AIによるテキストマイニングの活用例とは？メリットやツールの選び方も解説

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テキストマイニングの概念

テキストマイニングとは、膨大なデータから価値ある情報を抽出するデータマイニングと呼ばれる手法の一種です。テキストマイニングでは、テキストデータを分析して有意性のある情報を抽出します。

多くの企業がテキストマイニングに取り組む理由は、テキストマイニングによる分析結果を、商品の需要予測や顧客ニーズの把握などに活用できるためです。SNSやWebサイトで得られる商品やサービスに対する口コミ、顧客を対象に実施したアンケートなど、数々のテキストデータがテキストマイニングの対象となります。

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テキストマイニングにAIを使う理由

AI（Artificial Intelligence）とは、人工知能のことです。テキストマイニングにAIを活用すると、言語のニュアンスを加味した分析結果を得られます。

テキストマイニングは、大きく分けて仮説を立てる手法と仮説を立てない手法の2種類に分けられます。AIを必要とする分析手法は、仮説を立てないテキストマイニングです。仮説を立てないテキストマイニングを実施すると、人間では思い至らない分析結果を導き出せる可能性があります。

データマイニングとの違い

テキストマイニングとデータマイニングは、どちらも大量のデータから有用な情報を抽出する手法ですが、扱うデータの種類が異なります。データマイニングは主に数値データや構造化されたデータを対象とし、統計的手法を用いて規則性やパターンを発見します。一方、テキストマイニングは文章や言葉といった非構造化データを分析対象とし、自然言語処理技術を活用して意味や感情を読み取ります。例えば、売上データの分析はデータマイニング、顧客のレビューコメントの分析はテキストマイニングに該当します。

近年では、両者を組み合わせて多角的な分析を行う企業も増えており、より深い洞察を得ることが可能になっています。

テキストマイニングの種類

ここではテキストマイニングの種類について解説します。テキストマイニングを実施することで、大量の文章データからテキストの分類と探索的データ解析が可能です。

1.テキストの分類

テキストマイニングを実施することで、内容ごとにテキストを分類できます。例えば、商品に対する顧客の口コミをテキストマイニングで分析すると、肯定的な口コミと否定的な口コミの割合を判断できる…といった使い方ができます。

AIをテキストの分類に使う場合は、「教師あり学習」という手法を使います。教師あり学習では、前もってAIにテキストの分類方法を教えなければいけません。また、AIに多くの学習をさせるほど、テキストを分類する精度を高めることができます。

2.探索的データ解析

テキストマイニングという場合は、一般的に探索的データ解析を指します。手がかりがない状態から課題解決の糸口を見つけることが、探索的データ解析の目的です。探索的データ解析を使うときは、そのデータからどのような情報が得られるか分かっていません。本格的に分析する前の下準備として、探索的データ解析を実施する企業も多く見られます。

AIによるテキストマイニングが企業にもたらすメリット

AIをテキストマイニングに使うと、大量のデータを短時間で分析でき、高精度な予測も可能です。AIによるテキストマイニングが企業にもたらすメリットを解説します。

1.コスト削減

AIは大量のデータを素早く分析可能です。効率化により作業時間が減ると、コスト削減が見込めるでしょう。これまで社員がデータ分析に費やしていた時間を、他の業務に回すことも可能です。

また、AIによる高精度な予測があれば、ピンポイントで施策を打てます。例えば、メーカーが品質改良に取り組むとしましょう。テキストマイニングの結果を基にクレームが多いパーツから改良すると、開発コストを抑えて成果を出すことができます。

2.意思決定の迅速化

高精度な予測を短時間で得られると、企業の意思決定が迅速になります。しかも、AIによるテキストマイニングは、主観や私情を挟みません。早く的確な施策を決められるほど、企業はビジネスチャンスを逃さずに済みます。

