テキストマイニングは、世界のデータの約8割を占める非構造化データを分析・処理するための重要な手法の一つです。 今日、ほとんどの組織や機関は、データウェアハウスやクラウドに膨大な量のデータを収集・保存しています。
このデータは、さまざまなソースから新しいデータが入り、刻々と指数関数的に増え続けています。
そのため、企業や団体が大量のテキストデータを保存し、扱い、分析することは、従来の技術では困難です。 データマイニングのスキルアップは、障害を克服するのに役立ちます。
このブログでは、テキストマイニングについて、その手法やビジネスでの活用方法などをご紹介します。 飛び込んでみましょう。
テキストマイニングとは？
テキストマイニングとは、標準的な言語で書かれたテキストデータから重要な情報を得るプロセスである。 この情報は、共通言語のテキストメッセージ、電子メール、ファイルから得られます。 大量のデータ収集から価値ある洞察を見出すために、主に使用されます。
また、情報検索、データマイニング、機械学習、統計学、計算言語学などを駆使した学際的な分野でもあります。 非構造化または半構造化フォーマットの自然言語テキストの保存に関するものである。
テキストマイニングは、最も基本的な形で、大量の非構造化テキストデータから事実、関係、検証を求めるものです。 この抽出されたデータは、HTMLのテーブル、マインドマップ、チャートなどを使って、すぐに調べたり見せたりできるように構造化されたフォーマットに変換されます。 そのために様々なアプローチでテキストを加工しています。
テキストマイニングの効果的な方法
テキストマイニングには様々な手法や戦略があります。 2つのパートに分かれています。
- 基本メソッド
- アドバンスメソッド
この項では、代表的な方法についてお話しします。 最初は、基本的な方法で行きます：
- 単語頻度
単語頻度は、データセットに最も頻繁に現れる用語や概念を決定するために使用することができます。 カスタマーレビューやソーシャルメディアでの会話、お客様の声などを見るとき、どの言葉が一番使われているかを調べるのは有効です。
例えば、カスタマーレビューに「高い」「割高」「過大評価」といった言葉が並んでいたら、それは価格（またはターゲット市場）を変える必要があるということかもしれません。
- コロケーション
よく一緒に出てくる言葉の集まりをコロケーションといいます。 ビッグラムとトリグラムは、最も一般的なコロケーションの種類です。 ビッグラムとは、get start、save timeのように通常一緒になる2つの単語、またはdecision-making（徒歩圏内、keep in touchのように3つの単語の組み合わせ）のことである。
コロケーションを見つけ、1つの単語としてカウントすることで可能になります：
- 本文の粒度を向上させる
- 意味構造をより深く理解する
- テキストマイニングから、より正確な結果を得る。
- コンコーダンス
コンコーダンスは、ある単語や単語群が文章やテキストのどこに、あるいはいつ登場するかを決定する。 言葉には複数の意味があること、同じ言葉でもさまざまな使い方があることは、誰もが知っていることです。 単語のコンコーダンスを見て、その単語が何に使われているかから意味を判断することができるのです。
ここからは、テキストマイニングの高度な手法について説明します：
- テキストの分類
テキスト分類とは、構造化されていないテキストデータを分類（タグ付け）するプロセスである。 この自然言語処理（NLP）の本質的なタスクは、複雑なテキストを意味のあるデータに整理・構造化することを容易にします。
テキスト分類は、電子メールからサポートチケットまで、あらゆる情報を迅速かつ安価に分析し、価値あるインサイトを得ることができます。
以下、テキスト分類の代表的なタスクであるトピック分析、感情分析、言語検出、意図検出について説明します。
- トピック分析
テキストマイニングは、テキストの主要なテーマや主題を理解するのに役立ち、テキストデータを整理する最も一般的な方法の1つです。 例えば、「オンライン注文した商品が届かない」というサポートチケットは、配送に関する問題に分類されることがあります。
トピック分析にアンケートソフト「QuestionPro」を活用することができます。 QuestionProを使えば、アンケートの質問に対する回答を自動的に分析し、回答者が議論している主要なトピックを特定することができます。
顧客が何を求め、何を必要としているのかを把握することで、より良いビジネス上の意思決定を行い、顧客をより幸せにすることができるのです。
- センチメント分析
センチメント分析は、テキストマイニングの最も重要な手法の一つです。 それは、文章の根底にある感情を探ることである。
あなたのウェブサイトの一連のレビューを見ていると仮定してください。 UI-UXやEase of Useが最も多く挙げられていますが、結論を出すにはもっと多くの情報が必要です。
センチメント分析は、テキストの内容、意味、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれかを把握するのに役立ちます。 センチメント分析は、レビューやサポートチケットを読んだり、ソーシャルメディア上の発言を見たりと、さまざまなことに利用できる便利なビジネスツールです。
QuestionProは多機能なアンケートソフトで、感情分析もその一つです。 ビジネスのためのセンチメント分析ツールをお探しなら、QuestionProは間違いなくあなたのための最良の選択肢です。
QuestionProでは、感情分析ツールを使ってアンケートの回答を自動的に分析し、回答者の回答の全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を判断することができます。
経営判断や顧客満足度の向上に役立てることができます。 また、お客様の声の傾向やパターンを迅速かつ簡単に見つけることができます。
