テキストマイニングツールとは？やり方やメリット・デメリットを解説

テキストマイニングツールは、膨大なテキストデータを自然言語処理技術で分析し、有益な情報を抽出してビジネス成果を最大化するツールです。この記事では、テキストマイニングツールの分析手法とやり方、導入のメリット・デメリット、選定する際の比較ポイントなどを解説します。

目次

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1. テキストマイニングツールとは
2. テキストマイニングの分析手法
3. テキストマイニングのやり方
4. テキストマイニングツールのメリット
5. テキストマイニングツールのデメリット
6. テキストマイニングツールを選ぶ際の比較ポイント
7. 有料ツールと無料ツールには機能に違いがある
8. まとめ

テキストマイニングツールとは

テキストマイニングツールは、大量のテキストデータを分析し、企業が求める情報を抽出するためのツールです。キーワードの頻度や傾向、関連性、時系列などを分析することで、有益な情報を抽出します。

人手による作業では限界があった、情報量と分析速度を克服し、迅速に顧客ニーズを把握できます。これにより、競争力の向上や戦略的な意思決定が可能となります。

テキストマイニングツールは、効率的なデータ分析の向上により、ビジネスの成果を最大化するツールとなります。

テキストマイニングとは

テキストマイニングは、大量のテキストデータから有用な情報を抽出するためのデータマイニング技術です。「テキスト」は、文章やレビューなどのことで、「マイニング」は採掘の意味です。膨大なテキストデータを鉱山に例え、有用な情報を見つけ出す作業を指します。

テキストマイニングにより、企業は顧客の意見やニーズを把握し、市場動向や競合情報を把握することができます。昨今では、テキストデータの膨大な量を効率的に分析し、情報を得るための重要なツールとして、幅広い分野で活用されています。

テキストマイニングとデータマイニングの違い

テキストマイニングは、文章の文字列を単語に分解し、有益な情報を抽出する手法です。一方、データマイニングは、文章に限らず、画像や動画、などあらゆる情報の中から、統計学や人工知能などを用いて、膨大なデータから、有益な情報を見つけ出す手法です。

つまり、テキストマイニングツールは、データマイニングの一種であり、画像や動画、文章などの多くのデータの内、マイニングする対象データが文章であるツールのことです。

テキストマイニングの分析手法

テキストマイニングには主に、センチメント分析、共起分析、対応分析、主成分分析の4つの手法があります。ここでは、それら4つの手法について解説します。

テキストマイニングツールを使用する際は、目的に応じた分析手法を選ぶことが大切であるため、それぞれの手法を十分に理解しておきましょう。

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センチメント分析

センチメント分析は、文章やテキストデータから感情や意見を抽出する手法です。主な目的として、顧客の意見やレビューの分析、ソーシャルメディア・SNSでのユーザーの反応におけるニーズの把握、製品やサービスの評判分析などがあります。

企業は、センチメント分析を活用することで、顧客の意見や需要動向を把握し、製品やサービスの改善、マーケティング戦略の調整に役立てることができます。センチメント分析は、顧客の声を把握するうえ、企業や組織にとって重要な情報を提供する貴重な手法です。

共起分析

共起分析は、テキストデータ内の単語やフレーズの共起関係を分析する手法です。共起分析では、テキスト中で共に出現する頻度の高い単語やフレーズの組み合わせを特定し、それらの関連性や意味の関係を抽出します。

例えば、「チョコレート」を調査すると、「甘い」「ビター」といった単語が高い共起率を示す場合、消費者は甘さやビターさに注目している可能性があります。このように共起分析は、製品の特徴や消費者の好みを理解し、マーケティング戦略などに役立つ手法です。

このように、共起分析は製品の特徴や消費者の好みを理解し、分析結果として表示します。その結果を考慮しながら、マーケティング戦略などに役立てることができる手法です。

対応分析

対応分析とは、単語やカテゴリなどの要素間の関係性を、視覚的に表現するための手法です。散布図と呼ばれるグラフを使用して、要素同士の関連性や傾向を把握することができます。

例えば、アンケート回答などのデータでも対応分析を活用できます。回答者の年齢・職業などの属性と回答内容の特徴を、関連付けてグラフ化することで、属性ごとに回答の傾向や関連性を視覚的に把握できます。

そのグラフを基に、潜在ニーズの把握や次回の取り組みにおける改善点などを洗い出すことができます。

主成分分析

主成分分析は、大量のテキストデータを効果的に分析し、主要な情報やパターンを抽出するための手法です。この手法は、テキストデータ内の単語や、フレーズの出現頻度・関連性を数値化し、テキストデータを適切に削減することで、データを扱いやすくします。

主成分分析は、主にビッグデータなどの膨大なデータをわかりやすく、分析しやすくするために用いられます。また、テキストデータを可視化したり、データの類似性や異なるトピックを抽出したりするのに役立ちます。

