AI情報
顧客の声や市場トレンドを把握することは、ビジネスの成功に不可欠です。
しかし、ソーシャルメディアの投稿、顧客レビュー、アンケート結果などの大量なテキストデータを有効活用できていない企業も多いのではないでしょうか。
テキストマイニングは、まさにこの課題を解決する強力なツールです。テキストマイニングを活用すると、PythonやAIの活用によって、膨大なテキストデータから価値ある情報を引き出せます。
この記事では、テキストマイニングの基本的な概念から始めて、テキストマイニングのやり方、具体的な活用事例を紹介していきます。
現役のシステムエンジニアとして10年程度のキャリアがあります。 Webシステム開発を中心に、バックエンドからフロントエンドまで幅広く対応してきました。 最近はAIやノーコードツールも触っています。
テキストマイニングとは？定義と特徴
テキストマイニングは、大量かつ複雑な非構造化テキストデータから、意味のあるパターンや知見を抽出するプロセスです。
これには、文章の分類、情報の抽出、意見の集約、感情分析などが含まれます。テキストマイニングを用いてこれらのデータを分析し、構造化された形で情報を提供することにより、意思決定の質を向上できます。
テキストマイニングは自然言語処理（NLP）、機械学習、統計学など、多様な技術に基づいています。これらの技術を組み合わせることで、テキストデータの中から意味のある情報を抽出し、新しい知識生み出せます。
テキストマイニングは、従来の手作業では不可能だった大量のデータの分析が可能になり、様々な業界での活用が進んでいます。
テキストマイニングでわかること
テキストマイニングは、大量のテキストデータから価値のある情報を抽出する技術です。
ビジネス上の意思決定に役立つ知見を得たり、顧客のニーズを深く理解したりと、様々な分野で活用されています。
ここではテキストマイニングで分かることを説明します。
傾向やパターン
テキストマイニングを活用すると、データに潜む傾向やパターンを簡単に発見できます。
これにより、ビジネスや研究における新しい洞察が得られるため、マーケティング分析、顧客満足度の向上、製品開発などに有効活用されています。
また、ソーシャルメディアの投稿を文章分析することで、特定のトピックに関する世論の変化や、新たなトレンドの出現を早期に発見することも可能です。
これは、マーケティング戦略の立案や、ブランドイメージの管理に役立ちます。
感情や評価
テキストマイニングは、テキストデータに含まれる感情や評価を分析することも可能です。
顧客レビューやアンケートの自由記述欄、ソーシャルメディアの投稿などを分析することで、製品やサービスに対する肯定的な意見、否定的な意見、あるいは中立的な意見の割合を把握できます。
感情分析の手法を用いて顧客の意見や感情を把握することで、顧客満足度向上のための重要なデータを提供します。
因果関係や相関性
テキストマイニングは、テキストデータ内の因果関係や相関性を明らかにするのにも役立ちます。これにより、複雑な事象の背後にある要因や関連性が分かります。
例えば、トピックモデリングなどの技術を用いて、文書集合から関連するトピックを抽出し、情報の構造化やカテゴリーを分類できます。
また、製品の不具合に関する顧客からの問い合わせを文章分析することで、特定の問題と使用環境や使用方法との関連性が分かります。これにより、製品の改善点や、顧客へのより適切な使用方法の提案につながります。
Googleフォーム、エクセル、office365でテキストマイニングをする方法
テキストマイニングは専門的なツールを使用せずとも、身近なアプリケーションで簡単に始められます。
ここでは、Googleフォーム、エクセル、office365を使用したテキストマイニングの基本的な方法を紹介します。
Googleフォーム
Googleフォームは、アンケートや問い合わせフォームの作成、回答の収集に便利なツールです。
収集した回答データはスプレッドシートに自動的に連携されるため、Excelと同様の分析が可能です。自由記述形式の回答欄を設けることで、顧客の生の声を収集し、テキストマイニングによって分析できます。
例えば、新商品の感想を尋ねるアンケートを実施したとします。
回答データがスプレッドシートに集約されたら、特定のキーワード（例：「使いやすい」「高価」）の出現回数を数えることで、商品に対する意見の傾向を把握できます。
Excel
Excelは、表計算ソフトとして広く利用されていますが、テキストマイニングにも活用できます。
