大量のテキストデータ（文章）から、ビジネスに有益な情報を抽出するテキストマイニングツール。企業には市場調査結果やSNS投稿など膨大なテキストデータが蓄積されており、テキストマイニングツールへの注目が高まっています。本記事では、テキストマイニングツールで実現できることや機能一覧、導入するメリット・効果を紹介します。
テキストマイニングツールの導入を検討している方は以下の記事も参考にしてください。
テキストマイニングツール 6選｜比較・選定ポイントとおすすめ「テキストマイニングソフトウェア」の特徴
テキストマイニングツールとは
テキストマイニング（text mining）とは、文章データを解析してビジネス等に有益な情報を抽出する分析手法です。テキストマイニングでは大量のデータを取り扱うことが多いため、専用のツールやソフトウェアを用いて行います。
企業には、顧客からの問い合わせやSNSの口コミデータ、アンケートの自由記述回答など、膨大な文章データが蓄積されています。テキストマイニングツールには、様々なテキストデータを単語や文節で区切って出現頻度や出現傾向を解析する機能が備わっており、マーケティングや商品開発に活用できる情報を抽出することができます。
なお、テキストマイニングツールの分析対象には以下のものがあります。
- マーケティング調査や顧客アンケートの回答
- コールセンターに寄せられた問い合わせ・意見
- SNSや口コミサイトの投稿内容
- 営業日報や社内報告書
- 研究論文
ここでは、主にマーケティング領域におけるテキストマイニングツールの特徴について説明します。
テキストマイニングツールで実現できること
テキストマイニングツールによって実現できることは以下の2点です。
定性データを定量的に分析できる
アンケートの自由回答やSNSの口コミ投稿のような定性データは、文章のままでは定量的に分析するのは困難です。テキストマイニングツールでは、定量分析がしやすくなるようにAIによる自然言語処理を施します。
具体的には、文章データを名詞・動詞・助詞など最小単位に分解し、単語間の関連性などの構造を可視化することができます。
- 形態素解析
テキストを単語ごとに切り分けて解析します。
- 構文解析
文章の構造を句・文節の単位で解析します。
大量のテキストからスピーディに傾向を可視化
テキストマイニングツールには分析機能が備わっており、大量の文章データを様々な切り口で分析し、傾向を可視化することが可能です。
例えば、ユーザーが商品に対してどのような感情を持っているかを可視化する「センチメント解析機能」や、同時に出現することが多い単語同士をネットワークでつないでビジュアル化する「共起分析」などがあります。
テキストマイニングツールでは分析結果が自動抽出されるため、「アンケートの回答傾向」や「商品に対するイメージ」などについて大まかな傾向をスピーディに把握できます。
- 頻度分析
- 時系列分析
- センチメント解析（ポジネガ分析）
- 主成分分析
- 共起分析
- 対応分析
テキストマイニングツールの導入で得られる効果
テキストマイニングツールの導入により、次の効果・メリットが期待できます。
マーケティング分析の工数削減／生産性向上
大量のアンケートデータやSNS投稿を目視・手作業で分析するには、非常に多くの時間・マンパワーを要します。テキストマイニングツールでは、膨大なテキストデータをソフトウェアが自動集計・ビジュアル化するため、工数やリソースを大幅に削減できます。
データ分析業務が効率化することで、従業員は商品開発や施策立案といった生産性の高いコア業務に注力できるようになります。
市場・顧客ニーズをスピーディに把握
市場のニーズが多様化するなか、自社の競争力を高めるには適切な顧客理解が不可欠です。テキストマイニングツールでは、蓄積されたテキストデータから、自社商品にまつわる顧客の声を自動抽出・分析してくれます。改善すべき課題や未知のニーズなどをいち早く察知することができ、スピーディにアクションを起こせるようになります。
ビッグデータ解析による需要予測
テキストマイニングでは、SNSをはじめインターネット上に投稿される膨大なテキストのデータ解析が可能です。多種多様な情報が混在するビッグデータでも、頻度分析や主成分分析などを用いて構造化することで、市場の需要・動向について大まかな傾向をつかむことが可能です。
テキストマイニングツールの機能一覧
テキストマイニングツールの主な機能を以下にまとめました。
|
機能 |
内容 |
|---|---|
|
形態素解析 |
文章を最小単位の単語に分解し、品詞を特定する 例）花子とラーメンを食べた →花子（名詞）/と（助詞）/ラーメン（名詞）/を（助詞）/食べ（動詞）/た（助動詞） |
|
構文解析 |
文章を文節に分け、主語・述語や修飾語・被修飾語などの係り受け関係を抽出する |
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頻度分析 |
出現頻度の多い単語を抽出する |
|
時系列分析 |
出現数を日別・週別など時系列で分析する |
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センチメント解析（ポジネガ分析） |
文章内の言葉から、商品に対する顧客や消費者の感情・気持ちを分析する。一般的には「ポジティブ／中立／ネガティブ」の3パターンに分類する |
|
主成分分析 |
大量のテキストデータを解析しやすくするために、低頻度の単語や関連性が低い単語を除外し、主軸となる単語や方向性を抽出する |
|
共起分析 |
同時に出現しやすい複数の単語をセットで抽出する |
|
対応分析（コレスポンデンス分析） |
クロス集計後のデータやローデータを、散布図を用いて視覚的に分析する |
どの機能が搭載されているかはツールによって異なります。選択の際は注意しましょう。
テキストマイニングツールで顧客ニーズを掘り起こそう
テキストマイニングツールを活用すれば、アンケートの自由記述回答やユーザーからの問い合わせ情報など社内に蓄積されたテキストデータを構造化・可視化し、商品開発やサービス改善に役立つ情報を抽出することができます。インターネットの書き込みなどのビッグデータ解析も可能で、市場の変化をいち早く察知できるようになります。
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