AIによるテキストマイニングの活用例とは？メリットやツールも解説

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。

テキストマイニングとは？活用方法やアウトプット例までご紹介！

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。

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。活用例もご紹介しますので、自社での活用をイメージしてみましょう。

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2つのメリット

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。

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。

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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※富士キメラ総研調べ

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