テキストマイニングとはなに？AIでのメリットや効果的な手法、利用技術と応用をわかりやすく徹底解説！
INDEX
- テキストマイニングとはなに？
- テキストマイニングの意味
- テキストマイニングを用いるメリット
- メリット①非構造化・定性データに強い
- メリット②圧倒的な作業効率の改善につながる
- テキストマイニングの効果的な手法
- センチメント分析
- 主成分分析
- 共起分析
- テキストマイニングを飛躍させるAIのメリット
- テキストマイニングが重宝されるケース
- 顧客の声を使ったサービスの改善や開発
- 問い合わせへの満足度の向上
- マーケティングへの活用
- テキストマイニングに欠かせないツールについて
- 誰でも簡単にテキストマイニングができる！
- エクセルで行うテキストマイニング
- テキストマイニングの応用例
- まとめ
- さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
皆さんはLLMをご存じですか？LLMは大量の言葉を学び、AIが人間と同じような感覚で言葉を紡ぎだせるようにした言語モデルを指します。AIが人間のように自然な言葉遣いで文章が作れるのか、注目が集まっています。
本記事ではLLM（大規模言語モデル）とは何か、その意味や仕組み、メリットなどを中心に解説していきます。
テキストマイニングとはなに？
テキストマイニングとはどういうものなのか、ここからはテキストマイニングの意味など基本的な情報を解説します。
テキストマイニングの意味
テキストマイニングは「文書」を示すテキスト、「採掘」を意味するマイニングの2つが組み合わさっています。これにより、文書の採掘という意味になり、膨大な文章を採掘しながら分析を行っていく意味へと変わっていくのです。
テキストマイニングはデータマイニングの1つであり、統計学などの技法を用いることで、これまでのデータ分析とは違う発見をすることができます。
テキストマイニングを用いるメリット
多くの企業がテキストマイニングを用いた分析を行っていますが、なぜテキストマイニングに注目するようになったのかといえば、それは多くのメリットがあるからです。テキストマイニングを用いるメリットをご紹介していきます。
メリット①非構造化・定性データに強い
テキストマイニングが最も活かされるのは非構造化・定性データの分析を行うケースです。非構造化・定性データとは具体的な数字に置き換えにくいデータを指します。例えば、売り上げや来場人数などは明確な数値があるので、分析はしやすいとされています。しかし、非構造化・定性データの場合は人の感情や購買に至った理由などが該当するため、数値化のしようがありません。
非構造化・定性データをいかに評価していくか、その際に使われるのが多くの文章です。この文章をテキストマイニングによって分析していくことで、様々な評価が行えるようになります。このあたりが1つのメリットと言えます。
メリット②圧倒的な作業効率の改善につながる
文章をチェックして評価する作業は人間のなせる業であり、本来コンピューターが苦手とするところです。しかし、あまりにも大量の文章を評価し、分析を行うのはさすがの人間も疲れてしまいます。そんな時、テキストマイニングであれば、どれだけ膨大な文章であってもコンピューターは疲れないので、ひたすらに分析を行います。
人間がやるよりも作業効率は圧倒的に改善され、分析もすぐに行われます。別の作業に応用できるようになり、リソースの有効活用にもつながっていくのです。作業の優先度がガラッと変わるという点でも、テキストマイニングの重要性は日に日に高まっています。
テキストマイニングの効果的な手法
テキストマイニングには様々な手法が存在します。ここでは代表的な手法についてご紹介していきます。
センチメント分析
センチメント分析は、感情を意味するセンチメントを分析する手法です。ここでの感情は主に3パターンに分類でき、「肯定的」・「否定的」・「中立的」に分けられます。これらの感情を踏まえ、特定の口コミや問い合わせ、SNSでの発言などを感情の観点から分析を行っていきます。
主成分分析
主成分分析は、ビッグデータを用いる際に使われる方法で、データ量を厳選し、特徴や傾向を探っていくというものです。細かな情報までは分析しきれないものの、大まかな傾向を探る際に重宝されます。
共起分析
共起分析は文章の中で用いられる単語の使用頻度などから分析を行っていく方法です。食べものの場合、どんな言葉をセットにしている時においしい、まずいという評価につながるのかを分析できます。刺身の場合であれば身が引き締まっている、プリプリっとしているなどはおいしい表現で用いられますが、生臭いとか身が緩いなどはあまりいい表現ではありません。
このように、単語の組み合わせによって傾向をつかんでくことでその商品・サービスが持つ魅力と評価を知ることができます。
テキストマイニングを飛躍させるAIのメリット
テキストマイニングには仮説を立てるやり方と立てないやり方の2種類があります。仮説を立てるやり方は人間がおおよその答えを持ち合わせていて答え合わせをするかのように用いますが、仮説を立てないやり方は人間では想像もつかない衝撃の結果をもたらすこともあるのです。
この仮説を立てない分析において非常に役に立つのがAIです。AIはたくさんの学習を行わせることで飛躍的に言葉の理解を深め、それにちなんで学習を行い続けます。その中で傾向を見つけ出し、テキストマイニングの分析を向上させます。
