2023.04.26

テキストマイニングとは何か？メリットや活用例、実践時のポイントまで徹底解説！

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テキストマイニング
データ分析
活用例

テキストマイニングという言葉をご存知でしょうか？膨大なテキストデータから有益な情報を抽出するためのものであり、様々なビジネスシーンで活用されているデータ抽出の手法です。昨今、企業のビッグデータ活用が強く叫ばれており、テキストマイニングの重要性も高まっています。

そこで本記事では、テキストマイニングとは何か？という基礎的な内容から、テキストマイニングの手法やメリット、活用例まで、あらゆる観点から一挙にご紹介します。

テキストマイニングとは？

概要

テキストマイニングとは、データマイニング（統計学などの活用により膨大なデータから情報を抽出すること）の一種であり、膨大なテキストデータから必要情報を抽出するための手法です。近年、 AI の進化に伴い、テキストマイニングに AI が活用されるケースも増えており、より高精度なデータ抽出が可能になりました。

企業がテキストマイニングを活用することで、有益な情報を迅速かつ正確に抽出することができます。情報のビッグデータ化が進む現代において、テキストマイニングは非常に重要な技術の一つであると言えるでしょう。

分析対象

データマイニングで分析するデータは、「構造化・定量データ」と「非構造化・定性データ」の2つに分けられますが、テキストマイニングでは後者の「非構造化・定性データ」を対象として、データの抽出・分析を行います。

「非構造化・定性データ」の具体例としては、以下のものが挙げられます。

会話の記録
会議の議事録
SNS の投稿内容

このように、「非構造化・定性データ」は一貫した規則性がなく、「構造化・定量データ」と比較して、多様かつ複雑であることが多くなっています。そのため、本来はデータ抽出・分析に多くの時間と工数が掛かりますが、テキストマイニングを活用することで、この作業を大幅に効率化できるのです。

種類

一口にテキストマイニングと言っても、その種類は2つに分かれており、「文書分類」と「探索的データ解析」に分類されます。それぞれの内容について順番に見ていきましょう。

探索的データ解析

探索的データ解析は、テキストを単語ごとに分割して、登場する頻度や時系列の変化など、複数の観点からデータを分析するテキストマイニングです。分析の初期段階で用いられることが多く、テキストマイニングを実行する上ではオーソドックスな方法となっています。

文書分類

文書分類は、テキストの意味や内容をもとにデータを分類するテキストマイニングです。外部情報の活用により、事前学習を行なった上でテキストを分類する「教師あり文書分類」と、クラスタリングによってテキストを分類する「教示なし文書分類」の2つの方法が存在します。

テキストマイニングの手法

テキストマイニングにはいくつかの手法が存在します。以下、代表的なものをご紹介します。

主成分分析

主成分分析は、テキストデータを少数の項目に置き換えて分析を行うテキストマイニングの手法です。ビッグデータのような膨大な情報を扱う場合、不要なデータが混在している可能性があるため、主成分分析で必要なデータのみを取り出し、活用できる情報として整理します。

センチメント分析

センチメント分析は、人間の感情を分析する際に利用されるテキストマイニングの手法です。例えば、 SNS の投稿データ（テキスト）の中身を読み込み、「肯定」「中立」「否定」のようなカテゴリ分けを行います。人の感情を分析することで、今後のマーケティング戦略などに活用することができます。

Google Cloud （GCP）を活用したネガポジ判定のやり方については以下の記事が参考になります。

Google Cloud の「 Natural Language API 」で顧客の声をネガポジ判定する方法をご紹介！

対応分析

対応分析はコレスポンデンス分析とも呼ばれており、アンケートなどの結果を散布図を用いて見やすく表示するテキストマイニングの手法です。視覚的に分析結果をビジュアライズできるため、データを直感的に捉えることが可能になります。

共起分析

共起分析は、テキストに含まれる類似単語同士を抽出し、その関連性を調べるテキストマイニングの手法です。その単語の登場頻度や、単語同士の組み合わせなどを可視化できます。また、同一テキスト内における頻出単語を分析し、それぞれを線で繋いだものを共起ネットワークと呼びます。

テキストマイニングのメリット

テキストマイニングを活用することで、企業はどのようなメリットを享受できるのでしょうか？代表的なものをいくつかご紹介します。

テキスト分析を効率化できる

昨今、あらゆる情報のビッグデータ化が進んでいます。テキストデータもその例外ではなく、ニュースサイトには新しい記事が続々と掲載されており、 SNS では世界中の出来事が Web 上に投稿されています。

これらのデータは高い価値を持っているものの、データ量があまりにも膨大であり、かつ、データの種類も統一されていないため、すべてを人力で分析・活用するのは困難なケースも存在します。しかし、テキストマイニングを活用することで、膨大なテキストデータから必要な情報を効率的に取得可能になります。

