テキストマイニングとはテキスト自体を分解して解析を行い、データ傾向などを見つけてマーケティングなどに解析結果を活かす方法のことです。
テキストマイニングはツールなどで行われることになるので、従業員が行うよりも大量のテキストを短期間での解析を実現しており、企業全体のマーケティング分析に必要だった時間などを大幅に削減することが可能です。
テキストマイニングの対象となるテキストはSNSなどに投稿されたテキストやアンケートなどで書かれたテキストになります。解析自体もツールが柔軟に対応するので、これまでは気づかなかったデータ傾向などを見つけてくれることも珍しくありません。
テキストマイニングの解析手法
テキストマイニングにはさまざまな解析手法が存在しており、それぞれで得意な分野などが違うので、解析手法について理解して適切な手法でテキストマイニングを行うことで効果が最大限発揮できるようになります。
テキストマイニングの解析手法について紹介していきます。
形態素解析・構文解析
形態素解析・構文解析はセットで行われることが一般的です。形態素解析とはテキストに対して品詞ごとに分解をして解析を行い、名詞・動詞・形容詞・副詞などに分解をしていきます。
形態素分析が完了した後に構文解析を行いますが、構文解析は形態素分析で分解した品詞をテキスト自体の構造からどのような意味を品詞ごとに持つかを解析して、文章全体の意味の繋がりを導き出すことです。
共起ネットワーク
共起ネットワークとは単語がどれくらいの頻度でテキスト内に出現していて、どのような単語同士が一緒に使用がされているかについて表で表したものです。
共起ネットワークでの解析を行った際にはそれぞれの単語に色のついた円が設定され、単語に設定された円の色と大きさで出現頻度や単語同士の繋がりが視覚的にわかるようになります。同じ色の円で設定されている単語は単語同士の繋がりがあることを表しています。
対応分析
対応分析はテキスト全体の特徴をつかむのに向いている解析手法ですが、少ないテキストから解析を行うよりも、多くのテキストから解析を行うことに向いているといえるでしょう。解析では単語とカテゴリでわけますが、カテゴリに近い単語ほど密接な関係にあるといえ、カテゴリから遠ければ関係性は薄いことがわかります。
クラスタ分析
クラスタ分析は複数のテキストから性質が似ている単語をまとめて、どのようなパターンがあるかについて生成ができる解析手法です。テキストデータからどのようなテーマがあるかを抽出することに向いており、仕様書などを解析する際に使用されることが多いです。
テキストマイニングを行うメリット
テキストマイニングを行うメリットはさまざまですが、上手にテキストマイニングを活用することができれば、マーケティング効率が高くなる以外にも従業員の負担を軽減することなどにも繋がるでしょう。テキストマイニングを行うメリットについて解説していきます。
さまざまな顧客の考え方がわかる
テキストマイニングに使用するテキストデータ自体は収集が簡単なだけでなく、大量のデータを集めることができるので解析制度自体も非常に高いことが多いです。テキストデータはSNSの投稿やアンケート結果などから収集ができるので、商品やサービスに対する好意的な意見だけでなく、否定的な意見についても収集が可能です。
マーケティングでは否定的な意見も重要であり、否定的な意見をもとにして商品開発やサービス改良にも活かせるので、さまざまな顧客に考え方がわかるのは大切です。
顧客の心の声を聞ける
アンケートなどでは自由記入欄に記入された意見などに関してもテキストマイニングは使用できるので、顧客の心の声を聞けるといえます。また、SNSへの投稿なども顧客の心の声を聞くためには重要です。
手作業に比べて人件費を削れる
手作業でテキスト解析を行うのに比べて、テキストマイニングでは大量のテキストを短期間で解析することが可能です。テキストマイニングを活用しての解析によって省人化できるだけでなく、他の業務に人員を割くことができるので業務効率化にも繋がります。
人件費を削れるだけでなく、業務上のミスも少なくなるので結果として大きなメリットがあります。人件費は事業する経費の内でも占める割合が高いので、人件費の削減は企業利益の増加にも貢献してくれるでしょう。
分析の精度が向上する
人の手でテキスト分析をしている場合には人それぞれの考え方の癖やデータ分析の癖によって、データ傾向などが見つけられない可能性もあるでしょう。
テキストマイニングで解析を行うことで、それまでは気づけなかったデータ傾向などを発見できることに繋がるだけでなく、短期間で大量のテキストを分析できるので制度自体も高くなるでしょう。分析の精度が高くなればマーケティング精度もそれに伴って高くなるので、企業利益の増加などにも繋がります。
テキストマイニングのビジネスの活用事例
テキストマイニングのビジネスの活用事例はいろいろありますが、有効的に活用することで企業全体の利益を向上させることが可能です。ビジネスで活用することで事業に関してのさまざまなメリットが生まれるだけでなく、これまでの従業員などにかかっていた負担などを軽減することができるでしょう。
テキストマイニングのビジネスの活用事例について紹介していきます。
顧客ニーズの把握
インターネット上にある大量にテキストを分析・解析をすることで顧客がどのような潜在的なニーズを抱えているかについて把握で可能です。
前まではメーカーファーストでのマーケティングが多かったですが、現在では顧客ファーストのマーケティングが主流になっているので、顧客ニーズに合わせた商品開発やサービス提供をすることが大切です。
商品・サービスの問題点などについても正確に把握することができれば、顧客ニーズにも応えることができるようになります。
働き方改革の参考にする
働き方改革の参考にすることができるので、現在では世間的にどのような働き方改革が行われていて、どのような効果があるかについて参考にできます。働き方改革を参考にして取り入れることで業務環境の改善だけでなく、企業が抱えている働き方の問題点などについても把握することができます。
問題を解決することで社員が快適に仕事をすることができるようになるでしょう。
動向・需要の予測
テキストマイニングをすることでSNSの投稿からこれから流行するものや、現在求められているものを解析することができます。インターネットやSNSなどでは流行に敏感な特徴があるので、普段からテキストマイニングを行っておけば、次に必要になる分野や需要が高くなる需要などについても予測が可能です。
動向・需要に関してはいち早く予測して、少しでも早く対策を立てることで業務機会を逃すことなく業務利益などに繋げることができます。
まとめ
データマイニングはこれからの企業経営においては重要になると言われており、マーケティングや働き方改革などにも貢献してくれることが期待できるでしょう。ツールなどを用いてテキスト解析をすることで、人が関わる事で発生する癖や偏りなどを解決することができ、これまでは気づいていなかったデータ傾向などについても気づけます。
業務効率化や従業員の負担軽減にも繋がるので積極的に導入することでポジティブな効果が生まれるでしょう。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
