Marketing Glossary DX・マーケティング用語集

テキストマイニングとは?

Text Mining（テキストマイニング）とは、アンケートの自由回答やSNSの投稿、コールセンターの応対記録といった、定型化されていない大量のテキストデータ（非構造化データ）を分析し、そこから有益な情報や知見を発見するための技術です。「マイニング（Mining）」は「採掘」を意味します。

テキストマイニングでできること（活用事例）

テキストマイニングは、顧客の本音（VOC：Voice of Customer）や社内に埋もれた貴重な情報を可視化するために、様々なビジネスシーンで活用されています。

• アンケートの自由回答の分析
  「その他」の欄や自由記述の回答を集計・分析し、顧客満足度の低下要因や商品改善のヒントを発見する。
• SNS・口コミサイトの分析
  自社製品やサービスに関するSNS上の評判を分析し、プロモーション施策の効果測定や、顧客が価値を感じているポイント（強み）を把握する。
• コールセンターの問い合わせ記録の分析
  顧客からの問い合わせ内容やオペレーターの応対記録を分析し、FAQの改善、クレームの傾向把握、応対品質の向上につなげる。

テキストマイニングの主な手法と流れ

テキストマイニングは、一般的に以下の流れで行われます。

1. データ収集：分析対象となるテキストデータを集めます。
2. 前処理（データクレンジング）：収集したデータを分析に適した形に整えます。ここで「形態素解析」という技術が使われます。
   • 形態素解析とは：文章を、意味を持つ最小単位の「単語（形態素）」に分割し、品詞などを判別する処理。「東京都で食事をした」→「東京/都/で/食事/を/し/た」のように分解します。
3. 分析・可視化：単語の出現頻度や単語同士の関連性を分析し、グラフなどで可視化します。
   • ワードクラウド：出現頻度の高い単語を、頻度に応じて文字の大きさで表現する手法。文章全体で何が多く語られているかを直感的に把握できます。
   • 共起ネットワーク：特定の単語と一緒に出現しやすい単語（共起語）の関係性を線で結んで図式化する手法。「ビール」と「おつまみ」、「価格」と「高い」といった、単語の組み合わせから顧客の思考パターンを読み解きます。

4. 考察：可視化された結果をもとに、課題の発見や施策の立案を行います。

データマイニング・自然言語処理との違い

• データマイニングとの違い
  データマイニングは、売上データのような数値（構造化データ）を含む、あらゆるデータを分析対象とする広い概念です。テキストマイニングは、その中でも特にテキスト（非構造化データ）に特化した分析手法と位置づけられます。
• 自然言語処理（NLP）との違い
  自然言語処理は、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに処理させるための技術全般を指します（例：機械翻訳、かな漢字変換）。テキストマイニングは、この自然言語処理という技術を使って、有益な情報を「発見する」という応用の分析手法です。

テキストマイニングを導入するメリット

• 顧客の潜在ニーズの発見
  数値データだけでは見えなかった顧客の具体的な意見や感情を捉え、商品開発やサービス改善のヒントを得られます。
• 業務課題の可視化と改善
  社内の報告書や日報などを分析することで、業務プロセスの問題点やナレッジ（知見）を可視化し、業務効率化につなげられます。
• リスクの早期発見
  SNSや口コミからネガティブな評判やクレームの予兆をいち早く検知し、迅速な対応を可能にします。

テキストマイニングのデメリットと注意点

• ツールの導入・運用コスト
  高機能な分析ツールは導入費用や月額費用がかかります。
• 専門知識やスキルの必要性
  ツールの操作や、分析結果を正しく解釈してビジネスに活かすためには、ある程度の知識やスキルが必要です。
• 分析結果の解釈の難しさ
  分析結果はあくまで客観的なデータであり、その背景にある文脈や意図を誤って解釈すると、間違った意思決定につながるリスクがあります。

まとめ

テキストマイ二ングは、「お客様の声」や「従業員の声」といったテキストデータに隠された宝の山から、ビジネスを成長させるための貴重な知見を掘り起こす技術です。その仕組みやメリット・デメリットを正しく理解し、目的に合ったツールと手法を用いることで、データに基づいた的確な意思決定を実現できます。