機会損失を回避できる

テキストマイニングは、膨大なテキストデータを効率的に分析し、企業にとって有益な情報を抽出するための手法です。この分析結果をうまく活用することで、自社の機会損失を回避することができます。

例えば、テキストマイニングでユーザー属性や興味関心を分析することで、データに基づいたマーケティング戦略を検討可能になります。そして、各ユーザーに合わせて異なる広告を出し分けることで、ユーザーの潜在ニーズを顕在化でき、機会損失の回避に繋がります。

分析精度を担保できる

手作業で分析を行う場合、作業者のスキルや経験によって分析結果の精度に差が生じてしまいます。慣れていない人が分析を実施すれば、場合によっては正しい分析結果を得られない可能性もあります。

その点、テキストマイニングでは、一定のルールや事前に作成したモデルに沿って文章の分析を行います。そのため、誰が作業をしても結果が大きく変わることはなく、一定の精度を保った状態でテキストデータを分析・活用できます。

テキストマイニングを実践するための 4 ステップ

テキストマイニングを実践するためには、次の 4 ステップを順番に進めていく必要があります。

データの収集
データの事前処理
非構造化データから構造化データへの変換
データの分析・可視化

各ステップについて詳しく見ていきましょう。

ステップ 1 .データの収集

まずはテキストマイニングで分析するためのデータを収集します。データの収集元は多岐にわたり、自社が保有しているファイルやドキュメントはもちろんのこと、インターネット上の Web サイトや SNS からテキストデータを集めることもあります。

ステップ 2 .データの事前処理

テキストマイニングを効率的に行うためにはデータの事前処理が欠かせません。特に日本語は複雑な言語であるため、単語や誤字脱字の修正、不要文字の削除など、テキストデータを細かくチェックしてください。

ステップ 3 .非構造化データから構造化データへの変換

テキストマイニングでデータを処理する際、非構造化データを構造化データへ変換する必要があります。これにより、データを効率的に処理できるようになり、データの分析や可視化を円滑に進めることが可能になります。

ステップ 4 .データの分析・可視化

テキストマイニングの準備が整ったら、いよいよデータ分析を実行します。しかし、データは分析して終わりではなく、その分析結果をわかりやすく可視化して、次のアクションに繋げていくことが大切なポイントです。表やグラフなどを使いながらダッシュボードで見える化し、データを多角的にチェックしてください。

テキストマイニングの活用例

テキストマイニングには様々なメリットがあることを前述しましたが、実際にどのようなことを実現できるのでしょうか？以下、具体的な活用例を順番に見ていきましょう。

アンケート分析

テキストマイニングは自社課題の発見に役立ちます。例えば、アンケート結果からネガティブな単語を抽出することで、これまで気付かなかった課題を明確化できます。そして、このデータを自社の運用改善に役立てることで、顧客満足度の向上を実現可能になります。

トレンド分析

テキストマイニングは自社課題の発見だけではなく、顧客ニーズの把握にも大きく貢献します。わかりやすい例では SNS 上の投稿データが挙げられますが、膨大なテキストデータからキーワードを抽出することで、顧客ニーズや市場トレンドを見える化できます。その内容を自社のマーケティング活動に反映すれば、データに基づいた有効な施策を打つことが可能になります。

将来予測

従来、将来予測は定量的なデータをもとに行われていましたが、テキストマイニングの技術が進歩すれば、定性データであるテキスト情報からも将来予測ができるようになると期待されています。

例えば、新聞やニュース記事などに掲載されている膨大なテキストデータを分析することで、市場全体の動きを多角的に把握できます。そして、その結果をもとにして、株式市場の数値変動との関係性を調べるような使い方が考えられます。

テキストマイニング実践時のポイント

ここまで、テキストマイニングの基礎的な内容をご説明しました。テキストマイニングには、様々なメリットが存在することをご理解いただけましたでしょうか？

ただし、テキストマイニングは闇雲に取り組んでも満足な結果を得ることはできません。実践する上で重要なポイントを理解し、正しく進めていくことが大切です。

最も重要なポイントとして「分析結果をもとに PDCA をまわすこと」が挙げられます。これはデータ分析全般に共通して言えることですが、データ分析は一過性の取り組みではなく、継続的にトライアンドエラーを繰り返してこそ、真の価値を発揮するのです。

まずは、テキストマイニングを使う目的を明確化し、解決すべき課題を定めることが重要です。そして、実際にテキストマイニングを実行し、得られた分析結果をもとに課題解決や運用改善を行います。

その後、アクションした結果を評価して、まだ改善の余地があるようであれば、再度テキストマイニングを行い、新たなアクションを検討します。この PDCA サイクルを定期的にまわすことで、データの価値を最大限に活用し、自社の生産性を大きく向上させることができます。

また、 PDCA サイクルを効率的にまわしていくためには、組織全体でデータを適切に管理・可視化する仕組みが重要になります。データは分析するだけでは意味がなく、社員全員がデータを手間なく活用できる仕組みが求められるのです。

