テキストマイニングとは？ メリットや手法、コツなどを分かりやすく解説！

テキストマイニングは、大量のテキストデータの中から有用な知見を発掘（マイニング）するための技術です。本記事では、テキストマイニングの目的やメリット、代表的な分析手法について、テキストマイニングのツール開発者・コンサルタントの目線からわかりやすく説明します。

また、昨今はテキストの扱いに優れる生成AIが普及しており、これに伴ってテキストマイニングのあり方にも変化が訪れています。本記事では、生成AI時代におけるテキストマイニングの考え方についてもご紹介します。

テキストマイニングとは？

テキストマイニングとは、統計解析や自然言語処理技術などを用いて膨大なテキストデータから有益な情報を抽出する手法です。

ここで言う「テキストデータ」とは、日本語や英語など、ふだん私たちが書いたり話したりしている自然言語で記述された文章形式のデータのことを指します。

一般に、大量のデータから有用な情報を得る手法のことをデータマイニングと呼びますが、テキストマイニングはその中でも特にテキストデータに特化した分析手法であると言えます。

ビジネスにおいてテキストマイニングの対象となるテキストデータとは、例えば以下のようなものです：

• 自由記述形式のアンケート
• 社内の営業日報
• ECサイトの商品レビュー
• コールセンターへのお問い合わせのログ
• SNSやブログ、掲示板といったソーシャルメディア上の書き込み
• 論文などの技術文書や特許文書

テキストマイニングの目的は、上記のようなデータをもとに顧客の声や市場の動向、業務知見などを効率的に把握し、業務改善や企業の意思決定などに役立てることです。
上記のようなデータをテキストマイニングを通じて活用できれば、以下のような効果が期待できます。

• 商品開発・改善：商品レビューやコールセンターへのお問い合わせといった顧客の声（VoC）を分析することで、QFD（品質機能展開）に活かしたり、商品の改善点を見出し品質の改善につなげたりすることができます。また、製造現場の報告書や不具合情報の記述を分析することで、不具合の発生傾向を把握し、製造プロセスの改善や製品の品質向上につなげるといったアプローチも考えられます。
• 顧客対応業務の改善：コールセンターのオペレータメモや問い合わせ対応ログを分析することで、オペレータ対応の改善や自動応答システムの性能向上に活かすことができます。また、よくあるお問い合わせをもとにFAQを作成・整備すれば、コールセンターなどのお問い合わせ対応のコストの削減が見込まれます。
• 社内ナレッジの整理・展開：社内の営業日報や報告書を分析し、課題や知見や抽出することで、属人化の解消と業務効率化を図ります。
• 商品の評判や市場の動向の把握：ソーシャルメディア上の書き込みを分析できれば、商品やブランドに対する評判や話題の傾向を把握できます。これにより、マーケティング施策の改善やリスクの早期検知に役立てることが可能です。
• 技術トレンドの把握：論文や特許などの技術文書を分析することで、特定分野における研究動向や技術トレンドを把握できます。これらの知見は、研究開発テーマの検討や技術戦略の立案などの際に役立ちます。

テキストマイニングのメリット

テキストデータの何が大変か

テキストデータの内容は人間が直接読めば理解できますが、データの量が膨大である場合には時間と労力がかかってしまうため、人手での分析は非現実的です。
そこでコンピュータの力を借りたいわけですが、テキストはコンピュータにとっては単なる文字の羅列にすぎず、コンピュータが単語をそのまま認識できるわけではありません。単に単語を集計する程度の処理であっても、Excel のようなふだん私たちがよく使っているツールでは対応は難しくなります。
その結果、「とりあえずデータは蓄積されているが活用されずに放置されている」といったケースも少なくありません。

また、人間が大量のテキストを読んで解釈する場合、分析結果が主観的・恣意的なものとなってしまうおそれがあります。分析結果に説得力や信頼性を持たせるためには、適切なツール利用により客観性を保つことが大切です。

テキストマイニングがもたらす価値

テキストマイニングを活用することにより、上記の問題を解決し、人手では読み切れない大量のテキストデータを客観的・定量的に分析することができます。また、分析結果はグラフィカルに可視化することができるため、分析結果の解釈のしやすさという点でも優れています。

これにより、これまで肌感覚として得られていた知見の説得性をより高めることができますし、今まで見落としていたような意外な意見や傾向に気付くといったこともあります。 大量のテキストデータ全体を俯瞰して傾向を分析するので、個々のテキストを記述した当人も気付いていないような潜在的な意見が浮かび上がってくることもあります。

