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テキストマイニングとは?意味や分析してわかること・代表的な手法を解説

IT/Web派遣コラム この記事は約 9 分で読めます。

ビッグデータの活用において、重要な役割を担うのがテキストマイニングです。テキストマイニングによって、収集したさまざまな文章データから有益な情報を抽出して活用できるようになります。

多くの企業が注目し利用を進めているテキストマイニングとは何か、AIとの違いや分析手法について解説します。

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、テキストデータから必要な情報を抽出することの総称です。「自然言語処理」と呼ばれる解析手法を用いて文章を単語に分割し、出現頻度や相関関係を分析して有益な情報と判断された文字の抽出を行います

なお、データマイニングの分析対象となるデータには2種類があり、テキストは後者の「定性データ」にあたります。

  • 数値などで表される比較的分析が容易な「構造化・定量データ」
  • 数値で表すことができない「非構造化・定性データ」

テキストマイニングの対象となるデータ

テキストマイニングの分析対象となるデータには、主な次のものが挙げられます。

  • コールセンターのやり取りの記録
  • アンケート
  • Webサイトの情報
  • SNSの書き込み
  • お問い合わせ
  • 会議の議事録
  • 営業日報

これらさまざまな文章から有益な情報を抽出できるテキストマイニングは、人間に工数や負担をかけることなく情報を分析できる手法として、ビッグデータの活用が求められる昨今において注目度が増しているのです。

テキストマイニングとAIの違い

データマイニングやテキストマイニングと混同されやすいものにAI(人工知能)があります。

AIとは「物事を学習できる」「自律的にタスクを遂行できる」など主にデータを人間と同様に処理できるシステムを指すものです。厳密な定義はありませんが、人間と同等の知能を実現させるための方法や取り組みがAIと呼ばれることが一般的です。

身近なAIとして、話しかけるとその内容を踏まえて返事をするスマートフォンやスマートスピーカーをイメージしてみましょう。これはテキストマイニングで活用されている自然言語処理を利用しています。

このように同じ技術を用いていますが、AIとテキストマイニングは異なる概念です。

テキストマイニングはいわば文章の統計のようなもので、それ自体が何かを学習したり、タスクを遂行したりすることはできません。近年ではAI技術を用いて文章をより高度に分析して景気予測などを行う技術も開発されつつありますが、同じものではないことを理解しておきましょう。

テキストマイニングの主な目的

テキストマイニングは、すでにさまざまな用途で活用されています。

  • 顧客のニーズを分析する
  • ビッグデータによる将来予測をおこなう
  • 抽出したデータを業務改善に活かす

お問い合わせやアンケート、コールセンターに寄せられた顧客の意見からニーズを分析したり、ビッグデータの分析による市場動向の予測をおこなったりする際に、テキストマイニングで抽出したデータが役立ちます。また、日報や作業報告書などのテキストマイニングで、業務改善に活用できるデータを抽出することも可能です。

顧客のニーズを分析する

顧客のリアルな意見や要望が反映されている、お問い合わせ情報やアンケート。これらのテキストデータから有益な情報を抽出し、顧客ニーズを分析します。「この季節にはこの商品のニーズが高まる」「この年齢層はこのような商品を求めている」など、バラバラに存在していたテキストデータから、要素や属性に紐付いたニーズを発掘できるのです。

これにより、新たな製品・サービスの開発や品質向上、顧客満足度の向上にもつながります。

ビッグデータによる将来予測をおこなう

テキストマイニングの活用によって、例えばTwitterの投稿から市場動向の将来予測を行うこともできます。

Twitterはさまざまな属性のユーザーが活用しており、日々膨大な量のテキストがアップされています。そのテキストから、トレンドになりそうな商品やサービスを抽出して新商品・サービスの開発に役立てる、仕入れ量をコントロールするなどのアプローチが可能です。

抽出したデータを業務改善に活かす

テキストマイニングで抽出したデータを従業員に共有して、業務改善に活用することもできます。営業日報や会議の議事録、作業報告書、レポートなど、社内にあるテキストデータを分析することで、業務における課題点を可視化していくアプローチです。

例えば、生産性の高い複数の従業員の作業日報を分析して、ノウハウをナレッジ化することなどが考えられます。属人化している業務も、ナレッジ化して共有することで、他の従業員も取り組めるオペレーションになるかもしれません。

テキストマイニングの種類

テキストマイニングには、主に次の2つの種類があります。

  • 探索的データ解析:未知の情報や明確な答えのない質問への答えを探すデータマイニング。文章を単語ごとに分割して分析する
  • 文書分類:テキストデータを内容ごとに分類できるデータマイニング

探索的データ解析

探索的データ解析では、文章を単語ごとに分割して、出現頻度や時系列変化など、さまざまなベクトルから分析を行います。分析初期にデータを理解・可視化するために必要な作業であり、データのモデリングの準備段階で利用されることが多くあります。

