テキストマイニングとは

テキストマイニングとは「テキスト（文章）」と「マイニング（採掘）」を組み合わせた言葉で、自然言語処理の技術を駆使して、膨大なテキストデータから価値のある情報を抽出するプロセスです。

自然言語処理とは、人間が話す言葉をコンピュータが理解しやすい形に変換する作業であり、コンピュータと人間の円滑なコミュニケーションを促進する技術を指します。

ただし、日本語は英語のようにスペースで単語が区切られないため、単語の特定が難しい点が課題です。同音異義語や表記の多様性も複雑さを増し、正確な解釈が難しい作業となります。

テキストマイニングを活用すれば、日本語のテキストデータから重要な要素を引き出して分析することが可能です。ただし、情報の抽出には特定の条件が必要であり、分析する際には明確な目標を設定し、適切な手法を選択する必要があります。

データマイニングとの違いは？  

テキストマイニングとデータマイニングは、ともに重要な情報を抽出する手法ですが、対象とアプローチの点で異なります。

データマイニングの対象は画像や録音、テキストも含めたすべてのデータであり、数値など量的な分析が可能であるものです。顧客情報や売上データなどの数値データを解析し、商品の売れ行きに影響を与える要因の特定に役立ちます。

一方、テキストマイニングはデータマイニングの一部とされ、自然言語で書かれたテキストデータが分析の対象です。たとえば、コメントやレビューのテキストデータから感情や傾向などの質的要素を把握して、企業の方針決定や課題解決につなげます。

自然言語で書かれたテキストを解析する方法であり、分析の目的に応じて量的、あるいは質的要素のどちらを抽出するかによって使い分けることが重要です。

テキストマイニングの分析手法

テキストマイニングの手法には、次の4種類があります。

【テキストマイニングの手法】

　
• センチメント分析
• 共起分析
• 対応分析
• 主成分分析

それぞれの手法について詳しく解説します。

センチメント分析

センチメント分析とは、テキストデータから感情を抽出し評価する手法です。テキストデータに含まれる言葉やフレーズが、ポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、または中立的な（感情が揺れない）感情を表すかどうかを判断します。

センチメント分析でレビューや感想のテキストを分析することで、製品やサービスに対する顧客の評価を正確に把握できます。

たとえば、商品レビューのテキストから肯定的なフィードバックを収集すれば、製品の良い点を特定する上で有効です。逆に、ネガティブな評価を抽出した場合は、改善の必要がある課題を抽出できます。

センチメント分析の手法は、顧客の声を効果的に把握して製品やサービスの品質を向上させたい場合に活用されます。

共起分析

共起分析とは、テキストデータ内で二つの単語が一緒に使用される頻度やパターンを分析する方法です。単語がほかの単語とどのように関連しているのかを明確にし、商品やサービスの特性や感想を理解するうえで効果的です。

例えば、特定の自動車モデルに関する情報を収集し、モデル名と共に使用される単語やフレーズを調査する例が挙げられます。顧客の評価や評論家などのコメントにある「モデル名」のほか「速い」「振動」といった言葉を分析することで、製品の特長と課題を把握できます。

共起分析をおこなうことで、商品やサービスに対する顧客の意見や感想を詳細に理解し、ニーズに合う製品の開発や改善につなげられます。

対応分析

対応分析とは、クロス集計表やローデータから得られた情報を可視化するために使われる方法です。クロス集計とは、集計結果を二つ以上の観点で可視化する統計手法で、ローデータは編集や修正、変換などを一切おこなっていないデータを指します。

対応分析は各種データから質的な要素を抽出し、異なるカテゴリ間の関連性を明確にする目的があります。複雑な多次元データを散布図のように、簡潔で視覚的にわかりやすいデータに変換するものです。

対応分析によって複数のカテゴリや要因を同時に比較できるため、競合他社との優位性を検証したり、複数企業との違いを明確に把握したりする際に活用できます。

主成分分析

主成分分析とは、膨大なデータに含まれる多くの変数を新たな変数に圧縮する方法です。この分析法を用いることで必要なデータを効率的に要約し、より詳細な分析が可能になります。

