テキストマイニングとは?手法とメリットを解説

2022.4.15 17:00 更新

読了時間:5分22秒

近年、ビッグデータの活用に取り組む企業が増えています。ビッグデータには画像や映像、売り上げなどのデータ、SNSのテキストデータなど様々な種類がありますが、定量データだけでなく定性データを分析することも大切です。しかし、定性データを分析するには多様な文章をひとつひとつ読む必要があり、非常に手間と時間がかかります。特に、SNSの普及によって1日に数万~数百万件の情報が手に入る現代、すべての情報を人の目で確認することは不可能に近いといえるでしょう。そこで役立つのが「テキストマイニング」という技術です。

テキストマイニングとは?

テキストマイニングとは大量のテキストデータから、有益な情報を取り出す技術の総称です。テキストは「文章(text)」、マイニングとは「採掘(mining)」という意味で、膨大なテキストの山から価値ある情報を掘り当てるというイメージになります。SNSや口コミ、アンケート回答などの文章を単語や文節、または形態素といわれる品詞などに分割し、その出現頻度や相関関係、時系列などから傾向やパターンなどの有益な情報を抽出します。 英語に比べて日本語の分析は非常に難しいとされていましたが、技術の進化によって、ビジネスでの実用化が進んでいます。

テキストマイニングの手法

テキストマイニングには、様々な分析手法が存在します。代表的なものを見ていきましょう。

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代表的な手法です。製品やサービスなどに対する顧客の感情を分析する手法です。製品やサービスを実際に購入して使用した顧客が、ボジティブな感情を持ったのかネガティブな感情を持ったのかなどを分析します。ブログやtwitterなどのSNSなどに多く使われる手法です。 対応分析対応分析は散布図を用いて視覚的に傾向を分析する手法です。縦軸と横軸で表現されたクロス集計やローデータなどのデータを散布図にして分析します。見た目でわかりやすくできる点が特徴で、ブランドイメージの分析などによく利用されます。

主成分分析

主成分分析は、情報を限定したうえで分析しやすくする手法です。 ビッグデータなど、多くの分析対象がある場合に、データを分析しやすくするために、可能な限り分析対象となる項目を減らす手法です。主成分分析を行うことで、ビックデータであっても項目を必要最小限に絞り見やすくすることができますが、一方で、情報を一部切り捨てた分析になるため、すべての情報を反映した結果と言えないという弱点もあります。

形態素解析

形態素解析は、文章を最小単位の単語に分解して品詞を特定する手法です。自然言語で書かれた文を言語上の最小単位である形態素に分割して、それぞれの品詞や変化などを割り出します。かな漢字変換や全文検索、機械翻訳などで用いられる手法です。

構文分析

構文解析は、単語の品詞から単語同士の関係性を見つけ出す手法です。文章を、文法規則にしたがって解釈していき、文の構造を確認した上で意味を調べる手法です。日本語は文法が大変複雑で曖昧な言語なので、構文解析をしただけでは、正確に解析できないことがあり、意味解析などと併せて利用されます。

共起分析

共起分析は、一文の中に登場する単語のセットを分析する手法です。例えば「トマト」という単語に対して「赤い」という言葉がセットで使われるといったように、関連性の高いワードの組み合わせを見つけていきます。

「とりもち」は「形態素分析」と、キーワード間の「共起分析」を他の技術と組み合わせて利用しています。ウィジェットを設置したページ、またクローリング先のページに書いてある内容を分析しレコメンドに活かしています。

テキストマイニング利用のメリット

人間がテキストを読んで分析すると、主観的な判断や関連性の高い情報の見落としなどが頻繁に発生します。また、「全体を把握したうえで傾向を抽出する」ことも非常に困難です。テキストマイニングを活用すると、不正確な分析やバイアスのない有益な情報を抽出したり、関連性の高い情報同士を結びつけることができます。また、人間が読んだだけでは得られない発見があるもテキストマイニングのメリットです。 また、テキストによるやり取りから企業経営に影響を及ぼす変化の予兆をいち早く発見し、経営判断に活かすのも良いでしょう。商品の売れ行きだけでなく、株価変動や選挙結果などの事象についても一定の予測を立てることで、早い段階でアクションを起こすことができます。

まとめ

SNSやメール、チャットや口コミなど、テキストによるコミュニケーションが増加するにつれ、テキストマイニングによるデータ分析は欠かせない技術となってきています。技術の進歩によって、テキストマイニングは様々な場面で活用されています。データはただ集めるだけでは意味がありません。集めたデータをしっかり分析し、マーケティングなどに活かしていくことが大切です。

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