いち早くトラブルを把握するためにも、AIによるテキストマイニングは有効です。例えば、コールセンターやSNSなどのデータをリアルタイムに分析すると、顧客からのクレームを早期発見して課題解決に動けます。一方、人間の感覚では、大事にならないとトラブルに気がつけないかもしれません。

3.分析の属人化を防ぐ

従来の手作業によるテキスト分析では、担当者の経験や主観によって結果が左右されやすく、分析の属人化が課題となっていました。AIを活用したテキストマイニングでは、一定のルールや学習済みモデルに基づいて客観的な分析が行われるため、担当者が変わっても一貫した結果を得ることができます。また、分析手法や判断基準が明確化されることで、チーム内での知識共有も容易になります。

これにより、特定の担当者に依存しがちだった分析業務を標準化でき、組織全体の分析スキル向上と業務の継続性確保につながります。分析結果の再現性も高まり、より信頼性の高い意思決定が可能になります。

4.人間が読む以上の情報を得られる

AIを活用したテキストマイニングは、人間の読解能力を超えた分析が可能です。膨大な量のテキストデータから、人間では見落としがちな微細なパターンや隠れた関連性を発見できます。例えば、数万件の顧客レビューから特定の単語の組み合わせや感情表現の傾向を抽出し、潜在的な課題や機会を特定することができます。

また、複数の言語や専門用語が混在するデータでも、統一的な基準で分析を行えるため、グローバル企業や専門性の高い業界でも有効です。さらに、時系列での変化や地域差なども同時に分析できるため、多面的で深い洞察を得ることが可能になります。

AIを活用したテキストマイニングの分析対象

AIは社内外のビッグデータを分析することができます。AIを活用したテキストマイニングの対象を見ていきましょう。

1.社内のビッグデータ

企業は数々のビッグデータを抱えています。社内のビッグデータを以下に示しました。

• 営業日報
• 作業日報
• 設計書
• 点検や整備の記録
• 健康診断の記録

社内のビッグデータを分析することで、環境改善や効率化などに役立ちます。例えば、営業日報をテキストマイニングにより分析すると、営業活動で発生しやすい課題を特定できるでしょう。分析結果を営業活動に反映させることで、営業効率のアップが期待できます。

2.社外のビッグデータ

社外のビッグデータを以下に示しました。

• 新聞記事
• 雑誌記事
• 統計
• 論文
• 特許
• SNS
• ブログ
• インターネット掲示板
• 口コミサイト

社外のビッグデータを活用する目的は、市場予測や顧客ニーズの分析、リスク管理などです。例えば、新聞記事から市場予測するシステムが研究されています。

かつては、株価のような定量的なデータで市場予測を行っていました。しかし、定量的なデータのみでは、精度の高い予測ができません。AIによるテキストマイニングで新聞記事を分析できると、高精度な市場予測に役立つことが期待できます。

3.顧客の声

分析した顧客の声は、商品の企画・開発からマーケティング施策の立案まで、幅広く役立ちます。顧客の声について、入手先の一例は以下の通りです。

• コールセンター
• メールによるアンケート
• チャットボット

テキストマイニングツールでは、コールセンターなどで得られる音声データの分析も可能です。社員が音声データを書き起こす手間を省けると、業務効率が見込めるでしょう。近年のテキストマイニングツールには、音声データからトラブルになりそうな情報を自動的に感知して、アラートを鳴らすものもあります。

テキストマイニングの使い方・活用例

テキストマイニングやAIは、以下のようなシーンで広く活用されています。

1.顧客フィードバック分析

顧客から寄せられるレビューやアンケートの自由回答、問い合わせ内容などを分析することで、商品やサービスの改善点を効率的に特定できます。従来は担当者が一つずつ読み込んで分類していた作業を、AIが自動的に実行し、頻出する不満点や要望を抽出します。例えば、感情分析機能を活用すれば顧客の満足度レベルも数値化でき、優先的に対応すべき課題の判断材料になります。時期や商品カテゴリ別に分析すれば、季節要因や特定商品に関連する傾向も把握できるでしょう。