現代、非常に多くの情報が飛び交っていることから、ビッグデータのすべてを同時に分析するのは困難です。主成分分析を行うことで、情報の損失を最小限に抑えながらデータを新しい視点で捉えられ、分析の効率性や精度を向上させることが可能です。

たとえば、Webぺージの評価には閲覧数や文字数、画像枚数、モバイル対応、読者のフィードバックなど多様な要因が関係しています。各要素を別々に分析すると情報過多に陥り、全体像を見失うかもしれません。

主成分分析によって、対象となる要素を適切に選択して分析することで、少ない数の主成分に圧縮でき、全体像を簡潔に把握できるようになります。

テキストマイニングのやり方

テキストマイニングの実施手順として以下に、4つのプロセスを挙げます。

　
• データ収集・前処理
• 構造化データへの変換
• 分析
• 結果の可視化

それぞれの手順を解説します。

データ収集・前処理

テキストマイニングの第1ステップはデータ収集です。対象となるデータは、SNS投稿やWebページのコンテンツ、電子メール、アンケート回答、問い合わせ履歴など多岐にわたります。

データの収集にはAPIを使用することが一般的です。APIとは、異なるソフトウェアやアプリケーションが情報を共有し、相互に連携するための手段を指します。APIを活用することで多様な情報データを取得でき、効率的なデータ収集が可能です。

収集したデータを分析できるようにするため、前もって下記のような作業をおこないます。

　
• テキスト分割：文章を品詞に分割して解析する単位を決める
• 単語の修正：文章中の誤字やスペル違い、表記ゆれを修正する
• 不要な文字の削除：テキストから不要な要素を削除し、情報を精選する

前処理が不十分であれば分析の品質に影響を及ぼす可能性があるため、慎重におこなう必要があります。

構造化データへの変換

2つ目の手順は、非構造化データから構造化データへの変換です。

非構造化データとはテキストデータのように情報が自由な形式で保存されたもので、比較的分析が難しい状態を指します。一方、構造化データとは行と列で構成されるデータであり、通常は数値などで容易に分析しやすいものです。

非構造化データは、たとえば次のようなものです。

　
• コールセンターの対話記録
• アンケート
• Webサイトのコンテンツ
• SNS投稿やコメント
• お問い合わせメッセージ
• 営業日誌

多くの非構造化データから有益な情報を抽出して精選したのち、分析の対象となる構造化データを生成します。

分析

テキストマイニングにおける分析は、さまざまな情報を収集し、事前に処理したデータに対して鍵となる段階の分析です。分析の際は、テキストデータの視点にもとづき、特定のパターンやトレンドなどを引き出します。

一般的な分析手法それぞれの特徴と例について表にまとめました。

手法	特徴	内容	例
形態素解析	単語を区切り品詞を特定する	自然言語の文章を単語ごとに区切り、品詞を特定して機械処理可能なデータに変換する	一つの文章を分解し品詞ごとに分類
クラスター分析	単語を関連性でグループ化する	単語の関連性に基づいてクラスターを形成し、共通の特性を持つ単語をグループ化する	顧客アンケートの項目ごとに単語を抽出
センチメント分析	文章から感情を抽出する	文章の単語選択や文脈からポジティブとネガティブな感情を識別し、スコアリングする	商品レビューの感情分析（使いやすい、使いにくい、とくに問題ないなど）
対応分析	単語の特徴と関連性を可視化する	複数のカテゴリや要因を比較し要因どうしの影響を把握する	自動車の「燃費」と「デザイン」のそれぞれを縦軸とと横軸に設定する
主成分分析	データを簡素化する	大量のデータを主成分ごとに分析し、重要な成分を選定してデータを簡素化する	顧客満足度調査の項目に優先順位をつける

分析することで市場動向顧客ニーズをより正確に把握でき、課題や改善点を洗い出し、より効果の上がる戦略策定やアクションに生かせます。

結果の可視化

分析結果の可視化は、テキストマイニングプロジェクトにおいて重要なステップです。適切なツールを選択することで、データを効果的に可視化できます。

結果の可視化において活用できるツールは下記のとおりです。

　
• Exce：棒グラフや折れ線グラフ、ランキング、ワードクラウドなどを作成できる
• Python：外部ツールを連携してテキストマイニングに活用可能
• KH Coder：共起ネットワークや階層別クラスター分析などを可視化できる

