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から有益な情報を取り出すことを指します。具体的には、対象となるテキストデータをフレーズや単語に分解して詳細に解析することで、有用な情報を抽出します。

一般的に企業が行うテキストマイニングは、例えばSNSの投稿、顧客からのアンケートの回答、コールセンターに寄せられる意見や質問などのデータを対象にして行われます。

データマイニングとは？

テキストマイニングは、データマイニングの一種です。データマイニングとは、収集した大量のデータから傾向や関連性を見出すための技術です。
データマイニングはデータ全般を対象としますが、テキストマイニングは、データマイニングの中のテキストに抽出対象を絞った手法となります。

テキストマイニングの目的

テキストマイニングの目的は、一般的には顧客のニーズや課題を把握したり、ビッグデータをもとにトレンドや将来を予測したりすることが挙げられます。抽出するデータによって詳細な目的は変わってきますが、ビジネスに役立つ迅速な意思決定や経営戦略の立案のために利用される傾向があります。

近年は、AI（人工知能）を活用したテキストマイニングにより、効率的かつ高度な分析を行う企業も多く見られます。

テキストマイニングの活用例

業務やビジネスにおけるテキストマイニングの活用例をご紹介します。

顧客の声（VOC）分析

現代のビジネス環境においては、顧客の声を正確に把握し迅速に対応することが競争優位を築く鍵となります。各企業でも顧客の声を収集していますが、データが膨大になり、手作業での分析が現実的でないことも多いのが現実ですが、テキストマイニングを活用することで作業を効率化することができます。例えば、あらゆるテキストデータを自動的に読み込み分析することで、トレンドやパターンを見つけ出します。これにより、企業は顧客の声をリアルタイムで把握し、迅速な意思決定をサポートします。

さらに、テキストマイニングを導入することで、マーケティング戦略の最適化や製品開発の方向性を明確にすることができます。具体的には、顧客のフィードバックを元にした製品改善や、新たな市場ニーズの発見が可能です。

ビッグデータによる将来予測

データドリブンな意思決定が求められる現代ではビッグデータの解析も重要となってきます。テキストマイニングにより、大量のテキストデータを分析し、有用な情報やパターンを抽出することで、企業は市場動向、顧客の声、競合他社の動きなどをリアルタイムで把握し、将来のビジネス戦略を立てることが可能となります。
例えば、新製品の発売前に消費者の反応を予測したり、競合他社の動向をいち早く察知することで、マーケットでの優位性を確保することができます。
さらに、不正行為の兆候やネガティブなトレンドを早期に発見し、適切な対策を講じることで、企業のリスク管理にも役立てることができます。

コールセンターの対応強化、品質向上

顧客の声として社内に蓄積されているデータには、コールセンターの問い合わせ対応履歴や通話内容などがあります。これらをテキスト化しテキストマイニングを行うことで、顧客対応の効率化や顧客ニーズの把握、顧客満足度向上などに活かすことができます。

顧客から問い合わせの多い内容については、FAQにまとめWebサイトで公開すれば、顧客の利便性を高めることができ、また問い合わせ対応工数の削減も可能となります。さらに顧客ニーズや満足度を把握することで、コールセンターのオペレーター対応の品質向上や商品開発などに役立てられます。

社内ノウハウ・ナレッジ分析

テキストマイニングは、社内に蓄積されているノウハウやナレッジの分析にも役立たせることができます。報告書やレポートなどの資料のほか、まだ整理されていない社内の知識・情報などを収集分析して、社内で利用するマニュアルなどに活用することもできます。

テキストマイニングの実践方法

テキストマイニングの実践方法について、概要をご紹介します。

前準備

前準備としてテキストマイニングの手法を決定しておくことが必要です。テキストマイニングでは一般的に「センチメント分析」「共起分析」「対応分析」「主成分分析」などの分析手法が使われています。

・センチメント分析

顧客の感情を「肯定的・否定的・中立的」の3つで評価する手法です。

・共起分析

文章の中に2つの単語が同時に使用されている度合い、つまり、単語の共起率を調査する手法です。例えば、該当する商品に対して、顧客の感想や評価などの傾向を読み取ることができます。

・対応分析

分類項目や集計項目の多いデータについて相関関係を可視化して効率的に理解したいときに使われます。具体的にはクロス集計した表組やデータの特徴を図で示しながら、項目同士の関係をわかりやすく可視化します。

