記事更新日: 2020/02/17
ビジネスの現場にも日常生活にも非常に沢山のテキスト（文書）データが存在する現代において、テキスト分析を行うテキストマイニングという手法が重要となっています。
テキストマイニングは大量のビッグデータから重要な情報を抽出し分析するとても効果的な手法なのですが、具体的にどういうことなのか分からないことも多いですよね。
この記事ではテキストマイニングの概要について解説し、テキストマイニングの活用方法やメリット、そしておすすめのツールについて分かりやすく解説していきます。
このページの目次
テキストマイニングとは、文章をビッグデータ化して分析し、大量の文章（テキスト）データから知りたい情報や有益な情報を抽出する自然言語解析手法のことです。
ビッグデータ解析の対象となるデータは、大きく以下の2つに分けることができます。
| データの種類 | 特徴 |
| 構造化・定量データ | 数値などの形で表現できる、比較的取扱いの簡単なデータ |
| 非構造化・定性データ | 数値に表せず、感覚的で扱いが比較的難しいデータ |
そしてテキストマイニングは上記の内「非構造化・定性データ」にアプローチをして付加価値の高い情報を抽出、分析することができる手法なのです。
インターネットが広く一般的に利用されるようになった現代では毎日たくさんの文章データが生まれており、その全てがテキストマイニングの対象となっています。
具体的には下記のようなデータが全てテキストマイニングの対象です。
・インターネット掲示板での書き込み
・口コミサイトや、TwitterやFacebookなどのSNS
・WEBページへの問い合わせ文
・企業内に蓄積されたデータ
・アンケートへの自由記述
・コールセンターでのお客様とのやり取り
テキストマイニングは、「データを正確に集計すること」よりも「概要を理解してその中から一定の特徴を発見すること」に適しています。
大量のテキストデータにおいてどの単語がどの位多く使われているのかを大まかに把握し、短時間でターゲットのトレンドや関心ごとのヒントが発見できるのです。
現代においてテキストデータの量は膨大であり、全てを細かく確認し分析するには時間がかかりすぎます。
そのため、テキストマイニングを利用して概要をつかみ、必要な部分のみに注目して細かい分析に移ることができるのです。
テキストマイニングには、以下の様に様々な解析手法が存在します。
| 解析手法 | 概要 |
| センチメント分析 | 製品やサービスなどに対する顧客の感情を分析する手法 テキストマイニングの代表的な手法と言える |
| 対応分析 | 散布図を用いて視覚的に傾向を分析する手法 |
| 主成分分析 | 可能な限り情報を限定し、分析しやすくする手法 |
| 形態素解析 | 文章を最小単位の単語に分解し品詞を特定する手法 |
| 構文解析 | 単語の品詞から単語同士の関係性を見つけ出す手法 |
上記以外にも数多くの手法が存在していて、性別や年齢などの属性データと組み合わせることでより高度な分析を行うことが可能です。
コールセンターでのやりとりやインターネット上には、顧客からの声がテキストデータの形で大量に含まれています。
それらの内、特定の情報が「いつ」「どのような属性の人が」「どんな情報が」「どれくらい」発生したのかを分析することで、早期に市場の動向を察知することができるのです。
テキストマイニングを活用することで、消費者のニーズをリアルタイムでキャッチし、企業イメージを損なう事態なども未然に回避することができるでしょう。
SNSが日常的に広く利用される現代においては、Twitter等に書き込まれるささいな情報を集めテキストマイニングで分析することで、様々な予測をすることが可能です。
株価変動の予測や選挙結果の予測、商品売れ行きの動向やインフルエンザの流行予測にいたるまで、あらゆる分野において将来予測に役立てることができます。
企業内においては、何気ない日常業務の中にも沢山のテキストデータが存在します。
営業日報や作業報告書、業務連絡にいたるまで様々な情報が日々発信されているのです。
しかしこのままではナレッジとして蓄積されることなく流れていってしまうため、テキストマイニングにかけることでノウハウを「見える可」して社内に蓄積することができます。
現代においてテキストデータの量は膨大であり、活用できるか否かが企業の業績に大きく関わってきています。
市場の動向や顧客のニーズを見つけ出し、どのように変遷しているかまでをどう効果的に分析できるかが企業活動における大きなポイントとなっているのです。
そのため、テキストデータから情報を抽出し分析することができるテキストマイニングは大きなメリットがあり、その有用性が注目されています。
テキストマイニングでは、形式化されていない膨大な量のテキストから重要なテキスト群を抽出し、それらをデータマイニングの手法によって解析します。
ただ単に人が読むだけでは「全体を把握して傾向を抽出する」ということは困難であり、テキストマイニングを用いることでしか得られない発見的な知識の獲得があるのです。
企業内やインターネット上にある情報はそのままでは埋もれてしまい、次から次へと新たな生み出される情報に日々流されてしまいます。
テキストマイニングを用いることで、これまで見逃してしまっていた情報を抽出・分析し、顧客のニーズや市場動向を見つけ出して機会損失を回避することができるのです。
テキストマイニングの手法は多くあるものの、日本語の文章は単語単位に分割するだけでなく過去形などの時制の変化も考慮して分析する必要があります。
これらの分析はとても難しく、精度高く行うためにはツールの活用が不可欠です。
そのためここでは、おすすめのテキストマイニングツールを3つに厳選してご紹介します。
| 名称 | TRAINA（トレイナ） |
| 公式ページURL | https://www.traina.ai/solution/textmining/ |
| 料金 | 公式ページに記載なし |
| 特徴 | ・高性能言語解析エンジン使用による圧倒的な動作速度 ・豊富な言語群であらゆるニーズに対応する柔軟性 ・注目箇所の自動ハイライトなど実務に即した使いやすさ |
TRAINAは、野村証券研究所が開発したテキストデータ分析システムです。
実務に即した機能の使いやすさや、動作速度の速さに優れるテキストマイニングツールと言えます。
| 名称 | VextMiner |
| 公式ページURL | https://www.vext.co.jp/vextminer/ |
| 料金 | 公式ページに記載なし |
| 特徴 | ・誰でも分かりやすく詳細な分析が可能 ・SNSデータ等数百万件規模の大量データの分析ができる ・急増する少数意見を自動抽出できる |
VextMinerは、ビジネスソリューションサービスを行うベクスト株式会社が提供するツールです。
非常に分かりやすく使いやすいツールで、急増する少数意見などの抽出も得意としています。
| 名称 | TextVoice（テキストボイス） |
| 公式ページURL | https://www.textvoice.jp/info/ |
| 料金 | 初期費用20万円、月額10万円～ |
| 特徴 | ・直感的に利用できる操作性の良さ ・Twitter、Instagramのデータ取得が可能 ・最大6つの言葉の組み合わせで表現することが可能 |
TextVoiceはインターネットリサーチ会社であるマイボイスコム株式会社が運営するツールです。
ネットリサーチ会社が提供するツールであるだけあって、SNSのデータ取得・分析を得意としています。
インターネットが生活の細かな部分まで浸透してきている現代において、ビジネスを成功させるにはテキストデータの活用が必須と言えます。
テキストマイニングの手法やツールを活用し、あなたのビジネスを有利に展開していきましょう。
画像出典元：Burst
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