外部の可視化ツールを活用する場合は、プロジェクトの目的とデータの性質に応じて適切に選ぶことが重要です。また、テキストマイニングの成果を具体的に示せる状態（フォントサイズや色の変更など）に手直しし、社内での共有や意思決定をサポートできるものにします。

テキストマイニングの活用シーン

テキストマイニングはさまざまな状況に活用できます。問い合わせフォームなどで収集した顧客のコメントやSNSへの投稿を分析することも可能です。

テキストマイニングの活用シーンとして下記の3点を挙げます。

【テキストマイニングによってできること】

　
• 調査対象におけるニーズ・需要の把握
• 分析範囲内における将来予測
• 課題の明確化

それぞれ詳しく解説します。

調査対象におけるニーズ・需要の把握

テキストマイニングは、調査対象におけるニーズや需要を把握するなど多くの可能性があります。たとえば、次のような活用が挙げられます。

　
• 多面的視点からの把握
• 客観的な分析
• 売上不振の原因究明

テキストマイニングは、テキストデータ内に埋もれた顧客情報を年齢、性別、意見の種類などさまざまな視点から抽出し明確なニーズを把握します。主観的な判断に入り込む可能性を軽減し、客観的な分析をおこなうことが可能です。

商品やサービスの売上が振るわない場合、顧客のテキストデータから原因を特定し、品質向上に向けた対策を講じるのに役立ちます。

以上のように、テキストマイニングは顧客の声を通じてニーズと需要を明確にし、ビジネスを改善するために活用できます。

分析範囲内における将来予測

テキストマイニングは、大量のデータから傾向やパターンを抽出できるため、将来のトレンドや需要を予測する際に活用されます。

まず、SNSのコメントや投稿の情報を分析することで将来の出来事や傾向を予測できます。たとえば、テキストマイニングを用いてインフルエンザの流行を予測できれば、医療機関や小売業者はマスクや抗ウイルス薬の仕入れ量を適切に調整し、需要に対応することが可能です。

企業は、市場のセンチメント分析を通じて新しい製品やサービスのアイデアを抽出し、トレンドに合う製品を提供できます。

さらに、SNS上の情報を活用して需要を予測できれば仕入れ量の適切なコントロールや在庫管理も容易です。

テキストマイニングは、大量のデータから価値ある情報を抽出し将来予測や戦略策定に活用できるため、企業にとって重要な分析法と考えられます。

課題の明確化

ここでは、企業内における業務や作業の課題を明確にする視点を解説します。

営業や作業工程では、営業日誌や作業レポート、従業員アンケートなどのテキストが活用されますが、大量のデータを課題解決に生かすにはテキストマイニングの導入が必要です。

テキストマイニングを活用することで、下記のような改善の糸口を得られます。

　
• 問題の正確な範囲や内容 → 改善点の明確化
• 一部にかたよった業務 → 属人化の解消
• 業務の非効率性 → 問題解決と業務改善
• 危険やリスク → 未然に防止

テキストマイニングで得たデータから、業務における課題点が明確になり対策を講じられます。作業効率の高い従業員のノウハウを把握して社内スキルの標準化を実現したり、病院や建築現場で起こりうるリスクを回避したりする上で有効です。

新たなアイデアや改善策を見つけながら業務の改善が円滑に進むことで、組織全体の生産性が向上します。

まとめ

テキストマイニングは技術の進化によって実現した手法であり、機械が苦手としていた自然言語も分析が可能になったことで、質的データの分析精度が各段に上がりました。

テキストマイニングを用いた適切な分析を通じて、さまざまな課題が明確になり改善への指針が得られます。製品やサービスの品質を向上させるとともに、新たな商品開発へつなげることも可能です。さらに業務内容の改善や効率化を図りながら、企業や組織の成長にも寄与すると考えられます。