AIにやらせることでよりコスト削減につながるだけでなく、ある意味機械的な判断と明らかに平等なジャッジを行い、分析を進めてくれます。つまり、人間が持つこれまでの知識や経験、主観、偏見を排した形での分析が行えるからこそ、人間には思いつかない結果をもたらすのです。
テキストマイニングが重宝されるケース
テキストマイニングが重宝されるのはどんな時なのか、テキストマイニングが本領を発揮するケースをご紹介します。
顧客の声を使ったサービスの改善や開発
Googleマップには星の数での評価や口コミが掲載されることで、お店の状況を知ることができます。近年は膨大な口コミ、SNSでの評価などが大量にあるため、特定のサービスに関する評価、不平不満、絶賛などがあふれかえっています。こうした顧客の声を活用し、サービスの改善・開発につなげられるのがテキストマイニングのいいところです。
また企業に届く問い合わせや小売店からの情報など様々な声があり、これらを分析することで企業が把握していなかったことまで知ることができます。これを踏まえて改善を行っていくことでよりよいサービスにつながっていくと言えるでしょう。
問い合わせへの満足度の向上
近年各企業のホームページではチャットボットを始め、チャットを活用しながらユーザーが困っていることに回答していく機能が一般的になりつつあります。Q&Aのコーナーでは自分が知りたいことがなかなか出てこずイライラした経験を誰しもが持っていますが、チャットボットなどがあれば、それを避けられます。
例えば、チャットボットとの会話で問題が解決するようなやり取りもあれば、直接電話をしてもらわないと解決しないこともあるでしょう。こうした選別を行うのもテキストマイニングによって分析を行うからこそです。問い合わせへの満足度の向上は、ユーザーにとっても安心感につながり、サービスを利用し続けることにつながっていきます。
マーケティングへの活用
テキスト自体は数値化できませんが、テキストマイニングによって貴重なデータとして扱えるようになります。データ化してしまえば、マーケティングへの応用もしやすくなります。どのような傾向にあるのかを把握し、それを踏まえた戦略を立てることで販促につなげられるのです。
単に数字で表すよりも文章の方が微妙なニュアンスも含まれるのでより実態をつかみやすいとも言えます。その点ではテキストマイニングの存在はマーケティングへの活用を考えると欠かせないものと言えるでしょう。
テキストマイニングに欠かせないツールについて
テキストマイニングではいくつかの分析方法がありますが、様々な分析を行っていくにはツールの存在が不可欠です。最近ではブラウザ上で簡単に行えるほか、エクセルでもテキストマイニングが行えます。
誰でも簡単にテキストマイニングができる！
テキストマイニングのツールは専用のソフトでも当然できますが、分析したいテキストを入力すれば、簡単にブラウザ上で解析が行えるフリーのツールが存在します。誰でも簡単にテキストマイニングが行えるので、気になる文章があればその分析を行い、傾向を探ることも可能です。
多くのケースでは機能をシンプルにした簡易的なもので、より精度を高めるとなると課金が必要ですが、テキストマイニングとはどういうものかを知るには効果的です。小説を入力すると、どんな言葉が用いられているのか、その頻度や関連性などが瞬時に見える化されるため、ここから読み解いていくことができます。
エクセルで行うテキストマイニング
テキストマイニングはエクセルでも行うことが可能です。ただ、エクセルを用いるには下準備が欠かせません。テキストマイニングツールのように情報を入れればすぐに結果が出るわけではないので、単語ごとに分解する「形態要素分析」が欠かせません。
形態要素分析を活用すればエクセルにある関数で応用していくことで出現頻度などを調べられます。この出現頻度を視覚的にするには「ワードクラウド」を用いることになります。こうすることでエクセルでもテキストマイニングは行えます。しかし、人力である程度行わなくてはならないため、AIやツールを使ったテキストマイニングの方が断然効率的です。
テキストマイニングの応用例
テキストマイニングの応用事例を見ていくと、最もテキストマイニングに適しているのが顧客に関するデータ分析です。顧客へのアンケートや問い合わせの内容から情報を抜き取ることができます。またアンケートや問い合わせでは年齢別・性別・購入金額別に分けての分析も行えるため、製品の長所や短所、どのジャンルに強いか弱いかを踏まえた戦略を立てられます。
SNS時代となり、多くの人たちが自分自身で思ったこと、感じたことを発信できる時代となりました。そのため、無邪気につぶやかれた言葉を分析して応用することも可能になったと言えます。アンケートや問い合わせは一定以上の怒りや失望、反対に喜びなどがあって書いてもらえるものですが、SNSは無邪気につぶやかれることが多く、より実態を示しやすいため、テキストマイニングのし甲斐があります。
このように、テキストでのやり取りが増えたことでテキストマイニングの可能性はより広がったと言えます。
まとめ
テキストマイニングは現代において必要不可欠なものとなっており、数値化できないものをできる限りデータにしていく際には重要な手法となっています。特にチャットボットなどAIと人間がコミュニケーションをしていく状況にあって、テキストマイニングを行うことはコミュニケーション向上にもつながっていきます。
まるで人間とコミュニケーションをしているようなやり取りがチャットボットを通じて行える時代となりました。こうした技術を可能にさせたのもテキストマイニングのおかげでもあるのです。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
