AIテキストマイニングとは？メリットや使い方からツールの選び方まで紹介

最終更新日:2024/08/14

テキストマイニングとは、大量の文章から目的に合う情報を抽出し、分析に役立てる方法のことです。しかし、言葉は聞いたことはあっても具体的な内容がわからない方も多いのではないでしょうか。そこで、この記事ではテキストマイニングの意味や活用方法などを解説します。これからテキストマイニングを導入しようと考えている方に役立つ情報を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

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テキストマイニングとは

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テキストマイニング（text mining）とは、大量の文章の中から目的に合致した情報を抽出することです。具体的には、文章を動詞や名詞、形容詞といった単語に分けたうえで関連性や出現率の分析を行います。ビッグデータが活用されるようになった昨今、テキストマイニングは大量のデータを分析するために欠かせない手法として注目されるようになりました。

データマイニングとの違い

データマイニングとは、データの中から目的にマッチした情報を抽出する手法の総称です。そのため、テキストマイニングはデータマイニングの一部として定義されています。テキストマイニングが他のデータマイニングと異なる点は「抽出対象が文章である」ということです。

データマイニングの大きな枠組みの中では、抽出対象は動画や画像、音声など多岐にわたります。また、名前や地名など単語として数値変換可能な言葉を対象とした抽出はテキストマイニングとは呼びません。一方で、SNSやアンケートのコメントなどは単語ではなく文章であり、数値化にあたって特別な処理が必要になるため、テキストマイニングの抽出対象となります。

テキストマイニングの活用事例

テキストマイニングは、さまざまなシーンで活用されています。主な事例は以下の通りです。

製品やサービスへのレビューの傾向を知る
迷惑メールを判別する
SNS上の意見から自社への印象を知る

具体的にどのような形で活用されているのか、詳しく確認していきましょう。

製品やサービスへのレビューの傾向を知る

テキストマイニングは、顧客から寄せられる製品やサービスへのレビューをまとめ、傾向を知ることに役立てられます。例えば、A商品に対する評価を把握するためにレビューを分析する場合、テキストマイニングを活用すれば、どのようなワードがレビューに頻出しているのか把握できます。

高評価と低評価それぞれのレビューに頻出しているワードを抽出すれば、A商品に対してどういった意見が寄せられているか知ることが可能です。レビューの傾向がわかると、低い評価からはA商品の改善点、高い評価からはA商品の優れた点を明確にでき、今後の商品改良や新商品の開発に役立てられます。

迷惑メールを判別する

近年は、迷惑メールを判別する機能にもテキストマイニングが取り入れられるようになりました。日々送られてくるメールのテキストを学習データとして蓄積していくことで、受信したメールが迷惑メールか否かAIが自動的に判別できるようになります。

毎日大量に送られてくる迷惑メールも、AIによる自動選別で受信ボックスから外されるため、大切なメールが迷惑メールの中に埋もれる心配はなくなるでしょう。テキストマイニングの利点が日常生活に活かされたことがよくわかる事例です。

SNS上の意見から自社への印象を知る

XをはじめとしたSNSに投稿されるコメントを分析し、自社の製品やサービスに対するよい反応・悪い反応の判断もテキストマイニングで行えます。

日々SNSに投稿される大量のコメントを分析することで顧客の不満や改善点が明確になれば、需要把握にも役立てられます。また、自社で積極的にPRしている製品やサービスが世間にどの程度浸透しているかといったことも客観的に分析できます。

テキストマイニングのやり方

ここでは、テキストマイニングを手動で行う場合のやり方を紹介します。手順の概要は以下の通りです。

必要なデータを収集する
文章を単語ごとに区切って品詞を分ける
エクセルで集計・使用頻度をカウント

まずは、アンケートやwebサイト上のレビューなど、必要なデータを収集します。データが集まったら、文章を単語ごとに区切って品詞を分けます。単語ごとに区切る際には、形態素解析ソフトを使うと効率的です。また「インターネット」と「ネット」など、キーワードの表記揺れの修正も行います。

