世の中には、様々なデータのマイニングの方法があります。
データベースから欲しいデータを抽出する際に主に使用するのがマイニングとなりますが、代表的なものとしてデータマイニングが有名です。
データマイニングは、どちらかと言えば顧客個人の購買傾向を分析するのに役立つ手法ですが、提供する側の状態をハックしたいケースもありますよね。
そこで用いられるのが、テキストマイニングという方法です。
では、テキストマイニングとはどのような手法であり、どのように活用すればよいのでしょうか？
この記事では、テキストマイニングのやり方や、活用事例などを含めて詳しく解説します。
目次
テキストマイニングとは？
はじめに、テキストマイニングとは一体どのような手法であるのかについて、より詳しく解説します。
昨今、AI技術の進化によってビッグデータを如何に活用することができるかが、マーケティングの鍵となっている状況です。
ビッグデータには、主に以下のようなものが用いられることが多いです。
- 映像
- 文字
- 画像
- 売上データ
- SNSへの投稿
以上を分類すると、数値的な定量データと文字の定性データに分類することができます。
従来のマーケティングにおいては、どちらかと言えば定量データが広く用いられていましたが、定性データもないがしろにできません。
なぜ、定量データがここまで活用されてきたのかと言えば、データが主流となるために分析しやすいという側面がありました。
一方で、定性データは分析してもなかなか答えが見つけにくいために、どうしても後回しにされてきたのです。
ただ、昨今では各種SNSで大量の文字情報として定性データを得られる状況となっています。
また、サポートセンターなどに寄せられる問い合わせもチャットボットなどで文字データとして収集しやすくなり、それを活用して分析することができます。
単にデータのみを収集できる環境が整っても意味がなく、それを分析する手段が必要です。
そこで用いられるのが、文章を定量的に扱うための分析手法であるテキストマイニングです。
- テキストマイニングの対象範囲
- テキストマイニングは、主に以下を対象として行われます。
- SNS（Twitter、Instagram、ブログ、Facebook）
- 電子メール
- アンケート
- コールセンターでのオペレータやり取り
- インターネット掲示板
- 論文や特許などの技術文書
- チャットボットや質問応答システム
- レビューや口コミサイト
テキストマイニングでは、アンケートにおいて取得した自由記述のデータや、コールセンターへの問い合わせ内容、そしてSNSに投稿された口コミの分析などの分析において活用されています。
特に効果が高いとされているのがSNSであり、幅広い年代の方が利用していることもあり、有益なデータが収集できるケースが多いです。
テキストマイニングで期待できること
実際にテキストマイニングによって分析することで、主に次のようなことが期待できます。
是非活用して、マーケティング戦略をうまく構築したいですね。
市場のニーズを把握することができる
マーケティングを行う上で、重要となるのがニーズの把握です。
どれだけ魅力的なサービスを提供しても、ニーズがないものであれば意味がありません。
そこで、ニーズを把握するという作業が必要になりますが、顕在的なニーズであれば把握しやすいですが、潜在的なニーズの把握はとても難しいものです。
テキストマイニングでは、潜在的なニーズも各種テキストデータから把握することが可能となります。
特定の情報について、いつどのような属性の人が、どのような情報をどれくらい発生したのかを分析することが容易となります。
消費者のニーズをリアルタイムで把握することによって、企業イメージを損なう事態も回避することが期待できるのです。
ビッグデータを活用した将来予測ができる
SNSが一般的にも広く普及したことによって、マーケティングという観点でも無視できない存在となりました。
特に、Twitterはコミュニケーションツールとして活用されることが多くなっていますが、
SNSで投稿された情報をテキストマイニングによって分析することで、今後の予測に活用できます。
AIとはまた違ったアプローチで、ビッグデータを活用できるという点で、注目を集めているのです。
ノウハウを蓄積できる
テキストマイニングは、マーケティング以外にも様々な活用が可能です。
代表的な活用例としては、企業内でノウハウを蓄積する方法となります。
企業内では、各種報告書といった多くのテキストデータがあります。
このテキストデータは、単一の目的でしか使用されずに、このままではナレッジとして蓄積できません。
そこで、テキストマイニングで処理すれば、テキストデータによるノウハウを可視化して、従業員を活用することができます。
これによって、企業内での知識の伝承を確実かつ効率よく行えます。
分析業務を効率化できる
テキストマイニングは、手法自体は実はマーケティングに関わる要員が自分の手で行っているケースがあります。
ただ、人間の手でビッグデータを処理するのは困難な話です。
そこで、テキストマイニングを活用することによって分析業務を効率化することが可能となります。
分析業務に費やした時間を大幅に削減して、よりスピーディーな解析が可能となることで、
いち早く市場のニーズを把握してマーケティングにつなげることができます。
また、効率化を図ることで分析に関わる要員が別の業務などに充てる時間を増やす効果も期待できます。
テキストマイニングを行う際の注意点
テキストマイニングは万全の分析方法ではなく、弱みもあるのが事実です。
特に、以下のような点について留意して導入可否を検討する必要があります。