テキストマイニングのやり方

テキストマイニングツールの導入を検討していても、なかなか実際に使用するイメージが湧かないことも多いです。そこで、テキストマイニングのやり方を順番に4つの項目に分け、わかりやすく解説します。

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データ収集

テキストマイニングの第一歩は、適切なデータの収集です。一般的な方法としては、API（Application Programming Interface）などの技術を活用して、ウェブページ、SNSの投稿、ブログ記事などを収集します。

データ収集の際には、収集対象のテキストの範囲や期間、言語の設定などを、明確に定義することが大切です。情報分析の目的を明確にし、適切にデータ収集を行いましょう。

データ前処理

データ前処理は、テキストマイニングにおいて重要なステップです。情報抽出をしやすくするために、テキストデータを整形し、分析に適した形に変換する作業です。

具体的な手法には、テキストの正規化（大文字小文字の統一）、トークン化（単語や文に分割）、ストップワードの除去（頻出するが情報量の少ない単語の除去）などがあります。これにより、テキストデータを扱いやすい形に整え、効果的な解析を実施できます。

構造化データへ変換・蓄積

構造化データとは、ExcelやCSVファイルのような、データが「列」と「行」の形式で構造化されているデータのことです。しかし、企業で生成されるデータの大半が非構造化データであるため、テキストマイニングをする際は、構造化データに変換する必要があります。

構造化データは、管理や操作が容易であり、変換・蓄積しておけば、検索や集計、比較などの処理がスムーズに行えます。また、その後のデータ解析や分析においても、構造化データは適した形式となります。

分析

ここまでに収集、整理したテキストデータを分析します。分析する手法は、「テキストマイニングの分析手法」の項目で述べた、センチメント分析、共起分析、対応分析、主成分分析の4つがあります。

分析によって、データの傾向やパターンを把握しやすくし、意思決定や改善策の立案に役立てることができます。また、分析する際は、より把握しやすくするために、グラフやチャートなどでデータを可視化することも大切です。

テキストマイニングツールのメリット

テキストマイニングツールは、情報分析する上で多くのメリットがあります。ここでは、3つのメリットを解説します。自社のニーズに合っているかを比較して、導入が必要かを検討しましょう。

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大量のテキストデータの分析・共有ができる

テキストマイニングツールのメリットの1つは、大量のテキストデータを分析できる点です。膨大なテキストデータから有益な情報を抽出し、傾向やパターンを明らかにすることで、分析に必要なデータを得ることができます。

テキストマイニングツールは、文章のトピックやキーワードの抽出、感情や意見の分析、関連性の検出などの分析ができます。また、処理速度が高く、大量のデータを迅速に解析できるだけでなく、そのデータを関係者に共有することも可能です。
これにより、迅速な意思決定や市場動向の把握、競合分析などができます。

課題解決に向けた顧客の潜在ニーズ分析

SNSやアンケートによって得た情報から、企業の課題を見つけることができます。顧客からのコメントや、顧客の動向をテキストマイニングツールによってリサーチし、顧客の潜在ニーズを的確に分析します。

顧客の潜在ニーズを知ることで、自社の商品・サービスに関するキーワード推移の把握、迅速なトラブル対応に向けた対策を講じることができます。さらに、課題解決・トラブル防止だけでなく、競合分析によって、改善に向けた業務の効率化にもつながります。

分析業務を効率化できる

テキストマイニングツールは、分析業務の効率化に大きく貢献します。自然言語処理や機械学習のアルゴリズムを使用して、 自動的にデータ処理をし、キーワードの抽出、トピックの特定、感情分析なども自動で行います。

また、分析結果を視覚的に示すグラフやチャートを作成する機能も備えています。これにより、分析結果をわかりやすく可視化し、報告書やプレゼンテーションで効果的に伝えることができます。

将来・トレンドの予測ができる

テキストマイニングツールは、将来のビジネス予測に役立ちます。テキストデータから抽出された情報や傾向を分析することで、将来の動向やトレンドを予測することが可能です。ツールは大量のテキストデータを処理し、特定のパターンや傾向を見つけ出します。
例えば、顧客のレビューや意見を分析することで、新しい商品の需要予測や改善点の特定ができます。また、SNSやニュース記事の分析により、市場トレンドや消費者の好みの変化を予測することも可能です。

テキストマイニングツールのデメリット

テキストマイニングツールのメリットは多くありますが、一方で、デメリットもあります。ここでは、テキストマイニングツールに関する2つのデメリットを解説します。メリットだけでなく、デメリットも比較して、自社にとって必要かを検討しましょう。

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成果が出るまでに時間がかかる

テキストマイニングツールのデメリットの1つは、成果が出るまでに時間がかかることです。ツールを使いこなすためには、一定の経験値が必要となり、成果が出るまでに時間がかかることがあります。