文章を単語で分類したらエクセルで集計し、使用頻度をカウントします。頻出単語順に並べていくだけでも、アンケートやレビューの傾向を掴めるでしょう。また、単語の出現率を図で表すワードマインドを作成し、一目でどの単語が多いのか確認できるようにするのもおすすめです。

テキストマイニングツールを活用するメリット

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テキストマイニングによって抽出したデータはさまざまな分析に活かせますが、手動だと想定以上の時間がかかることも少なくありません。こうした場合は、自動的にテキストマイニングを行えるツールを使うのがおすすめです。ツールを使うメリットとしては、以下のようなものがあります。

テキストデータ分析の精度を上げる
集計や分析作業を効率化できる
読むだけでは得られない情報を知ることができる
分析の属人化を防げる

自動ツールを使えば、今まで人が行ってきたデータの集計や分析の手間が減り、精度も上げられます。さらに、精度の高い分析結果によって、今まで見えてこなかった顧客のニーズや課題も発見しやすくなるでしょう。こうしたメリットの詳細は後述していますので、ツールの活用に役立ててみてください。

テキストデータ分析の精度を上げる

ツールを活用すれば、専門スキルがなくても簡単に情報を集めて分析できるだけでなく、分析精度も上げられるところがメリットです。

ツールには、頻出単語のランキングやマッピング、傾向変化のモニタリングなど、さまざまな分析機能が搭載されています。膨大なデータを手動で扱うとミスが懸念されますが、ツールなら正確性を保った状態での分析が可能です。

高精度の分析結果は新商品の開発やマーケティング戦略など、さまざまな場面で役立てられるでしょう。

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集計や分析作業を効率化できる

文章データをスピーディーに処理し、作業の効率化に繋げられるのもツールの利点です。膨大な量のデータを手動で集計・分析する作業には、長い時間をかけなければなりません。

また、人が分析できるデータの量には限りがあります。ツールを使うことで、時間や人手不足により分析できなかった記述式アンケートなどもデータ化して活用できるようになるでしょう。

また、ほとんどのツールには分析結果をダッシュボードで共有できたり、レポートを自動作成したりする機能がついています。そのため、分析結果を改めてレポートにまとめる手間がなくなり、会議資料などとしてすぐに役立てられるのも嬉しいポイントです。

読むだけでは得られない情報を知ることができる

ツールでは「属性ごとに特徴的なキーワードがあるか」「キーワードの近くに頻出する言葉にはどのような関連性があるか」といったことも分析可能です。そのため、人が読むだけでは気付けない情報も得られます。

詳細な分析によって、顧客が本当に求めているものや課題などが浮き彫りになり、今まで見えてこなかった改善点を発見するきっかけになります。

分析の属人化を防げる

業務における属人化とは、業務の進め方や進捗状況を特定の担当者しか把握していない状態のことです。属人化が進むと業務負担に偏りが生じ、担当者がいなくなった場合に業務が滞るリスクがあります。特に、文章の分析は分析者の手腕に結果が左右されることが多いため、属人化には注意が必要です。

ツールを使えば誰でも安定的な結果を得られるため、分析の属人化を防げます。また、分析者を育成する必要もなくなり、教育コストの削減にも繋げられます。

テキストマイニングツールを活用する時の注意点

とても便利なテキストマイニングツールですが、注意したいポイントもいくつかあります。主な注意点は、以下の通りです。

日本語の文章は多少精度が下がる可能性がある
多量のデータがある場合に主に適している
結果の解釈が難しいケースもある

高精度なツールでも、利用中に何らかの問題が生じる可能性はゼロではありません。あらかじめ注意点を把握しておけば、問題が起きた際もすぐに対処できるようになります。気をつけたいポイントを確認して、効率的にツールを活用できるようにしましょう。

日本語の文章は多少精度が下がる可能性がある

単語ごとにスペースが入る英語はコンピューターでも簡単に単語を判別できるのに対し、単語ごとに分かれていない日本語はコンピューターの判別が難しいとされています。さらに、ひらがなやカタカナ、漢字による表記の違いも存在するため、英語と比べて文字判別の難易度が上がり、分析精度が下がる可能性があります。

