「ChatGPTでテキストマイニングはできる？」「アンケートや口コミを分析したいけれど、専門的なツールを使うのは難しい」と悩む方も多いでしょう。ChatGPTでは、文章を入力したり、ファイルをアップロードしたりすることで、キーワードの抽出や分類、要約、感情分析などのテキストマイニングを行えます。
そこで本記事では、ChatGPTでテキストマイニングする方法をはじめ、分析できる内容やプロンプト例、活用する際の注意点を解説します。
ChatGPTを使ったテキストマイニングとは？
ChatGPTを使ったテキストマイニングは、口コミやアンケート、問い合わせ履歴などの文章をChatGPTに読み込ませ、そこから特徴や傾向、重要な情報を抽出する方法です。
一般的なテキストマイニングでは、文章を単語に分解したり、単語の出現回数を集計したりして、大量のテキストデータに共通する傾向を分析します。一方、ChatGPTでは自然言語で指示できるため、「口コミを不満の内容ごとに分類して」「頻出する要望を5つ抽出して」といった形でも分析できます。
ChatGPTを使ったテキストマイニングでできること
ChatGPTのテキストマイニングでは、主に以下のような分析ができます。
| 分析方法 | できること |
|---|---|
| キーワード抽出 | 重要な単語やテーマを抽出する |
| 分類 | 内容ごとにカテゴリー分けする |
| 感情分析 | ポジティブ・ネガティブなどを判定する |
| 要約 | 大量の文章から重要点をまとめる |
| 情報抽出 | 指定した情報だけを抜き出す |
| 頻度分析 | 特定の単語やテーマの出現傾向を調べる |
例えば、顧客アンケートから頻出する不満を抽出したり、口コミをポジティブ・ネガティブに分類することが可能です。単語の出現回数だけでなく、文章の意味や文脈を踏まえて整理できるため、大量のテキストから重要な傾向を把握したい場合に活用できます。
ChatGPTを使ってテキストマイニングをする方法
ここからは画像付きでChatGPTを活用したテキストマイニングの方法を紹介します。主な流れは以下の通りです。
- 分析したい目的を決める
- テキストデータを準備する
- ChatGPTにデータを読み込ませる
- プロンプトで分析方法を指定する
- 分析結果を確認・修正する
①分析したい目的を決める
まずはテキストマイニングによって、何を分析したいのか目的をはっきりさせます。例えば、顧客アンケートを分析する場合に「顧客満足度を確認したい」では、目的が広すぎて、ChatGPTの分析も抽象的な分析になります。
詳細な分析を実施するには、「解約を検討している顧客に共通する不満を特定する」まで具体化すると、どのような分析を行えばよいのか判断しやすくなります。
②テキストデータを準備する
次に、分析対象となるデータを準備します。ChatGPTでは、文章を直接貼り付けるだけでなく、ファイルをアップロードして分析することもできます。公式サイトでは、以下のファイル形式を扱うことができます。
- .xls、.xlsx、.csv ファイルなどのスプレッドシート
- .json、.xml、.yaml、.txt、.md ファイルなどのテキストファイルおよびデータファイル
ただし、利用できるファイル形式や機能はモデルやプラン、ワークスペース設定などによって異なります。
出典：OpenAI
テキストマイニングの前に行いたいデータクレンジング
分析で最も重要になるのが、データのクレンジングです。クレンジングとは、データから不要な情報やノイズを取り除き、分析に適したデータに整える作業を指します。クレンジングもChatGPTで可能です。
まずは、「＋」をクリックして、「写真やファイルを追加」を選択します。
ここで、以下のプロンプトを入力してください。
| 添付したファイルのクレンジングを実施してください。重複データの削除、空欄・欠損値の確認、表記ゆれの統一、不要な記号やスペースの削除を行ってください。 |
実施すると以下のように出力されます。
クレンジング後はすぐに分析を始めるのではなく、ChatGPTがどのデータを削除・変更したのか確認してください。必要なデータまで削除されると分析結果に影響するため、元データを残した状態で処理内容を確認することが大切です。
③ChatGPTに分析データを入力する
データを準備したらChatGPTに入力します。少量の文章であれば、テキストボックスにそのままコピー＆ペーストできます。アンケートや口コミが数百件ある場合は、CSVやExcel、TXTなどのファイルとしてアップロードしましょう。
今回は先ほどクレンジング処理をしたテキストファイルをアップロードして、以下のプロンプトを入力します。
| 添付した顧客アンケートから、サービスに対する不満を分析してください。不満を内容別に5カテゴリー以内で分類し、各カテゴリーの件数、割合、代表的な意見、改善案を表で出力してください。 |
以下は出力結果です。
ここまで紹介したように、ChatGPTを活用すれば、アンケートや口コミなどのテキストデータを分類し、不満の傾向や改善すべきポイントを整理できます。ただし、実際の業務で活用するには、目的に合ったプロンプトを作成し、出力結果を確認・修正するスキルも必要です。
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|---|---|
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ChatGPTでテキストマイニングを行う際のプロンプト例
ここでは、目的別に使用できるプロンプト例を紹介します。
- キーワードを抽出する
- 感情分析を行う
- テキストをテーマ別に分類する
- 単語の出現頻度を分析する
①キーワードを抽出する