COUNTIF関数やSUMPRODUCT関数などを活用することで、特定のキーワードの出現回数をカウントしたり、複数のキーワードを含む回答を抽出したりできます。
例えば、顧客からの問い合わせ内容をExcelで管理しているとします。「故障」や「返品」といったキーワードの出現回数を分析することで、製品の品質問題や顧客サポートの課題を特定できます。
また、LEFT関数、MID関数、RIGHT関数などを用いてテキストを分割し、特定の部分のみを分析することも可能です。
Office 365
Office 365は、Microsoftが提供するクラウドサービスです。Excelの機能に加えて、Power BIなどのビジネス分析ツールが利用できます。
Power BIでは、Excelよりも高度なデータ分析や視覚化が可能です。
テキストデータをPower BIに取り込み、キーワードの出現頻度や感情分析の結果をダッシュボードで可視化することで、より直感的にデータの傾向を把握できます。
【テキスト基礎分析】テキストマイニングの手法
テキストマイニングにおける手法は多岐にわたり、テキストデータの特性や分析の目的に応じて異なります。
以下に、テキストマイニングの基本的な手法を紹介します。
共起分析
共起分析は、特定の文脈における言葉の関係性を把握し、新しいインサイトを見つけるための強力な手段です。
特定の単語やフレーズが他の単語とどの程度一緒に出現するかを分析し、文脈やトピックの関連性を明らかにできます。
例えば、製品レビューのデータを共起分析すると、製品名と一緒に使われる「安い」「高性能」などのキーワードが分かり、顧客のニーズが把握できます。
また、SNSの投稿から同時に使われるハッシュタグの組み合わせを調べることで、トレンドや興味関心のあるトピックを特定し、キャンペーン戦略の企画や顧客対応に役立ちます。
形態素解析
形態素解析は、日本語の文章を形態素（最小の意味を持つ単位）に分割して解析する手法です。
これは、文章内の単語の意味や文法的な関係を理解するために重要です。例えば、自然言語処理において、単語の出現頻度分析や構文解析の前処理として使われます。
他にも、意見を把握するためにアンケートを分析する場合も、形態素解析は役立ちます。ここでは、ユーザーの主な関心事や要望を把握し、サービス改善に活かせます。
形態素解析は、大量のテキストデータから有益な情報を抽出する上で重要なツールとして、様々な分野で活用されています。
単語の出現頻度分析
単語の出現頻度分析は、テキストマイニングで用いられる基本的な手法です。ワードマッピングとも呼ばれ、テキストデータに出現する単語の頻度を視覚的に表現する手法になります。
文書内での単語の出現回数をカウントし頻出単語を調べることで、テキスト全体のテーマや特徴を把握するための手がかりが得られます。
テキストマイニングで得られた分析結果は、ランキング形式で表示することで、重要な情報を効率的に抽出できます。
例えば、製品レビューを分析する場合、「便利」「高品質」などのワードが頻繁に出現すれば、ユーザーがその製品に満足している点を示します。一方、「壊れる」「高価」などの否定的なキーワードが多ければ、改善が必要な領域が見えてきます。
辞書の整備
テキストマイニングにおいて辞書の整備は重要な手法で、専門用語や頻繁に使われる単語、フレーズの定義を統一します。これにより、言葉の意味や意図を一貫して解釈できるようにします。
適切な辞書整備は、テキストデータの分析効率と効果を最大化する手段です。
エンティティ認識
エンティティ認識は、テキストマイニングの中でも固有名詞や特定の対象を自動的に識別する手法です。人名や地名、組織名、製品名など、文中で重要な意味を持つキーワードを抽出し、文書全体の構造や内容を明確に把握できます。
エンティティ認識は、テキストから重要な情報を引き出す強力なツールです。
【意味解析】テキストマイニングの手法
テキストマイニングにおける意味解析は、テキストの深層的な意味を理解し、より高度な分析を可能にする手法です。
単語間の関係性や文脈を理解することで、より深い分析を可能にします。
ここでは、テキストマイニングにおける意味解析の手法について解説します。
感情分析
感情分析は、テキストからポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を自動的に分類します。
ポジティブ・ネガティブの単語リストを使い、各単語のスコアを集計することで全体の感情傾向を判断できます。感情分析は、顧客の声をビジネス戦略に反映させる強力な手段です。