これらの知見は、私たちのビジネスにおける意思決定をより迅速かつ強固なものにします。また、私たちに新たな示唆を与えてくれるため、顧客や業務課題に対する理解をいっそう深めるための手掛かりとなります。テキストマイニングを通じて得られた示唆によりさらに分析が進む、という好循環も生まれます。

テキストマイニングに必要なもの

テキストマイニングは、必要なものさえ揃えればお手元のパソコンを使って始められる分析です。その際に用意するべきものは、大きく分けてデータとツールの二つです。

必要なもの①：分析対象のデータ

分析したいデータを事前にデータベースなどから集めておきます。特に人手で読み切れないほどに多くのデータが集まっている場合には、テキストマイニングを試す価値が高くなります。

データに関して注意すべき点は、前処理の必要性とデータの形式です。

• 前処理の必要性：テキストデータには「きれい」なものと「汚い」ものがあります。「汚い」テキストデータには、誤字脱字・文字化け・無意味な記号のようなノイズが多く含まれており、これが形態素解析や頻度分析を行う際の障害となります。テキストマイニングを実行する前にこれらのノイズをできるだけ取り除いておくことで、分析精度の向上が見込まれます。
• データの形式：分析対象のデータは、テキストマイニングで利用するツールに合った形式に揃えておく必要があります。例えばアンケートデータを分析したい場合、回答がアンケート用紙に手書きされたままでは分析できません。この場合はOCRなどを通じてデータを電子化し、さらにテキストマイニングのツールが読み込める形式（CSVやXLSXなど）に整形する必要があります。

必要なもの②：テキストマイニングツール

テキストマイニングツールを活用することで、テキストデータの形態素解析から各種分析までを一気通貫で実行することができます。どのような分析が行えるかはツールによって異なるため、ご自身の分析ニーズに適したツールを比較検討しましょう。

当社では、包括的なテキストマイニングを簡単に実行できる Text Mining Studio を開発・販売しています。また、より一般のデータ分析に対応したプラットフォーム Alkano の機能としても、テキストマイニングの機能をご提供しています。

テキストマイニングツールには、各社が開発・提供している有償ツールの他にも、KH Coder などの無償ツールも存在します。またプログラミングの知識があれば、MeCab などの形態素解析ライブラリを Python と組み合わせて利用して分析するという方法もあります。

テキストマイニングでは何をするのか

テキストマイニングの流れ

ここでは、実際にテキストマイニングを行う際の流れの概略を示します。

テキストマイニングの流れは、以下の図のように、大きく分けて「前処理」「分析処理」「解釈・考察」の３フェーズに分けられます。

メイン部分はソフトウェアを用いた分析処理のフェーズですが、その前後にも必要なフェーズがあるということに注意しましょう。
特に解釈・考察のフェーズは、分析者が持っている業務知見やデータに対する理解が活きる場面です。同じ分析結果を見ても、業務に対する理解が深ければそれだけ得られる知見も多くなります。
分析処理が終わったからといってそこで満足するのではなく、結果を丁寧に読み解くことで初めてテキストマイニングの真価が発揮されると言えるでしょう。

主な分析手法

分析処理のフェーズで用いられる分析としては、以下のような手法が代表的です：

• 集計分析: 単語や係り受けの登場件数を集計します。どのような単語が多く現れているかを知るだけでも、そのテキストデータの内容の概要を掴むことができます。また、集計結果から気になる単語を見つけることで、この後の分析を深めていくための手掛かりを得ることもできます。
• 共起分析: 同時に現れることの多い単語の組み合わせを抽出します。テキスト中の話題をざっくり把握したり、特定の単語がどのような文脈で語られることが多いのかを把握したりすることができます。
• 特徴分析 属性の値ごとに単語の出現頻度がどのくらい偏っているかを明らかにします。性別や年代ごとの意見の傾向の違いを把握することが可能です。
• 対応分析（コレスポンデンス分析）: アンケート等のクロス集計結果を散布図などで可視化し、複数のカテゴリ間の関連性を把握します。ターゲット層別の反応差などを直感的に分析するのに有効です。
• 主成分分析: 多次元のデータを少数の指標に集約して分析します。大量データのノイズを削減し、隠れた傾向を抽出する際に用いられます。

これらの手法を組み合わせることで、文章データを統計的に解析し、ビジネス上の意思決定に直結する知見を得ることができます。

テキストマイニングのコツ

属性データを活用しよう

テキストマイニングにおいて、分析対象のデータの内容は大きく以下の二種類に分けられます：

• テキストデータ：自然言語で記述・入力された文章形式のデータ。形態素解析を経て分析の直接の対象となる。
• 属性データ：テキストデータに紐づいている数値やカテゴリ値などのデータ。テキストデータの内容や記載者などに関する補足的な情報。

