テキストマイニングとは?テキストマイニングを基礎から理解して応用しよう

こんにちは、AI研究所のマサミです。
「テキストマイニング」という単語を聞いたことがあるでしょうか。
ビジネスシーンでもよく話題に上るようになったテキストマイニング。業務への直接的な利用をするケースもありますが、業務効率化のためのツールとしても活用が進められています。
しかし、その有用性になんとなく気づいていても、難しそうで手がつけられない……と感じている方もいるのではないでしょうか。
そこでこの記事では、テキストマイニングについての基礎を詳しく解説した上で、応用によって何ができるかを事例を通して解説していきます。
この記事を参考にすれば、テキストマイニングはそれほどハードルが高くないことがわかるでしょう。

テキストマイニングとは

大量のテキストデータのイメージ

テキストマイニングには多岐にわたる応用の可能性がありますが、意味を正しく理解できていないと使い道を考えるのも困難です。
まずは、テキストマイニングについて一般的な意味とAIの登場によって生じた変化を確認しておきましょう。

テキストマイニングの一般的な意味

テキストマイニングは、データマイニングと呼ばれる分析手法の一種です。
マイニングとは発掘する、探索するという意味を持つ言葉で、鉱山を発掘して貴金属を探すといったときに用いられます。つまりテキストマイニングとは、テキストデータの中から目的に沿った有用なデータを抽出する手法なのです。
「テキストマイニング」という単語にあまり親しみがなく、難しそうなイメージを抱く方もいるでしょう。しかし、データマイニング自体はそれほど複雑なわけではありません。
テキストマイニングは、専用のソフトがなくても、みなさんお馴染みのエクセルを利用して行うこともできるのです。また、無料の専用ツールといったサービス・製品もあります。
またテキストマイニング自体も、それほど難しく考えることはありません。
例えば、大学の講義室に集まった数百名の学生に自己紹介の文章を書いてもらったとします。
その文章によるテキストデータからどの地方から来ている学生が多いか、スポーツが趣味の学生の割合がどのくらいか、この講義に興味を持っている人がどのくらいいるかを知りたいと仮定します。
その膨大な自己紹介文を読んで、一つずつ確認・解析していくことも広い意味ではテキストマイニングです。
とは言え、一般的にはテキストマイニングでは統計学などのデータ解析の技術を利用します。
たとえば関東地方なら東京都、埼玉県などといった県名や千葉市や前橋市といった地名が出てくるでしょう。スポーツが趣味なら野球やサッカーといった単語が存在するはずです。
テキストマイニングではテキストデータを単語ごとに区切って分解し、出現の状況やタイミングなどを一定のアルゴリズムで解析することにより情報を抽出します。
このアルゴリズムにAIを用いることができるようになったお陰で、テキストマイニングの有用性が高まっているのです。

AIによって生まれた高度なテキストマイニング

テキストマイニングにおける大きな課題は、自然言語処理をすることでした。
テキストは人が普段使用している言語を記述したものですから、プログラミング言語のような機械言語に比べて、厳しく定式化されているわけではありません。
同じ単語をひらがなで書く人もいれば、カタカナで書く人も漢字に変換する人もいるでしょう。
動詞には英語なら過去形や過去分詞形もあります。助詞や助動詞は省略されることも多く、同じ意味のテキストでも記述の仕方は多岐にわたっています。
さらに、口語表現は多様化が常に進んでいるため、SNSなどで突然登場して広まった単語をうまく処理できないこともあるでしょう。
しかし自然言語処理は、AIによる機械学習が可能になったお陰で高い精度で行えるようになったのです。
特徴的な部分を抽出することを得意とする機械学習は、意味をうまく伝えられれば良い自然言語の性質によく合います。そのため、莫大な量のテキストの中に出現する、目的に沿った有用な情報をピックアップする分析が的確に行えるようになっています。
テキストマイニングについて深く知る前に、まずは機械学習に関する情報をもっと知りたい場合は、こちらの記事がおすすめです。

https://ai-kenkyujo.com/2020/06/23/machine-learning-2/

テキストマイニングの活用事例

テキストマイニングの活用方法

テキストマイニングの有用性は実際に活用されている方法を見てみるとよくわかります。
こちらでは、4つの事例を挙げてテキストマイニングによる分析を紹介していきますので、どのような応用可能性があるかを考えてみましょう。