このような場合に活用できるのが、辞書機能です。辞書機能に表記の違いや表記揺れなどを登録しておけば、日本語でも正確に文章を判別できるようになり、精度の向上に繋がります。多くのツールには辞書機能が入っているので、ぜひ活用してみてください。

大量のデータがある場合に主に適している

テキストマイニングツールの精度を上げるためには、大量のデータを集める必要があります。データが少ないと単語の解析精度が落ち、想定していたような結果を得られない場合があります。

データのボリュームにもよりますが、30〜50データほどしか集まらないのであれば、人の手によって1つずつ確認した方が分析の正確性が高まる可能性があります。データ数によって、ツールを利用するか否か検討してみてください。

結果の解釈が難しいケースもある

予想とは異なる結果が出て、解釈が困難になることもツールを利用するうえで気をつけたいポイントです。例えば「レビューの評価は良好なのに、抽出結果にはネガティブなワードが多い」「解釈が難しい単語がたくさんある」といったケースが挙げられます。

こうした場合はレビューを1つずつ確認する必要があり、判断は人に委ねられます。ツールですべての作業が完結するのではなく、時には人の判断も求められることを意識するのが重要です。

テキストマイニングツールの選び方

テキストマイニングツールには、無料から有料までさまざまな種類があります。ツールを活用するには、しっかりとした質を備えたものを選ぶことが大切です。そこで、ここからは選び方のポイントを紹介します。

分析できるデータの種類を確認する
結果の見やすさ
辞書機能が充実しているか

分析できるデータの種類を確認する

導入したツールが分析したいデータの種類に対応していないことが発覚した場合、想定していた使い方ができません。他製品に変える手間やコストがかかるため、対応しているデータの種類は必ず確認しましょう。

例えば、SNSや口コミサイト、記述式アンケート、コールセンターの声など、各ツールが対応している分析データの種類は多種多様です。自社ではどのようなデータを求めているのか確認し、目的に合う種類に対応したツールを選んでください。

結果の見やすさ

結果の表示形式はツールによって異なるため、なるべく結果がわかりやすいツールを選ぶことが大切です。また、結果をどのような方法で分析できるかという点も意識しましょう。

例えば、結果を数値で記しただけの表が表示され、専門知識がなければ分析が困難な状態だと、社内での共有は難しくなります。

一方で、結果が図やグラフで表示されたり、相関関係まで分析してくれたりするツールであれば、誰もがわかりやすく社内共有も簡単になるでしょう。ツールによっては複数の形式で結果を出力できるタイプもあるため、よく確認してみてください。

辞書機能が充実しているか

辞書機能とは、事前に単語を登録することで、ツールが該当単語を検知して判別できるようになる機能のことです。専門用語や固有名詞、同じ意味で表記揺れしやすい単語などを辞書に登録しておけば、より精度を高められます。

ツールによって、搭載されている辞書機能の充実度は変わります。さまざまなタイプの辞書機能が搭載され、カスタマイズができるツールなら高精度の結果を期待できます。

無料テキストマイニングツールを実際に使ってみた

AIテキストマイニング(ユーザーローカル)

ユーザーローカルテキストマイニングは、株式会社ユーザーローカルの提供するテキストマイニングツールです。このツールは、大量の文章データをクラウド上で定量的・定性的に分析することができます。今回、こちらのツールを実際に使用してみました。

1.解析したいテキストとして、ChatGPTで作成した小説を入力

2.文章中で多く試用されている単語が大きく表示され、品詞ごとに色分けされています。(青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞・形容動詞、灰色が感動詞)

まとめ

テキストマイニングは、アンケートやSNSのコメントなど数値化できない文章情報もデータとして活用できる便利な手法です。手動分析だと時間や手間がかかる場合は、自動ツールを使うとよいでしょう。ツールを活用すれば分析の精度が上がり、人だけでは見つけられないニーズを発見するきっかけにもなります。ただし、結果の解釈が難しいなどの注意点もあるため、なるべく使い勝手のよいツールを選び、ビジネスに役立てられるようにしてください。

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