テキストマイニングにおいてテキストデータが重要であることは言うまでもありませんが、それ以外の属性データを軽視してよいというわけではありません。テキストマイニングにおいて、属性データは分析の切り口として利用価値の高いものです。

• アンケートの項目に性別の記入欄がある → 性別ごとの記述の特徴を分析できる
• 商品レビューに商品の評価（☆～☆☆☆☆☆）がある → 商品のどの要素が低評価・高評価のポイントなのかを分析できる
• SNSの投稿に投稿年月日の情報がある → 投稿年月の推移に応じた単語の出現度合いの変遷を分析できる

テキストマイニングを試す際には、テキストデータに紐づく属性データを活用できないかを考えてみるとよいでしょう。属性の値ごとにどんな単語が特徴的に現れているかを分析することで、思わぬ示唆が得られることも多いです。
また、データのもととなる文書（アンケートのフォームなど）を設計する際に、今後のテキストマイニングを見据えてあらかじめ有用な属性項目を付け加えておくことも大切でしょう。

原文に立ち返ろう

テキストマイニングにおいては、単語や係り受けの頻度にもとづいた集計結果やグラフを見て分析を進めていくことになります。これらを頼りにして、膨大なテキストデータの全体像やそこに潜む情報を明らかにできるのがテキストマイニングの良いところです。
その一方で、これらの分析結果だけを見てテキストを解釈していると、ときに解釈を誤ってしまうことがあります。

テキストマイニングの結果は、もっぱら単語や係り受けの頻度に基づいた統計的な結果です。
この結果はいわばテキストデータの地図のようなものであり、テキスト全体の話題の傾向やパターンをマクロな視点から伝えてくれます。

一方、このテキストマイニングの結果においては、個々のテキストがもつ文脈やニュアンス、少数意見などのミクロな情報がしばしば失われています。
このようなミクロな情報を考慮せず、マクロな情報のみを用いて分析結果を解釈しようとすると、以下のようなリスクが生じます

• ニュアンスやポジネガの取り違え
• 少数意見の見落とし
• 存在しないストーリーを見てしまう（誤った因果関係の想定など）

以上のようなリスクを低減するためには、テキストマイニングの結果を解釈する過程でときどき原文に立ち返って確認するということが大切です。
マクロな視点とミクロな視点をうまく組み合わせることで、初めてテキストデータから真に役立つ知見を得ることができるでしょう。

生成AIとの違いと使い分け【詳細記事あり】

近年は生成AI技術の目覚ましい進歩により、テキスト分析のアプローチにも変化が起きています。従来のテキストマイニングは、単語の出現頻度や共起パターンといった統計的なアプローチによってテキストデータに潜む情報を読み解く手法です。一方で生成AIは、大量のコーパスで学習したモデルを用い、文章全体の文脈やニュアンスなどを解析できます。例えば多義語や皮肉表現の意味するところも文脈から意味を捉えられるため、従来の手法では難しかった感情・ポジネガを解釈することも得意としています。

両者は競合ではなく補完的な関係にあります。たとえば商品レビューの傾向をポジティブ・ネガティブごとに分析する場合、以下のような使い分けが考えられます：

• 生成AIを利用してポジティブなレビューとネガティブなレビューに分類
• それぞれのレビュー群に対してテキストマイニングを用いて全体像を可視化
• 分析結果の解釈の補助にも生成AIを活用

詳しくは以下の記事をご覧ください。
生成AIとテキストマイニングは補い合う──レビュー分析の事例から

当社のテキストマイニングソリューションとお問い合わせ

当社では、上記のようなテキストマイニングを本格的かつ手軽に実行できる分析ツール Text Mining Studio および Alkano をご提供しています。
Text Mining Studio の活用事例はこちらよりご覧いただけます。

当社のテキストマイニングツールに関するご不明点や資料請求などにつきましてはお気軽にお問い合わせください。
テキストマイニングに関する入門資料は、以下のリンクからもご利用いただけます。
テキストマイニングってなに？ 1から分かるテキストマイニング読本 無料ダウンロード

また、当社ではデータサイエンティストによる受託分析やコンサルティングも承っております。
無料相談・資料請求も承っておりますので、テキストマイニングの導入をご検討中の方はぜひご連絡ください。当社コンサルタントが貴社のニーズに合わせた活用方法をご提案いたします。