こんにちは！PA Labメディアです。

SNSのようなプラットフォームによるテキストデータが大量に増えてきた今これらのデータをうまく分析して活用していく場面が求められている例が多く出てきています。自然言語処理技術の中でもテキストマイニングと呼ばれる技術がビジネス活用においてよく使用されるケースが見られています。

今回の記事では以下のような方を対象にしております。

AIの専門家であるPA Labが分かりやすく簡単にテキストマイニングとは何か、事例に関して紹介していきます。

テキストマイニングとは

マイニングとは「採掘する」という意味があり、テキストマイニングはテキストを対象にしたデータマイニングと呼ばれる分野になります。簡単に分かりやすくいうと、テキストマイニングは「統計的な手法で大量のテキストから意味のある情報を抽出する手法」の事です。

テキストマイニングは自然言語をコンピューターに理解させる技術(自然言語処理)の中の一つの分野であり、最も企業でビジネス活用として使用されているトピックになっています。よく活用される別の事例としてはチャットボットがあります。

お客様からの問い合わせ文やアンケート調査のようなテキストデータに加えて、ECサイトのレビュー、SNSの口コミなど膨大にテキストデータが溢れている今、テキストからの分析は非常に有用になってきており、ビッグデータの活用が重要視されてきた最近では有用な知見を発見する事で、大きな意思決定や施策を打つための材料になります。

テキストマイニングの事例紹介

SNSのような口コミの分析ではテキスト中に出現している単語の出現頻度やレア度、時系列変化による傾向の変化などを確認する事もありますし、ネガポジ判定と呼ばれる技術を使用してある商品がどのような理由で満足度が高いのか、どのような要因で満足度が下がっているのかを自動的に判断していくなど沢山の活用方法があります。

また最近では医療分野や法律分野においてもテキストマイニングや自然言語処理の発展が進んできており、リーガルテック(法律×IT)、医療テック(医療×IT)などのベンチャー企業も増えてきており活用の場を広げています。

テキストマイニングの事例紹介(1) 自由回答のアンケート文

よく使用される活用例には自由回答のアンケート文があります。多くの企業では顧客にアンケート調査を行った事があり、担当者によって一つひとつ手作業で集計やレポートを行っている事がよくあります。

テキストマイニングを行なう事で統計的に価値のある顧客ニーズを見つけたり、人によって作業の品質が変わる事がなく分析を行なう事ができます。商品の不満点や売れない理由をテキストデータの中から早く簡単に見つける事が可能になります。これにより、機会損失を最小限にする事が出来ます。
例えばセグメントを分けたテキストマイニングによる分析で常連のお客様のニーズと新規顧客のニーズが分かれている事を可視化し問題点を発見して改善につなげていく事で常連客の継続や新規顧客の拡大を両立させる、といった例が挙げられます。

テキストマイニングの事例紹介(2) TwitterやFacebookのようなSNS文の口コミ

自社にデータが蓄積されていないような中小企業であってもTwitterやFacebookのようなSNSに対してテキストマイニングを活用する事例が多く見られます。

SNSによりテキストデータが大量に増えてきている今、自社製品に限らず、競合や今後のマーケット調査に必要な情報も発掘していく事が出来るようになります。このようなテキストマイニングの結果を生かしたキャンペーン施策の意思決定にもつなげていく事ができ、よりコストが低く多くの層にリーチできるような施策も考える事ができます。

テキストマイニングの事例紹介(3) チャットボットとの並行活用

テキストマイニングとチャットボットを組み合わせる事で、より顧客満足度を高める事も可能です。
多くの場合、顧客が本当に知りたい情報を見つける事が出来ないケースも多々ありますが、その場合直接お問い合わせをいただく事になります。サポートの方を沢山雇わなくてもチャットボットにより、低コストで代替することが出来るようになりました。

それでも対応出来ない場合の直接お問い合わせを受けたテキストを使って、テキストマイニングを行いよりチャットボットを改善出来る、というようなテキストマイニングとチャットボットの組み合わせでより顧客満足度の高いサポートサービスを実現することが出来ます。

テキストマイニングの事例紹介(4) 専門的な形式があるテキスト

最近はそれぞれの分野やドメインに特化したテキストマイニング、もしくは自然言語処理の活用が広く行われております。

例えば、リーガルテックと呼ばれる領域では「法律サービスの利便性を向上させるために開発されたITを活用した製品やサービス」を作成しており、契約情報や判決事例のような形式が決まっているテキストに対して自然言語処理の技術を活用している分野が盛んになってきています。別の事例としては、医療分野ではカルテに対するテキストマイニングが盛んになっており、病名の表記ゆれを解決する病名の統一化や、構造化したデータへの変換などにより、より医療機関の負担をへらす仕組みが増えてきています。

テキストマイニングのツール3選

テキストマイニングのツール3選(1) テキストマイニングツール by ユーザーローカル

株式会社ユーザーローカルが提供しているテキストマイニングツールです。Webサービスとなっていて、簡単に無料で使用することが出来るため、全くテキストマイニングの知識がない方でも作成できるのが良いですね。

かなり有名で昔からあるサービスで使い勝手が良いため、とりあえずすぐに使ってみる事が出来ます。
おなじみのワードクラウドや共起ネットワークをすぐに可視化して使用することが出来ます。こちらは「走れメロス」の一部のテキストからテキストマイニングを行った結果になります。「メロス」や「セリヌンティウス」、「走る」「暴君」「殺す」といった特徴的なキーワードを確認することが確認出来ますね。

ワードの特徴スコアや出現頻度も表示してくれていて校閲や文書作成のサポートでも使用することが出来ますね。

テキストマイニングのツール3選(2) Buzz Finder

Buzz FinderはNTTコムオンラインが作成しているTwitterのデータを利用したサービスとなっています。
あまり知られていない事実ですが、NTTはTwitterから公認でデータの使用許可をされている企業となっており、一般的に取得出来るデータと違って制限がなくTwitter全データが取得可能となっています。

さらにBuzz Finderではブランド名のキーワード指定やダッシュボード、アラートメールなど豊富な機能がついており、簡単に使用することが出来ます。

基本的には企業向けのサービスになるかと思いますが、トレンド分析やポジネガ分析のような機能が一通りそろっており、テキストマイニングサービスを10年以上運営しており安心して使用できますね。

テキストマイニングのツール3選(3) リアルタイム検索

こちらはYahoo! JAPANが出しているリアルタイム検索のサービスになります。

元々はつぶやき感情分析という機能がありましたが、その機能が現在リアルタイム検索のネガティブ・ポジティブ機能となっています。例えば、氣志團万博というフェスが中止になった例では悲しみや不満のツイートが多く、ネガティブ要素が大きくなっている事が分かるかと思います。

さらにYahoo! JAPANが開発している機能のため、日々改善が行われているようで最近の改善ではBERTと呼ばれる新しい自然言語処理でよく使用されているモデルを使用したラベルの改善を行っている記事があったりして、サービスの品質向上も見られます。

まとめ

今回はテキストマイニングとは、テキストマイニングの事例紹介、テキストマイニングのツールに関して紹介をしていきました。SNSの増加によってテキストデータは今後間違いなく増大していく領域であり、テキストデータを利用した知見の抽出や価値のある分析を行なう事で、より効率化した施策選定や改善を行なう事が出来ます。

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