最近では、 直感的な操作ができるツールも増えていますが、それでも操作や分析手法についての理解と経験が必要です。テキストマイニングツールを導入しても、すぐに成果を生むとは限りません。ある程度、時間的に余裕を持って、導入計画を立てましょう。

コストがかかってしまう

テキストマイニングツールのデメリットとして、コストがかかることが挙げられます。テキストマイニングには、無料と有料のツールが存在しますが、企業が本格的にビジネスに活用する場合は、有料ツールを選ぶことが一般的です。

有料ツールの方が、多くの機能や高度な分析機能を提供しており、大量のテキストデータを処理・分析する能力が高いです。有料版を利用する際には、費用対効果を考慮し、自社のニーズや予算を比較して、テキストマイニングツールの導入をしっかりと検討しましょう。

テキストマイニングツールを選ぶ際の比較ポイント

テキストマイニングツールには、多くの種類があり、選ぶ際にはどの種類を選択すればよいか、迷うこともあると思います。ここでは、以下の4つの比較ポイントを取り上げ、テキストマイニングツールの選び方について解説します。

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分析可能なデータソースの範囲

テキストマイニングツールを選ぶ際には、対応するデータソースの範囲を確認することが重要です。データソースとして、SNS、アンケート回答、ブログ記事、チャット、コールセンターでの会話など、さまざまなチャネルのテキストデータを分析することが可能です。

ただし、ツールによっては、対応するデータソースが異なる場合があります。 テキストマイニングツールを選ぶ際には、どのデータソースが必要で、それをどの頻度で利用したいのか、自社のニーズに合わせて整理しておくことが大切です。

 また、単にテキストマイニングに対応しているだけでなく、分析したいデータソースそのものに強みがあるかどうかもポイントです。自社のニーズに合わせて最適なツールを選び、より効果的な情報分析を行いましょう。

分析結果の見やすさ・活用のしやすさ

テキストマイニングツールを選ぶ際には、専門知識がなくても、分析結果を簡単に活用できるかどうかも確認しておきましょう。なぜなら、ツールによっては、分析結果の活用に専門的なスキルや知識が必要なこともあるからです。

近年のテキストマイニングツールは、直感的な操作性を重視し、専門知識がなくても簡単に分析結果を活用できるようになっているものが多いです。簡単に活用できるテキストマイニングツールを選び、効果的なデータ分析を行いましょう。

分析結果を見やすくするためにも、できるだけ簡単に活用できるテキストマイニングツールを選び、効果的なデータ分析を行いましょう。

辞書機能の充実度

テキストマイニングツールを選ぶ際には、固有名詞や専門用語など、特定の単語や表現を正確に認識できる辞書機能が充実しているかを確認しましょう。ツールによっては、その業界の専門用語を、自動的に認識できるような仕様になっている場合があります。

また、マイニングの条件をカスタマイズできる自由度も重要です。これにより、自社のニーズや特定の分析目的に合わせたカスタマイズが可能となります。固有名詞や業界の専門用語を正確に認識し、自社の目的に適した分析を実現しましょう。

サポート体制の有無

テキストマイニングツールを選ぶ際、管理者の知識が豊富ではない場合は、サポート体制が優れている製品を選定することをおすすめします。特にツール導入の初期は、トラブルや不明点が頻発することが多いため、注意が必要です。

提供会社からのサポート体制が優れているツールを選ぶことで、トラブルや課題に迅速かつ効果的に対処することができます。適切なサポート体制を持つ製品を選定し、安心してツールを活用しましょう。

有料ツールと無料ツールには機能に違いがある

テキストマイニングツールには、有料ツールと無料ツールがありますが、双方には、搭載されている機能に大きな違い・差があります。有料のツールは高度な分析機能や豊富な統計手法を搭載していますが、無料のツールは基本的な機能に限定される場合が多いです。

また、無料版のテキストマイニングツールは、主に個人利用や小規模なプロジェクトに適しています。一方、有料のツールは企業や組織向けに開発されており、大量のデータを効率的に処理できる機能などが強化されています。

ビジネスとして、テキストマイニングを本格的に活用するのであれば、有料のテキストマイニングツールの導入をおすすめします。適切なツールの選択により、テキストマイニングの利用価値を最大限に引き出しましょう。

まとめ

テキストマイニングツールには、センチメント分析、共起分析、対応分析、主成分分析などの手法が搭載されており、それらの手法を活用し、有益な情報を抽出できます。大量のテキストデータの分析を行い、分析業務の効率化も図れるのが大きなメリットです。

また、データの傾向を分析すれば、将来の動向やトレンドを予測することも可能です。反対にデメリットとしては、ツールを使いこなすためには技術の習得に一定の時間が必要であり、その人材コストにもある程度の費用がかかることです。

テキストマイニングツールを選ぶ際には、分析可能なデータソースの範囲や分析結果の見やすさ、辞書機能の充実度、サポート体制の有無などを確認し、自社のニーズに合ったテキストマイニングツールを選択しましょう。