例えば、ソーシャルメディアの投稿を分析することで、製品やサービスに対する顧客のフィードバックを迅速に把握でき、企業は顧客満足度の向上やトレンドの早期発見に役立てられます。
特に、顧客サービスでは、問い合わせメールやチャットの内容から顧客の不満や喜びを識別し、迅速に適切な対応を取ることが可能です。
感情分析について詳しく知りたい場合はこちらもご参照ください。
構文解析
構文解析は、文の文法構造を分析する手法です。主語や述語などの文の構成要素とその関係を特定して文全体の意味を正確に把握できます。
これにより、企業は顧客が何に満足し、何に不満を感じているかを正確に理解し、製品改善やマーケティング戦略の策定に活用できます。
また、情報抽出の手法として「係り受け解析」を用いると、単語の依存関係を分析し、テキストのキーワードや重要なフレーズを効率的に抽出できます。
要約生成
要約生成は、長い文章から重要なポイントを抜き出し、短い形にまとめる手法です。大量の文書を効率的に把握し、情報を要約することで全体の内容を迅速に理解できます。
手法としては、抽出型と生成型の2種類があります。
抽出型は、文中から重要な文を選んで要約する手法で、迅速かつ簡単に生成可能です。一方、生成型は自然言語処理の技術を使って、新たな文を生成しより人間らしい自然な要約を行います。
テキストマイニングにおけるパターン分析は、大量のテキストデータから有意義なパターンや傾向を抽出する手法です。
単なる単語の出現頻度だけでなく、単語の組み合わせや出現順序、テキスト全体の構造など、様々な観点からパターンを分析することで、隠れたトレンドや関係性を見つけられます。
以下では、代表的なパターン分析の手法を説明します。
クラスタリング
類似の特性を持つテキストをグループ化することで、データセット内のパターンや構造を発見します。
例えば、顧客レビューをクラスター分析にかけると、「価格に満足しているグループ」「使いやすさに満足しているグループ」「デザインに満足しているグループ」などに分類できます。
クラスター分析を用いることで、顧客のセグメンテーションや、それぞれのセグメントに対する最適なマーケティング戦略の立案に役立ちます。
トピックモデリング
大量の文書から共通のトピックやテーマを抽出します。この方法は、テキストデータの中から隠れたトピックを発見するのに役立ちます。
例えば、ニュース記事を分析する場合、「政治」「経済」「スポーツ」といったトピックが抽出されることがあります。
トピックモデルを用いることで、テキストデータ全体を俯瞰的に捉え、主要なテーマやトレンドを把握できます。また、各文書がどのトピックに属しているかを分析することで、文書の分類や検索にも活用できます。
テキストマイニングの分析手順
テキストマイニングの分析手順は、複雑なテキストデータを理解し、有用な情報に変換するための一連のステップから構成されます。以下に、その主要な手順を詳述します。
手順1. データ収集
テキストマイニングの分析手順における最初のステップは、適切なデータを収集することです。
具体的な手法としては、ウェブスクレイピングやAPIを利用したデータ取得などが挙げられます。
また、特定のテーマに関連する大量のテキストデータを収集する場合には、APIを利用してデータを自動的に取得することが効果的です。データ収集の段階では、品質の高いデータを効率的に取得することが重要です。
手順2. データ前処理
テキストマイニングの分析手順における重要な段階の一つがデータ前処理です。テキストデータから不要な情報を削除し、分析に適した形式に整形することが目的です。
具体的な手法としては、テキストのクリーニングやトークン化、ストップワードの削除、語幹処理や見出し語化などがあります。
例えば、感情分析を行う際には、テキストから顔文字や特定の記号を除去し、単語を基本形に変換して解析を行います。
データ前処理の段階では、分析の精度を高めるために適切な前処理手法を選択し、データをクリーンで使いやすい形式に整えます。
手順3. 分析手法の選択
テキストマイニングの分析手法を選択する際には、目的やデータの特性に応じて適切な手法を選ぶことが重要です。
例えば、感情分析を行う場合は、機械学習アルゴリズム（ナイーブベイズ、サポートベクターマシン）や深層学習モデル（リカレントニューラルネットワーク、BERT）を使用することが一般的です。
一方、トピックモデリングでは、Latent Dirichlet Allocation（LDA）やNon-Negative Matrix Factorization（NMF）などの手法がよく使われます。