そのため、テキストマイニングを効率的に実践したい場合は、データ活用を促進するための IT ツール導入が重要な鍵を握ります。 IT ツールの導入にはコストが掛かりますが、この点をネガティブに捉えるのではなく、ツールを導入することによるメリットを踏まえて、費用対効果で判断することが大切です。

テキストマイニングには Google Cloud （GCP）がオススメ

テキストマイニングを実践する上では、 IT ツールの導入が効果的だと前述しました。最後に、テキストマイニングにオススメのサービスをご紹介します。

市場には数多くのサービスが存在しますが、以下の3点を判断基準としてサービスを検討すると良いでしょう。

データ処理の速度
サービスの運用負荷
サービスのセキュリティレベル

膨大なテキストデータを効率的に処理するためには高速なデータ処理が必須になりますし、自社の生産性向上を実現するためには運用負荷の少ないサービスを選ぶ必要があります。また、テキストマイニングで扱うデータは貴重な情報資産であるため、セキュリティレベルが高いサービスを選択することが大切です。

以上の点を踏まえると、テキストマイニングを行うのであれば Google Cloud （GCP）がオススメです。以下、 Google Cloud （GCP）の概要とテキストマイニングにオススメな理由をご説明します。

Google Cloud（GCP）とは？

Google Cloud （GCP）　は Google が提供するパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の「 Azure 」や Amazon 提供の「 AWS 」などが挙げられます。

Google Cloud （GCP）は、セキュアで高い安定性を持つ Google の IT プラットフォーム環境を自社で利用することができます。ビッグデータや Google Workspace との連携など、『クラウド利用を越えた先の IT 戦略』をシームレスに実現することが可能です。

また、「 BigQuery 」をはじめとした優れたデータ解析ツールが用意されているため、一部のエキスパートだけでなく、組織全体でデータを活用し、経営戦略の策定や業務改善に繋げていくことが可能です。さらに Google Cloud（GCP）の多種多様なサービスを活用することで、高精度なデータ分析を実現することができます。

それでは、 Google Cloud （GCP）がテキストマイニングにオススメな理由を順番に見ていきましょう。

高速なリアルタイム処理を実現できる

テキストマイニングにおいては、データの処理速度が重要なポイントになります。膨大なテキストデータをリアルタイムに処理するには、高いサービススペックが求められるためです。

Google Cloud （GCP）は月間60億時間分の動画を再生する YouTube や、10億人のユーザーが利用している Gmail と同じインフラをベースとしています。そのため、高速で安定したパフォーマンスを誇り、大量のデータに対してもスムーズなリアルタイム処理を実現します。

運用負荷をかけずに処理を進めることができる

Google Cloud （GCP）は自動スケーリングに対応しており、自社の状況に応じてリソースを自動的に増減してくれます。そのため、管理者が都度設定を変更したり、煩雑なリソース調整を行う必要はありません。

面倒な作業は Google Cloud （GCP）が自動で行ってくれるため、自社は本来注力すべき作業に集中することができ、結果的に業務効率化や生産性向上に直結します。

安全なセキュリティ環境で処理を行うことができる

Google Cloud （GCP）は第三者認証取得のハイレベルなセキュリティを備えており、「 SSAE16 / ISAE 3402 Type II：SOC 2/SOC 3」「 ISO 27001・FISMA Moderate 」「 PCI DSS v3.0」など、さまざまな年次監査を受けています。

そのため、安全なセキュリティ環境でテキストマイニングを行うことができ、情報漏洩などの各種リスクを低減した形で、安心して作業を進めることが可能になります。

テキストマイニングに役立つツールが搭載されている

Google Cloud （GCP）には Natural Language API というものが搭載されており、これがテキストマイニングにおいて高い効果を発揮します。

Natural Language は「自然言語」と訳すことができ、自然言語とは、人が会話するときの言語や書籍の文体に著されている言語のように、「日常的な表現で用いられる言語」のことを言います。

自然言語の例として、日本でいちばん大きい湖の名前と広さをインターネット検索で調べるとき、”日本”・”いちばん”・”大きい”・”湖”・”広さ”などのキーワードで検索を行います。これを、「キーワード検索」と言います。キーワード検索は、「日常的な表現で用いられる言語」とは言えず、つまり自然言語ではありません。

これに対し、自然言語で検索する場合、「日本でいちばん大きい湖の名前と広さを教えてください」などのように、「日常的な表現で用いられる言語」で質問することができます。

Natural Language API では、この自然言語を解析し、会話のなかに含まれる名詞の属性（Entities）、会話を発した人物の感情（Sentiment）、文章の構文（Syntax）などを解析することができます。

Natural Language API に関心のある方は以下の記事が参考になります。

Google Cloudの「Natural Language API」で顧客の声をネガポジ判定する方法をご紹介！