類似する表現を的確に分類するのが難しい
テキストマイニングでは、類似した表現の出現頻度を確認したり、グルーピングするなどの機能があります。
これによって、ニーズを的確に把握できるようになるのですが、日本語のように同じ表現でも意味が異なるテキストが出現した際に、分類が困難です。
例えば、「辛い」というテキストがあった場合、からいという意味にもつらいという意味にも取れてしまいます。
前後の言葉も含めて適切に判断しなければならないために、どうしても機械的には判断しにくいのです。
中には、AIを組み合わせたAIテキストマイニングもありますが、人間が手作業で分類するのと違い、どうしても精度は高くありません。
データの分類をどの程度まで行うのかのさじ加減が難しい
先に紹介した通り、テキストマイニングではデータの分類をどのレベルまで行うかを決めによって、
精度が大きく変化すると同時に解析結果にも違いが生まれます。
例えば、分類を細かくすることで様々なデータが得られる反面、データをどのようにして解釈すればよいのか判断しにくくなります。
逆に、データの分類を粗くすることで、分類は容易にとなる反面、データが切り捨てられてしまうリスクがあるのです。
一概に、どの方法が良い・悪いということは言えず、欲しいアウトプット（結果）を導き出すために最適な分類を決定した上で、行うことが重要となります。
テキストの真偽が重要となる
テキストマイニングを成功させるためには、データ自体の信用性も重要視しなければなりません。
もし、テキストデータに噓や紛らわしいテキストがあると、信用性が低下して適切なアウトプットが期待できません。
特に、SNSでは残念ながら嘘や誇張した投稿があるのは事実で、それを如何にフィルターにかけて除外できるかが重要です。
現在の技術では、機械的に対処が困難な問題となるために、分析を行う際は嘘や誇張もある程度加味した上で行うことをおすすめします。
テキストマイニングの実施手順
テキストマイニングは、比較的簡単にデータ分析を行えます。
ここでは、テキストマイニングの具体的な方法について解説します。
データを収集する
テキストマイニングは、まずはデータソースを確保するところからスタートしなければなりません。
先に紹介したとおり、信頼性の低いデータを収集しても役に立ちませんので、ある程度信頼性の高いところからデータを取得しましょう。
一般的には、SNSやWebページなどからAPIを取得しデータを収集することになります。
データを前処理する
データを収集したら、そのままデータマイニングで処理するわけではなく、前処理が必要です。
取得したデータそのままの状態は、一般的は生データと呼びますがある程度処理してから分析しないとうまく処理しきれません。
これは、日本語ならではの難しい点であり、面倒ですが処理する作業が必要になるのです。
具体的には、日本語ならではの文節の区切りに対応するために、品詞で分解して単語の修正や不要な文字の削除などを行ないます。
もし、明らかにおかしな表現や誤字などがある場合は、しっかり補正してから実際の分析作業に進みましょう。
構造化データに変換する
最初の段階で得られたデータは、一般的にはXML形式やJSON形式で使用されている非構造化データとなっているケースが多いです。
非構造化データの特徴として、1つの情報について植物の枝葉のように項目が付いている点が挙げられます。
非構造化データの弱点として、項目数が一定ではないなどがあり、このままでは分析するのが大変です。
そこで、分析や可視化しやすくするために、構造化データに変換する作業が必要です。
分析を行なう
いよいよ、ここからがテキストマイニングの本質の部分に入ります。
分析結果を、グラフやカラムチャートなどの形式で可視化する作業を行ないます。
出現頻度や相関値、トレンドや時系列といった項目で、しっかりと分析して結論を導き出すことが重要です。
テキストマイニングを活用できる事例
テキストマイニングを実際に活用して、実績を残した事例が多く存在します。
実例を知ることで、自社で活用できるかどうかを判断する材料として活用可能です。
ここでは、テキストマイニングを活用できる事例を紹介します。
事例①市場予測
テキストマイニングでは、ビッグデータの処理に特に効果を発揮します。
解析の結果、市場規模と今後の動向、常に変化し続けるマーケットにおいて、どのような経営戦略を打ち出すのがベストであるかを見いだせます。
より活用が進めば、特許状況の分析や競合他社の投資傾向を予測するなど、大局的な市場予測も行えるようになるのです。
事例②アンケート結果を分析
テキストマイニングが最適なジャンルとして、アンケートがあります。
特に、自由記入欄に記載された内容は、有益なデータに繋がるケースが多いです。
これによって、自社のサービスがどれだけユーザーの為になっているのか、そして今後どのような改善が必要であるのかを把握できます。
また、手書きで記入しているアンケートについて、従来は手作業で集計して報告するケースが多かったのが、自動化できるメリットもあります
事例③トレンドの分析
SNSなどで投稿されたリアルな声を収集して、テキストマイニングすることで潜在的な需要を顕在化することが可能です。
マーケティング面だけでなく、経営面での課題を見いだすこともできますよ。
テキストマイニングを有効活用しよう
テキストマイニングは、特に昨今当たり前のように活用されているSNSのデータを分析するのに最適な手法です。
使い方次第では、業務の効率化を図ったり経営面での課題を見いだす、そしてノウハウの蓄積まで企業の発展に寄与する事も可能です。
是非テキストマイニングを活用してみましょう。
