、会議の議事録をまとめることも可能です。
同社のビッグデータや人工知能技術を使用した製品は、国内大手企業を含む4,000社以上に利用されています。
無料版だけでなく、業務で使える商用版も用意されており、幅広いニーズに対応したサービス展開を行っています。
引用元：ユーザーローカル導入事例
NTTグループの自然言語処理技術の活用
NTTグループは、通信事業で培った技術力を活かし、テキストマイニング分野でも独自の取り組みを展開しています。
NTTコミュニケーションズでは、大量の文章から有益な情報を自動で探し出す技術として、テキストマイニングサービスを提供しています。
特に、コールセンターや顧客サポート分野での応用に強みを持ち、顧客の声から商品の改善点を発見するソリューションを展開しています。
また、NTT東日本でも、クラウドソリューションの一環としてテキストマイニングの基礎知識や活用方法について情報発信を行っています。
グループ全体での技術シナジーを活かし、実用的なテキストマイニングソリューションの普及に貢献しています。
テキストマイニングの活用事例
テキストマイニングは、様々な業界や分野で実際に活用され、具体的な成果を上げています。
特にアンケート分析、SNS分析、コールセンター業務において、従来では困難だった大量データの処理と洞察の抽出を実現しています。
これらの活用事例を通じて、テキストマイニングの実践的な価値と可能性を理解できます。
代表的な活用事例と具体的な効果について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
アンケート調査の自由記述欄分析
アンケート調査の自由記述欄は、回答者の本音や詳細な意見が記載される貴重な情報源です。
従来は手作業で一つひとつの回答を読み込んで分類していましたが、テキストマイニングにより効率的な分析が可能になりました。
例えば、製品満足度調査では、高評価グループと低評価グループで使用される単語の傾向を比較分析できます。
高評価の回答では「便利」「コストパフォーマンス」などポジティブな単語が多く、低評価では「使いにくい」「高い」などネガティブな単語が頻出する傾向が明確に把握できます。
この分析により、製品改善の優先順位を客観的なデータに基づいて決定できるようになります。
SNSやクチコミサイトの感情分析
SNSやクチコミサイトには、商品やサービスに対する消費者のリアルな感情が表現されています。
テキストマイニングによる感情分析（センチメント分析）では、投稿内容をポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類できます。
例えば、新商品のローンチ後にTwitterでの言及を分析し、消費者の反応をリアルタイムで把握することができます。
大手ECサイトでは、顧客レビューをテキストマイニングすることで問題点を早期発見し、商品改良に活かしています。
また、炎上リスクの早期察知や競合商品との比較分析にも活用され、マーケティング戦略の立案に重要な役割を果たしています。
コールセンターの応対記録分析
コールセンターには、顧客からの問い合わせや苦情、要望などが日々大量に蓄積されています。
テキストマイニングにより、これらの応対記録から主要な問い合わせパターンや頻出する課題を自動的に抽出できます。
分析結果に基づいて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が期待できます。
また、オペレーターの対応品質向上のため、優良な応対事例と改善が必要な事例を客観的に特定することも可能です。
さらに、季節性のある問い合わせパターンや新サービス導入時の顧客反応を分析し、サービス改善や運営効率化に活用されています。
まとめ【テキストマイニングの可能性と今後の展望】
テキストマイニングは、膨大な文書データから価値ある情報を抽出する革新的な技術です。
自然言語処理技術の発展により、従来は困難だった大量テキストの自動分析が実現し、様々な分野で実用化が進んでいます。
特に日本では、日本語特有の言語処理課題を克服する技術開発が活発に行われ、多くの企業がサービス提供を開始しています。
顧客ニーズの把握、市場分析、業務効率化など、幅広い用途での活用が期待される技術として、今後さらなる発展が見込まれています。
テキストマイニング技術の理解と活用により、データドリブンな意思決定の実現と競争優位性の確立が可能になるでしょう。