このように体系的に顧客の声を分析することで、より効果的な改善施策の立案と顧客満足度の向上を実現できます。

2.ソーシャルメディア分析

SNSやブログ、掲示板などに投稿される自社ブランドや商品に関する投稿を分析し、市場での評判や消費者の生の声を把握する活用方法です。テキストマイニングにより、投稿内容の感情分析や話題の傾向を定量的に分析できます。炎上リスクの早期発見や、新商品に対する反応の測定、競合他社との比較分析なども可能です。投稿者の属性や影響力を考慮した分析を行えば、ターゲット層の反応や口コミの拡散状況をより詳細に理解できるでしょう。

これらの情報は、マーケティング戦略の調整やブランドイメージの管理、危機管理対応などに活用され、企業の評判管理において重要な役割を果たします。

3.ワードクラウド

ワードクラウドは、テキストデータ内で頻繁に出現する単語を視覚的に表現する手法で、重要なキーワードを一目で把握できます。単語の出現頻度に応じて文字サイズが変わるため、データ全体の傾向を直感的に理解できる利点があります。顧客アンケートの自由回答や会議の議事録、SNSの投稿内容などから作成することで、関心事や課題の優先順位を素早く把握できます。経営層への報告資料や社内での情報共有においても、複雑なデータを分かりやすく伝える手段として効果的です。

ただし、単語の出現頻度のみに基づくため、文脈や感情の分析には他の手法との組み合わせが必要になります。

日本語ではテキストマイニングの活用は難しい？

日本語のままでは、テキストマイニングによる分析が難しい場合があります。日本語は単語の切れ目が分かりにくく、敬語・漢字・方言などの要素も加わって複雑です。ただ、日本語に強いテキストマイニングツールなら、日本語のままでも問題なく分析できます。

また、日本語でテキストマイニングを実施する際は、辞書のアップデートが欠かせません。語彙量の多さも、テキストマイニングのハードルを引き上げているためです。若者特有の流行語や新しいビジネス用語など、日本語の新しい言葉は日々増え続けています。

テキストマイニングツールの選び方

以下では、テキストマイニングツールの選び方を解説します。AIの搭載状況だけではなく、テキストマイニングツール選びでは他にも重視すべきて点があります。分析する対象、分析結果を可視化する方法、費用面などを検討してテキストマイニングツールを選びましょう。

1.分析する対象に合っているか

SNS分析に適したツールなど、テキストマイニングツールにはそれぞれ強みがあります。分析対象が広いツールなら、さまざまな用途に活用可能です。また、分析できる対象が増えるほど、情報の偏りを防げるというメリットがあります。

2.分析結果の可視化手段

分析結果を可視化する手段は、情報の活用方法に応じて使い分けましょう。例えば、顧客ニーズを把握したいときは、弊社の「見える化エンジン」に搭載されている、特徴比較マップやニーズランキングが便利です。

特徴比較マップは、性別や年代などの顧客属性別に、ニーズの高いキーワードをマップ化します。特徴比較マップを使うと、ターゲットのニーズを詳しく把握可能です。また、ニーズランキングは、顧客の要求や容易にできることを見える化します。

3.費用

本格的にテキストマイニングを実施する企業には、有料のテキストマイニングツールがおすすめです。有料ツールには手厚いサポートが受けられるものが多く、テキストマイニングに不慣れな人でも無理なく利用できると考えられます。一方、無料のツールは導入費用を抑えられる反面、使いこなすまでに時間がかかる点がデメリットです。

まとめ

テキストマイニングツールでは、テキストデータの分類や、探索的データ解析を行います。テキストマイニングツールを選ぶ際は、AIの搭載状況に加え、分析するテキストの対象や分析結果の可視化手段、費用面にこだわりましょう。

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