テキストマイニングの活用事例1:マーケティングでの潜在顧客ニーズ分析

マーケティングでは、潜在顧客への適切なアプローチを検討する目的でテキストマイニングによる潜在顧客ニーズ分析を実施している例があります。
自社商品に関連する他社商品の口コミやSNSなどでの話題をテキストデータベースとして利用し、どのような年齢や性別、職業の人たちがターゲットになるか、その消費者が抱えている悩みや他社商品への不満は何かを抽出し分析できます。
その分析結果に基づいてターゲッティングを行い、自社商品のアピールポイントを明確にしてマーケティングを実施するというのがこのケースです。

テキストマイニングの活用事例2:業務改善のための社内ニーズ分析

業務フローの改善や効率化のための施策を考案するための社内ニーズの分析にテキストマイニングを利用している事例もあります。
社内宛のメールの内容や社内掲示板への書き込み、チャットやメッセージのアプリでのコメントなどをデータとして活用可能です。
この分析によって、社員にとって不満が大きい業務に焦点を絞って効率化を図ったり、遅延が発生しやすい業務プロセスを発掘してフローの改善を実施することができます。

テキストマイニングの活用事例3:医療現場でのインシデント探索

医療現場でのテキストマイニング利用方法

医療においても、テキストマイニングが活発に利用されるようになってきました。
事例として典型的なのが、インシデント探索です。
医療機関でのインシデントとは、医療行為を行う中で、何かが起こる前に間違いに気づいたり、何か誤りがあっても患者には悪影響がなかったような出来事のことを言います。
インシデントの再発を徹底的に防止するため、医療の現場であインシデントの報告が非常に重要視されています。
再発防止のために、医療機関ではインシデントが発生したときにはレポートを作成してデータベース化するのが一般的です。
そのレポートのテキストをデータとして用いてテキストマイニングをすることで、症例とインシデントの内容を紐づけたり、担当医だけでなく関連した医療スタッフとインシデントの種類の関係性を見出すことが可能になります。
業務配分や人材教育の方針を立て、リスクの少ない医療を実現するための方策としてテキストマイニングが利用されているのです。

テキストマイニングの活用事例4:経済や金融における相場予測

経済や金融の分野では、株価や為替レートなどの相場予測にデータマイニングが用いられています。
インターネット上に存在する莫大な量のテキストをデータベースとして、テキストマイニングによるビッグデータ解析を実施しているのです。
株価や為替レートの相場予測では、単に企業などの動向がわかれば良いだけではありません。
要人発言や経済指標の予想のアナリストによるコメントなども集約し、要素を抽出することにより、中長期的な相場の変動を予測するのに主に用いられている手法です。

テキストマイニングの有用ツール

テキストマイニングのツールを利用する男性

テキストマイニングは、自然言語処理に強いPythonなどのプログラミング言語を使いこなせるAIエンジニアならツール開発を行えます。
ですが、プログラミングスキルがなかったとしても、テキストマイニングソフトがあれば分析は可能です。
ここでは、有用性が高いツールをご紹介しますので、テキストマイニングに活用してみましょう。

見える化エンジン

見える化エンジンは、操作性を重視して制作されているテキストマイニングソフトです。
仮説検証型分析、ニーズ発見型分析に強く、初心者でもわかるように設計されているのが特徴で、直感的な操作で解析を進めることが可能です。
データ収集機能もあるため、あまり予備知識がなくても気軽にテキストマイニングを始められるでしょう。知識に不安がある方におすすめできるテキストマイニングソフトです。

TRAINAテキストマイニング

TRAINAは自然言語処理によるデータ分析の総合ソリューションで、その中にTRAINAテキストマイニングがあります。
インターネット上やSNS上のテキストマイニングに秀でているツールとして知られていて、分析手法もクロス分析やセンチメンタル分析などの多数の候補から選べます。機能が豊富なのに操作性も良いのが特色で、初心者から上級者まで幅広く活用できるツールです。

テキストマイニングを上手に活用しよう

莫大なテキストデータが広がるようになった現代社会では、無限に近いテキストの中から有用なデータを抽出するテキストマイニングが重要になっています。
ここで紹介したような汎用性の高いテキストマイニングソフトを使えば、AIの知識がなくても気軽にテキストマイニングを始められます。時代の波に乗り遅れないように、ぜひテキストマイニングの活用を始めてみてください。
テキストマイニングを含め、もっとデータサイエンスについて書籍で学びたいなら、以下の記事でおすすめの書籍をご紹介しています。
テキストマイニングに関する書籍も紹介しているので、こちらもぜひご参考にしてください。

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