分析手法を選択する際には、データの性質や解決したい問題に適した手法を選ぶことが重要です。
手順4. 分析の実行
テキストマイニングの分析を実行する際には、選択した手法に基づいてデータを処理し、分析を実施します。
例えば、感情分析を行う場合、テキストデータから文や単語をトークン化し、その後、選択したモデルに入力する必要があります。自然言語処理（NLP）のライブラリや機械学習フレームワークを使用して、選択した手法を実装し、テキストデータを分析します。
また、分析の過程で得られた結果を可視化し、解釈可能な形で報告することも重要です。
手順5. 結果の解釈
最後のステップは、分析結果をビジネスや研究の意思決定に役立つ具体的な洞察に変換することです。この段階では、データの視覚化や結果の文脈に基づいた解釈が重要です。
結果をドメイン知識や研究目的に基づいて解釈し、洞察を得ることが重要です。
【無料あり】おすすめのテキストマイニングツール6選
テキストマイニングを効果的に行うためには適切なツールの選択が重要です。
市場には様々なAIテキストマイニングツールが存在しますが、ここでは特に注目すべき6つのツールを紹介します。
Google Cloud Natural Language API
Google Cloud Natural Language APIは、テキストの自然言語理解を強化する強力なツールです。
このAPIは、事前トレーニングされたモデルを利用して、テキストからエンティティの抽出や感情の分析を行い、非構造化データから有益な情報を引き出すことが可能です。
登録すると無料クレジットを最大で $300利用できます。
特に、AutoMLを使用することで、コーディング経験がなくても、カスタム機械学習モデルを訓練し、高度なテキスト分析を実行できます。
このAPIは、複数の言語をサポートしており、英語や日本語、スペイン語、中国語など幅広い言語での感情分析やエンティティ分析が可能です。また、PDFの文章解析や、医療分野特有のエンティティ抽出など、特定の業界向けのソリューションも提供しています。
統計ソフトR
統計ソフトRは、データ分析とグラフィカルな表示に広く使用されるオープンソースのプログラミング環境です。テキストマイニングにおいては、その強力な統計と可視化機能が特に有効です。
Rには、多様なパッケージが用意されており、頻度分析、共起ネットワークの分析、トピックモデリングなど、高度なテキスト分析を行うための機能が豊富にあります。
Rでは、ユーザーは特定の分析ニーズに合わせてコードを書き、データを自由に操作できます。また、豊富なコミュニティサポートと広範なドキュメントにより、学習リソースが豊富で、問題解決が容易です。OSSのため無料で利用できるところもメリットです。
KH Coder
KH Coderは、テキストデータの定量分析に特化した多機能ソフトウェアです。このツールは、特に言語学、社会学、心理学の研究において広く利用されています。
KH Coderの主な機能には、単語の頻出度分析、共起関係の分析、クロス集計、コーパスの管理が含まれます。
KH Coderは多言語に対応しており、日本語を含むさまざまな言語のテキスト分析が行えます。
ユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えているため、非プログラマーでも容易にアクセスでき、研究や分析プロジェクトにおいて迅速に洞察を得ることができます。
無料で使えるStarting Edition版もあるので、まずはお試しで使ってみるのもおすすめです。フル機能版の料金は59,950円からとなります。
TextVoice
TextVoiceは、特にビジネスユーザーにとって使いやすいテキストマイニングツールです。
ユーザーフレンドリーなインターフェースが特徴で、複雑なプログラミングスキルを必要とせず、直感的に操作が可能です。
TextVoiceはキーワード抽出、トピック分析、感情分析など、多様なテキストマイニング機能を提供し、企業が市場の傾向や顧客の意見を迅速に把握するのに役立ちます。
料金は有料プランのみで初期費用20万円、月額10万円からとなっています。
ビジネスの意思決定プロセスを支援し、戦略的な計画立案に貢献します。
見える化エンジン
「見える化エンジン」は、テキストマイニングを活用してビジネスデータを分析し、可視化する強力なツールです。
このソフトウェアは、大量のテキストデータから有益な情報を抽出し、直感的なグラフやチャートで表示できます。