多くの場合、テキストマイニングとはこの探索的データ解析を指しますが、探索的データ解析はテキストマイニングの一種であり「テキストマイニング=探索的データ解析」ではありません。

文書分類

文書分類では、文章の内容ごとに文書を分類します。このテキストマイニングには「教師あり文書分類」と「教師なし文書分類」の2種類があり、それぞれ利用方法が異なります。

● 教師あり文書分類
外部の情報を参照し、事前にテキストの振り分け先となるクラスとテキストの関係性を学習させた分類器を用いて分類する手法です。事前の学習が分類の精度に影響するため、分類前の学習深度が重要になります。

● 教師なし文書分類
外部の情報を参照せず、文書をクラスタリングによって分類します。この場合はテキストを類似する特徴ごとに分類するのみとなるため、事前学習は必要ありません。

テキストマイニングの流れ

テキストマイニングは、一般に下記の流れで行われます。

  1. 自然言語処理で文章を単語ごとに分割
  2. 「使われている同じ言葉はどのくらいあるのか」などのルールをもとに辞書を整理
  3. 単語の重要度・関連度を分析
  4. 必要な情報を抽出

なお自然言語処理とは、日本語や英語のような言語(自然言語)を、実用的なテキストデータにするための処理を指すものです。例えば、「今日の天気は晴れです」という文章を、「今日/の/天気/は/晴れ/です」というように、意味を持つ最小の言語単位に分割します。

自然言語はプログラミング言語とは異なり、言葉のなかに曖昧な部分が多々あるものです。特に日本語のようにひらがな、カタカナ、漢字など複数の文字を使用していたり、同じ言葉でも違う意味を持っていたりするものが多い言語は、英字のみを利用する英語よりもテキストマイニングが難しいとされています。

テキストマイニングの代表的な手法

テキストマイニングの代表的な手法として、次の4つが挙げられます。

  • 主成分分析
  • センチメント分析
  • 対応分析
  • 共起分析

主成分分析:テキストデータの主成分を抽出する

「主成分分析」は、ビックデータなど膨大な量のデータを分析しやすいように、少数の項目に書き換える分析手法を指します。

膨大なデータのなかには必要のないデータも多く含まれており、余分なデータがノイズとなり分析の妨げになることがままあります。そこで主成分分析を用いて、テキストデータの主成分のみを抽出し、人が理解できるような分析データとしてまとめていきます。

  • 複数の論文から必要な情報を抜き出す
  • SNSにアップされた膨大なテキストコンテンツから有益な情報を取り出す

このように、主成分分析はさまざまな場面で活用されています。

センチメント分析:感情をパターン分類する

「センチメント分析」は、ユーザーや消費者の感情を分析する際に用いる手法で、感情分析とも呼ばれます。例えば、特定のテーマに対してSNSに書き込まれた文章を下記の3パターンに分類するアプローチです。

  • 肯定
  • 中立
  • 否定

このように、そのテーマに対する人の感情をデータに書き換えます。商品やサービスの分析に利用できるだけでなく、選挙予想に活用されることもある手法です。

ただし、センチメント分析では年代や文脈によって異なる意味を持つ言葉を、年代別・文脈に判定して分類することはできません。最終的にはデータを活用する人の目が必要になります。

対応分析:データを図解する

コレスポンデンス分析とも呼ばれる「対応分析」は、アンケートやリサーチ結果のクロス集計や、編集・集計を行う前のローデータを、散布図を用いて提示します。データを利用する側が目で見て理解できるビジュアルに起こせることが特徴です。

対応分析は、異なる2つ以上のものの差異点や類似点の発見に役立ちます。そのため、競合他社とのポジションの違いを見える化する際などに利用されています。

共起分析:単語同士の相関性を分析する

「共起分析」では、文章内で関連する単語同士をデータから洗い出し、そのつながりを示します。どの言葉が頻出していて、どの言葉を一緒に使っていたのかを探せる手法です。同じ文章中に出現しやすい単語を分析して線でつなぎ、図にしたものを共起ネットワークと呼びます。

例えば、社内アンケートやエントリーシート、面談記録を共起分析することで、退職者予測や将来活躍しそうな人材の発掘も可能になります。

まとめ
  • テキストマイニングとは、テキストデータから必要な情報を抽出することの総称
  • 文章を単語に分割し、出現頻度や相関関係を分析して、有益な情報と判断された文字の抽出などを行う
  • テキストマイニングは文章の統計のようなもので、AIのように何かを学習したり、タスクを遂行したりすることはできない
  • 顧客ニーズの分析やビッグデータによる将来予測、抽出したデータの業務改善への活用などに用いられている
  • テキストデータの主成分を抽出する「主成分分析」、感情をパターン分類する「センチメント分析」、データを図解する「対応分析」、単語同士の相関性を分析する「共起分析」など、さまざま手法がある

 

 

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