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テキストマイニングとは?必要性や活用シーンを解説!

 2022.06.21  株式会社電算システム

IT技術の発展に伴って、AIを用いた新たなデータ分析手法が次々に登場しています。そのような中で今注目を集めているのが、自然言語の中から有用なデータを抽出する分析手法「テキストマイニング」です。

本記事ではテキストマイニングの基本的知識や概要をはじめ、そのメリットや活用シーン、導入する上で必要なことなどを詳しく解説していきます。

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、膨大なビッグデータの中から隠れた傾向性や法則性を分析するIT技術「データマイニング」の一種です。テキストマイニングには、「AIの自然言語処理(※)機能を用いることで、話し言葉なども含む日常言語によって構成されたテキストデータからも有益な情報を抽出できること」という特徴があります。

テキストマイニングを用いることで、アンケート調査やSNS、コールセンターの問い合わせ、あるいは新聞や雑誌の記事など、あらゆる流入元からテキストデータを分析することが可能になるのです。

※ここで言う「自然言語処理」とは、私達が日常的に利用している「言語」を機械的に処理することを指します。

テキストマイニングの必要性

IT技術の発展により、現代の企業データベースには、膨大なビッグデータの蓄積が可能になりました。しかもDXが促進される中、このデータ量はますます肥大化していくことが確実です。

しかし人間が手作業で企業のデータベースに散在する莫大なデータの中から有用な情報を探そうとすれば、とてつもない時間と人手がかかってしまうことでしょう。実際、アンケートやコールセンターの通話履歴など、豊富なテキストがあるにもかかわらず、それらを上手く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を活用すれば、こうした死蔵されているデータの中からも、企業にとって有益な情報を見つけ出すことが可能です。コールセンター業務であれば、テキストデータに埋もれていた要素を分析・抽出することで、対応マニュアルや担当者の教育に欠けている点などを見いだせます。これらを改善することで結果として、顧客満足度の向上につながるのです。

あるいは、SNSやニュース記事などの社外情報にテキストマイニングをかけることによって、今のひそかなトレンドを知ることができるかもしれません。あるいは自社製品に対するリアルな声を拾って、今後の開発のヒントが得られることもあるでしょう。このようにテキストマイニングは、社内外の膨大な情報を活かすために欠かせないツールなのです。

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テキストマイニングのメリット

テキストマイニングを活用することで企業はどんな恩恵を得られるのでしょうか。以下ではテキストマイニングのメリットについて解説していきます。

膨大な量のテキストデータから情報を得られる

現代の社会には情報の洪水といっていいほどさまざまな情報があふれています。ニュースサイトには次々と新着記事がアップされ、SNSでは世界の大きな事件から個人のささやかな出来事についてまで、文字通りリアルタイムに多様な言葉が情報として飛び交っています。

人間の能力では、こうした玉石混交の情報の海から意味のあるデータを抽出するには途方もない時間がかかります。しかし、テキストマイニングを活用すれば、膨大なテキストデータの分析にかかる時間を大幅に削減することが可能です。

機会損失の回避

テキストマイニングによってスピーディーな情報解析が可能になることは、企業が機会損失を回避する上でも役に立ちます。上記のように、現代では次から次に新しい情報が流れては消えていきます。
そうした情報の中には企業にとっては有益なものもありますが、人の手によって情報をチェックしていたのでは、新たな発見につながるような情報も見逃し、機会損失を発生させてしまう恐れを無視できません。テキストマイニングでは、時流に後れない迅速な解析が可能である一方、過去のデータの抽出・分析まで可能なので、企業はそうした機会損失を回避できます。

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企業活動において具体的にどのように活かされるのでしょうか。以下ではテキストマイニングの活用シーンについて紹介していきます。

トレンドの分析

話し言葉などの自然言語の解析が可能なテキストマイニングは、リアルタイムにユーザーのトレンドを分析するのに適しています。例えば、SNSや口コミなどをテキストマイニングにかければ、リアルな顧客の声を集計し、自社製品や競合製品の分析に役立ちます。テキストマイニングによって、サービスや商品に関する顧客の不満や改善点を抽出することで、今後のマーケティング戦略や課題解決に活用できるでしょう。

アンケート結果の分析

テキストマイニングは企業がアンケート調査の結果分析をする際にも役立てられます。従来のアンケート調査では、手書きで記入したアンケートをExcelなどに手作業で集計して報告するのが主流でした。あるいは、デジタルでアンケートを実施してアンケート集計を自動化する場合でも、システムがデータ処理しやすいように選択式のアンケートにするに留まっていました。