顧客の声、SNSの投稿、市場調査の結果など、さまざまなソースからのデータを処理し、トレンド分析、感情分析、キーワード抽出などを行うことが可能です。
さらに、データのドリルダウン機能も提供し詳細なデータ探索を可能にします。
データを深く理解し、ビジネスの成長を加速させたい企業にとって、見える化エンジンは理想的なテキストマイニングツールです。
料金は要問合せとなっているので、気になる方は見積もり依頼してみましょう。
AIテキストマイニング by ユーザーローカル
株式会社ユーザーローカルが提供する「AIテキストマイニング」は、感情分析、キーワード抽出、トレンド分析など、多様な分析機能を提供します。
特に、企業向けのテキストマイニングサービスでは、顧客満足度の向上、マーケティング戦略の策定、製品開発の改善など、ビジネスの各領域での活用が可能です。
ユーザーローカルのAIテキストマイニングは、データの可視化にも優れており、分析結果を直感的に理解できるダッシュボードを提供。これにより、ビジネスユーザーでも容易に深い洞察を得ることができます。
Webブラウザから無料で使えるサービスなので、まずは使ってみるのがおすすめです。
Magic Insight for WEX(株式会社イーネットソリューションズ)
「Magic Insight for WEX」は、データ分析とビジネスインテリジェンスを革新するツールです。
このソフトウェアは、企業が膨大なデータを効率的に分析し、価値ある洞察を得るために設計されています。
主な特徴は、高度なデータ分析機能と直感的なユーザーインターフェースです。
ユーザーは、データの視覚化、レポート作成、パフォーマンス分析など、多岐にわたる機能を利用できます。また、データのドリルダウンやフィルタリング機能もあります。
料金は初期費用25万円～、月額費用10万円～となっています。小売業界での顧客行動分析、製造業での生産効率の最適化、金融業界でのリスク管理など、多様なビジネスシナリオでの活用が可能です。
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で活用されており、企業のビジネス課題解決に貢献しています。
ここでは、具体的な企業の事例を通して、テキストマイニングがどのように活用されているのかを紹介します。
グリーエンターテインメント株式会社
グリーエンターテインメント株式会社は、ソーシャルゲームの運営において、AIテキストマイニングを活用して顧客の声を分析し、ゲーム開発やサービス改善に役立てています。
ゲームのレビューやユーザーフォーラムへの投稿など、膨大な量のテキストデータを分析することで、ユーザーがゲームのどの部分に満足し、どの部分に不満を感じているかを把握しています。
ゲームの問題点や改善点を効率的に特定し、ユーザー満足度の向上につながるだけではなく、ユーザーの声をリアルタイムで把握し、迅速な対応ができる点も効果として挙げられています。
江崎グリコ株式会社
江崎グリコ株式会社は、顧客アンケートの分析にテキストマイニングを導入し、製品開発や広告キャンペーンの改善に活用しています。
アンケートの自由回答欄を分析し、消費者の隠れたニーズや傾向を発見することで、商品開発やマーケティング戦略に反映しています。
先ほど紹介した「見える化エンジン」を活用した事例になります。
森ビル株式会社
森ビル株式会社の一部門である森美術館は、テキストマイニング技術を活用してSNS運営の効率化と改善を実現しています。
Twitterアカウントの分析を行いフォロワーの反応や傾向を把握することで、投稿内容を最適化するという活用方法をしています。
フォロワーの属性や興味関心を把握することでターゲット層に合わせた投稿内容を作成するだけではなく、他の美術館のSNS運用との比較を行うことで業界内でのポジショニングを把握できたという事例も紹介されています。
まとめ：テキストマイニングの大量データ分析を活用
テキストマイニングは、膨大なデータの海から有用な情報を抽出し、分析する強力なツールです。
この分野の進歩は、AI技術の進化とともに加速し、データ駆動型の意思決定に不可欠な要素になっています。ビジネス、医療、教育など多様な分野での応用が進み、新たな発見や効率的な問題解決が可能になります。
今後もテキストマイニングは、精度の高い分析、予測モデリング、リアルタイムの洞察獲得といった点で重要性を増すでしょう。
弊社Jiteraでは、自社のAIツール活用によるアプリ・システム開発を始めとして積極的にAI活用を推進しております。テキストマイニングを含め、AI導入に関してお困りの際にはお気軽にお問い合わせください。