ChatGPTを使えば、、アンケートや口コミなどのテキストから、重要なキーワードや話題を抽出できます。ChatGPTに抽出するキーワード数や判断基準まで指定すると、テキストの重要な内容を整理しやすくなります。
| 以下の文章を分析し、内容を理解するうえで重要なキーワードを5つ抽出してください。 【分析ルール】 【出力形式】 ・順位 【分析対象】 |
例えば、顧客アンケートを分析する場合は、「料金」「操作性」など、利用者がどのテーマについて多く言及しているのかを把握できます。
②感情分析を行う
感情分析では、ポジティブ・ニュートラル・ネガティブの判定だけでなく、ChatGPTに判断理由まで出力させることで、テキストの評価傾向を確認しやすくなります。
| 以下のテキストを1件ずつ分析し、「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」の3種類に分類してください。 【判定基準】 【出力内容】 【分析対象】 |
ChatGPTで感情分析を行う際は判定基準までプロンプトへ含めると、テキストごとに異なる基準で感情を判断することを防ぎやすくなります。
③テキストをテーマ別に分類する
問い合わせや自由記述アンケートが大量に集まった場合、1件ずつ人の手でカテゴリー分けするのは大変です。ChatGPTでは、分類するカテゴリーをあらかじめ指定する方法だけでなく、ChatGPTにテキストの内容からカテゴリーを作成してもらうことも可能です。
| 以下のテキストを内容が近いもの同士に分類してください。 【分類ルール】 【出力形式】 その後、カテゴリーごとに、 【分析対象】 |
問い合わせの多い領域を見つけたいときにも活用しやすい方法です。
④単語の出現頻度を分析する
「顧客がどの言葉をよく使っているのか」を知りたい場合は、単語の出現頻度を確認する方法があります。頻出語を一覧化しながら、似た意味の表現をまとめるよう指示することも可能です。
| 以下のテキストに含まれる単語を分析し、出現頻度が高いものを上位10件まで整理してください。 【集計ルール】 【出力形式】 最後に、頻出単語から読み取れるテキスト全体の傾向を200文字程度で説明してください。 【分析対象】 |
ただし、出現回数が多い単語が必ずしも重要とは限りません。そのため、ChatGPTには頻度だけでなく「テキスト全体でどのような意味を持つのか」まで整理させてください。
ChatGPTをはじめ、生成AIプロンプトの構築方法については以下の記事でも解説していますので、あわせてチェックしてみてください。
ChatGPTでテキストマイニングする際の注意点
ChatGPTが出力したテキスト分析の結果をそのまま使うのは避けましょう。ここでは、ChatGPTでテキストマイニングを行う際に押さえておきたい3つの注意点を紹介します。
- ChatGPTの分析結果が正しいとは限らない
- 大量のテキストでは分析範囲を確認する
- 個人情報や機密情報の扱いに注意する
①ChatGPTの分析結果が正しいとは限らない
ChatGPTは自然な文章を生成することに長けていますが、テキストの分類や要約を間違えることは珍しくありません。重要な分析では、ChatGPTの出力をそのまま使わず、元テキストと照らし合わせて検証してください。
| 確認項目 | ChatGPTへの質問例 |
|---|---|
| 集計対象 | 何件のテキストを対象に集計しましたか？ |
| 計算方法 | この割合はどの数値を分母として算出しましたか？ |
| 判定根拠 | このテキストを〇〇に分類した理由を挙げてください |
| 該当データ | 〇〇に分類したテキストを全件そのまま出力してください |
最後の「該当テキストを全件出力させる」方法は質問例でもおすすめです。分類結果の一覧を目視で確認するだけでも、間違った分類はかなりの精度で発見できます。
②大量のテキストでは分析範囲を確認する
ファイルのアップロードに成功しても、ChatGPTが中身をすべて読み込んで分析できているとは限りません。実際には冒頭の数百行だけを見て、全体の傾向として要約してしまうケースもあります。
OpenAIの公式サイトでは、以下のように記述されています。
ファイルのアップロードは成功しても、ファイルサイズが大きすぎたり、構造が複雑すぎたり、画像が多すぎたり、構造が不十分だったりして、完全な分析ができない場合があります。
出典：OpenAI
③個人情報や機密情報の扱いに注意する
ChatGPTは入力した情報を学習するようになっています。そのため、ChatGPTでテキストマイニングを行う際は、分析するデータに個人情報や機密情報が含まれていないか確認しましょう。
顧客情報や機密情報を入力したい場合は、以下の手順でChatGPTに学習されないようにしましょう。
- 画面右下にあるアイコンから設定をクリック
- データコントロールを選択
- 全ての人のためにモデルを改善するとオフにする
ただし、上記の方法を実施しても機密情報などの入力はおすすめしません。なるべく、氏名を「顧客A」、企業名を「企業B」のように置き換えるなど、個人や企業を特定できない形に加工してからChatGPTでテキストマイニングをしてください。
ChatGPTを業務で活用したい方は以下の記事でも詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
ChatGPTを使ったテキストマイニングに関するよくある質問
最後にChatGPTのテキストマイニングでよくある質問をまとめています。
ChatGPTのテキストマイニングについてのまとめ
ChatGPTを活用すれば、専門的な分析ツールやプログラミングの知識がなくても、キーワード抽出や感情分析、分類など、テキストマイニングに必要な作業の一部を効率化できます。
テキストマイニングで精度を高めるポイントは、ChatGPTにすべてを任せるのではなく、データ整理や傾向把握を効率化するツールとして活用し、最後は元データと照らし合わせながら結果を検証することです。