しかし、テキストマイニングが登場したことで、企業が顧客から意見をありのまま出してもらうための自由回答式アンケートも、集計や分析が自動化できるようになりました。情報の鮮度の維持と労力削減の両立が可能となったのです。

市場予測

従来、ITツールを用いた市場予測といえば、株価など数値化されたデータを分析するのが常でした。しかし自然言語のテキストデータを解析できるテキストマイニングの機能がさらに発展すれば、新聞や雑誌、論文などを分析し、そこから市場予測を行えるようになると期待されています。この機能開発が本格化すれば、特許状況を分析したり、競合他社の投資傾向を予測したりすることも可能になるかもしれません。

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Google Cloud 事例

データ分析基盤を整備する上で大切なこと

テキストマイニングを有効に活用するには、データを効果的に分析するための基盤を入念に整備しておくことが大切です。例えば、いくらデータを収集しても、それが実際に活用されなければ意味がありません。

それゆえ、データ分析基盤を整備する上ではデータの利用者のユースケースに沿って行うことが大切です。また一般に、「データの収集・分析・活用までの流れは、不可逆なものであることが望ましい」とされます。というのも、逆方向の流れを許してしまうと、エラーの管理などが複雑化してしまうからです。もちろん、そもそも分析にかけるデータの選定も、自社の目的に沿って行わなければなりません。

Google Cloud Platform(GCP)でスピーディーなテキスト分析を

企業に蓄積されたビッグデータを分析・活用するためには、データの収集・管理・分析に長けた多機能なプラットフォームの確保が必要です。そこでテキストマイニングの活用に適したデータプラットフォームとしておすすめしたいのが、「Google Cloud Platform」(GCP)です。GCPを利用すれば、Google の持つAIや機械学習といったテクノロジーをクラウド上で利用することが可能。高性能な仮想マシンを搭載したGCPは、機械学習を活用したビッグデータの分析や、低コストでのアプリケーション開発など、さまざまな機能を提供しています。

Natural Language AI のご紹介

GCPの中でも、自然言語処理に特化したサービスの一つがNatural Language AIです。Googleの機械学習を利用して、示唆に富んだテキスト分析を行う事が可能です。具体的には、下記の3つのサービスが存在しています。

  • AutoML
  • Natural Language API
  • Healthcare Natural Language AI

Natural Language APIでは、予めトレーニングされた機械学習モデルを利用しての言語解析が可能です。対してAutoMLでは、UI上からトレーニングモデルをカスタムすることで、より専門性の高い課題に対しての言語解析を実行できます。また、Healthcare Natural Language AIは、論文などの文書から医療情報を読み取ることに特化した、その名の通り医療分野向けの機能です。

AutoMLは「感情の分類、抽出、検出」に、Natural Language APIは「感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文解析」などの幅広い分類、分析に対応しています。

それぞれがどんな分析内容かは、以下の通りです。

  • 感情分析
    • 「score」、「magnitude」の2つの数値を表示し、この数値とタスクの目的から、テキストがポジティブかネガティブか、あるいはニュートラルなのかを分析する
  • エンティティ分析
    • 「どんな単語(name)」が「どんなタイプ(type)」であり、「文章中でどのくらい重要か(salience)」ということを分析する
  • エンティティ感情分析
    • 「感情分析」と「エンティティ分析」の2つを組み合わせた分析をする
  • 構文解析
    • 文章中の単語の品詞や修飾関係等を分析する
  • コンテンツ分類
    • テキストがどんなカテゴリに属していそうかを分類する

まとめ

本記事では、テキストデータから有益な情報を抽出するITツール「テキストマイニング」について解説しました。テキストマイニングは高度な自然言語解析によって、企業内外に存在するデータの中から業種のトレンドや顧客の要望など、経営に役立つさまざまなヒントを与えてくれます。

こうしたビッグデータ分析は人の手によって行おうとすると非常に煩雑な作業になってしまうため、ITツールの活用はいまや不可欠です。そこで、テキストマイニングを企業に導入するにあたっておすすめしたいのが、Google Cloud Platform(GCP)です。GCPを活用すればデータの収集・管理・分析に役立つ強力なサポートを手軽に受けられます。ぜひご利用してみてください。

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