- 言語検出
テキストマイニングでできることとして、サポートチケットを言語に基づいて適切なチームに自動送信することが挙げられます。 この作業は自動化しやすいので、チームの貴重な時間を節約することができます。 テキストを言語に基づいて分類することができます。
- インテント検出
テキスト分類器を使って、テキストが何を言おうとしているのか、なぜ書かれたのかを自動的に把握することができます。 お客様の声を把握する際に、とても参考になります。
例えば、アウトバウンドセールスメールの返信を分類して、製品に興味のある潜在層と配信停止を希望する潜在層を見つけることができます。
- テキスト抽出
テキスト抽出とは、テキストからキーワードや固有名詞、住所、電子メールなど特定のデータを抽出するテキスト分析手法のことです。 テキスト抽出を利用することで、企業はデータを手作業で整理して重要な情報を引き出すという手間を省くことができます。
以下、テキスト抽出の中でも特に重要な部分であるキーワード抽出、名前付きエンティティ認識、特徴抽出について説明します。
- キーワード抽出
キーワードは、文章中の最も重要な要素であり、その内容を分析するために使用することができます。 キーワード抽出ツールを使用すると、検索可能なデータのインデックス化、テキストコンテンツの要約、タグクラウドの作成などを行うことができます。
- なまえじょうほうにんしき
テキストから企業名、組織名、人名などを探し出し、抽出することができます。
- 特徴抽出
一連のデータから、製品やサービスの具体的な特徴を判断することを支援するものです。 例えば、商品の詳細を見る場合、色、ブランド、モデルなどの詳細を引き出すのは簡単です。
テキストマイニングをビジネスでどう使うか？
テキストマイニングソフトウェアを活用することは、企業にとって非常に有益です。 彼らは有益な情報を提供し、あなたが思いつくあらゆる業界でビジネスインテリジェンスの成長を助けてくれるでしょう。 ビジネスにおいて、データマイニングAPIは以下のような使われ方をすることが多いです：
- レピュテーション・マネジメント
企業のパブリックイメージは、今日の現代文化において完璧でなければなりません。 テキストマイニングは、それを参照したツイート、コメント、ニュース記事、その他のフィードバックやそれに関連するものを分析することで、ソーシャルメディアリスニングやVoC（Voice of Customer）データを理解するのに役立ちます。
企業のリーダー、投資家、政党、企業が支援する団体、そして従業員やパートナーも含まれます。 企業は予防策を講じることで、リアルタイムにレピュテーションを高めることができます。
- 検索エンジン最適化
BingやGoogleなどの検索エンジンは、コンテンツマーケティングサイトのスパムやフィラーテキストを認識するために、テキストマイニングを使用しています。
スペル、文脈、意図に基づいて電子メールをスパムとしてマークしたり、検索順位を上げるためにキーワードスタッフィングを行っていた企業のウェブサイトにペナルティを与えることができます。 テキスト分析APIは、企業独自の検索エンジンの最適化・強化にも利用できます。
- データからパターンを見つける
医療や臨床試験、新製品開発、不動産計画など、収益性が高く時間に制約のある分野では、過去と現在のデータからパターンを見つけることが重要なポイントになります。
テキスト分析は、企業が顧客行動などさまざまな目的でデータのパターンを調査することを可能にします。 また、パターンや傾向は、セキュリティや監視に関する新しい政策、交通量の多い路線の混雑を緩和するための交通規制、入国管理政策の立案などにも役立ちます。
- アンケート・レビュー
ソーシャルメディア上のレビュー、電子メール、市場調査アンケートなど、スマートなテキスト分析APIは、トピックやテーマを認識し、分類することができます。
テキスト分析ソリューションは、自然言語処理（NLP）やアスペクトベースの感情分析などの技術を採用し、1回のレビューですべての側面やテーマが考慮されるようにします。 この事例では、アンケートをテキストマイニングで最も効果的に活用する方法を紹介しています。
QuestionProとコンタクトを取り、アンケートを実施する。 QuestionProは、多彩なアンケート機能を備え、テンプレートも用意されています。 また、その高度な機能により、アンケートのデザインをカスタマイズすることも可能です。
- 社員の声・採用
テキストマイニングは、その仕事に最適な候補者を見つけるのに役立ちます。 キーワード分析を用いて採用データベースの何千ものレコードから、適切な候補者を探し出すことができます。 優秀な社員が幸せに働けるようにすることで、社員の離職率を大幅に減らすことができます。
音声、チャット、ビデオプラットフォームなどの従業員の声（VoE）フィードバックプログラムを従業員の旅を通して使用すると、育つ職場環境と従業員と雇用者の深いエンゲージメントを作成するための貴重な洞察を提供します。
結論
テキストマイニングは、テキストデータからトレンドやインサイトを特定するための有効なツールであり、多くの応用例があります。 自然言語処理や機械学習など、他の技術と組み合わせることで強化することができます。
全体として、テキストデータからインサイトを抽出し、意思決定やビジネス成果の向上に役立てるための重要なツールであると言えます。
さあ、いよいよテキストマイニングをビジネスに活用するときが来ました。 何か困ったことがあれば、QuestionProはあなたをサポートします。 QuestionProは、優れた機能を備えた完全なアンケートソフトです。 お客様や従業員の声を知るためのアンケートを実施できるようにしています。
また、QuestionProのテキスト分析機能で、ビジネスデータを分析することもできます。 ぜひ、QuestionProにお問い合わせください。