・主成分分析

大量のビッグデータなどの中から項目を少数に変換して、データを簡素化する手法です。

①データを収集する

テキストマイニングを行うために、まず対象となるデータを収集します。

②データの前処理

収集したデータは、分析するための前処理を行い、データを整える必要があります。例えば、品詞ごとに分解したり、文字を削除したりするなどしてデータの精度を上げます。

③構造化データへの変換

次に構造化データへ変換します。構造化データとは、Excelファイル等の形式に代表されるように行と列といった構造を持つデータです。構造化データに変換することで、データの操作や管理が容易になり、集計や比較、検索などを効率的に行えるようになります。

④データ分析・可視化

準備が整ったら、データ分析を行います。このときに、選択した「センチメント分析」「共起分析」「対応分析」「主成分分析」などの最適な手法で分析を実施します。

分析結果は可視化することが重要です。パッと見てわかるようなグラフや図などで表現することで結果を把握しやすくなります。

テキストマイニングの課題と解決のヒント

テキストマイニングのよくある課題と解決のヒントをご紹介します。

【よくある課題】

・大量のデータが必要

テキストマイニングは、基本的に大量のデータに対して行うため、まずその大量のデータを収集する必要があります。
またテキストマイニングは、専用のツールを用いて行うことが一般的ですが、事前に大量のデータを集めて学習させる必要があります。テキストマイニングツールは単語などを学習によって習得するため、学習しなければ分析精度が下がってしまいます。

・テキストマイニングツールは表現が似ているものを判別できない

テキストマイニングツールを利用する場合には、分析精度が課題となることがあります。例えば、ツールでは表現が似ている単語を判別できないこともあるため、人の最終チェックが欠かせません。まだ精度面では課題があることから、すべて自動化することはむずかしいのが現状です。

・テキストマイニングツールの言語理解には限界がある

テキストマイニングツールは、ルールに則って分析を行いますが、言語の意味を理解しているわけではないため、微妙なニュアンスなどを正確に読み取ることができないこともあります。また「あれ」や「それ」などの指示語が出てきたときに、正しく指し示すものを当てはめることができないのも現状です。

・処理に時間を要する

テキストマイニングツールで大量のデータを分析処理するには、一定の時間がかかります。ツールで効率化を図るつもりでも、大量のデータを分析することで、思ったよりも時間がかかってしまうケースもあります。

【解決のヒント】

・ツールと手動をうまく使い分ける

テキストマイニングツールは前述の通り課題もあるため、データ量が少ない場合には手動で行うといった選択も必要です。対象とするデータによってうまく使い分けましょう。

・辞書機能の活用

テキストマイニングツールには辞書機能が備わっていることが一般的です。この辞書に表記揺れや誤字・脱字などをあらかじめ登録しておけば、ルール通りにツールが分析処理してくれます。

・目的の明確化

テキストマイニングを進める中で、想定とは異なる結果が出ることもあります。しかし、あらかじめテキストマイニングの目的を明確にしておくことで、すぐに軌道修正して適切な対応が行えるでしょう。また目的を明確にすることで、必要なデータや、分析結果の活用方法などが自ずと見えてきます。

・専門業者に外部委託する

テキストマイニングを得意とする専門業者に外部委託する方法もあります。例えばSNS分析が得意な業者、社内のナレッジ分析が得意な業者など目的に応じて選択できます。AI活用による効率的な分析を行ってくれるサービスもあるため、よく検討しましょう。

まとめ

テキストマイニングは、顧客満足度向上や有効な意思決定、商品やサービスの改善などに必要な情報をスピーディーかつ効率的に得ることができる手法です。ぜひ自社のビジネスに最適な形でテキストマイニングを実施しましょう。

リコーの「仕事のAI」では、従来は人手やテキストマイニングツールによって分析してきた工程を、AIによって自動化や省力化することで、業務効率の大幅な向上をサポートしております。社内ナレッジからVOC（顧客の声）まで幅広く活用可能で、リコー独自の自然言語処理技術により、自然言語の曖昧性やゆらぎを理解し、文脈を考慮した処理を可能にすることで、ドキュメントデータを利用目的に合わせて自動分類できます。

テキストマイニングでお困りの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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