テキストマイニングにAIを利用するメリット・活用例を紹介!

 2021.04.22  2023.05.17

企業内の膨大なデータを企業経営に活かすためには、AIを搭載した「テキストマイニング」の活用がおすすめです。そこで本記事では、テキストマイニングにAIを活用するメリットや、その最新の活用事例についてご紹介します。AI搭載のテキストマイニングの導入を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。

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テキストマイニングとは?

 「テキストマイニング」とはデータマイニングの一種で、企業の保有する膨大なテキストデータに対して自然言語解析を用いて分析し、そこに隠された有益な情報を抽出するITツールを意味します。現代ではITの発展により、コールセンターやアンケート調査、SNSなどさまざまな流入元からテキストデータの分析が可能で、顧客ニーズやサービス向上のために不可欠なツールとなっています。

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テキストマイニングにAIを活用するメリット

「テキストデータから有益な情報を発見する」とだけいうと、アナリストをはじめとする人間の手作業でもよいのではないか、と思われる方もいるかもしれません。実際、従来のテキストマイニングでは形態素解析や係り受け解析などが中心とされていましたが、日本語は文法が複雑ゆえ、他言語に比べて解析が困難な面もありました。

しかし、近年では自動翻訳技術の劇的な向上により、AIを搭載したテキストマイニングによる対応が可能となっています。学習機能を持ったAIに大量のテキストデータを学習させることで、言い回しやシチュエーションの違いなど、自然言語特有の曖昧さも加味しつつ正確な分析・判断ができるようになりました。

国家を挙げてDX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組みが進む中、今後の企業のデータベースにおいては、人間では把握しきれないほどのデータの充実が予想されます。そのような中で保有するデータを死蔵せず、積極的に企業経営のため活用するには、AIによるデータ分析、すなわちテキストマイニングが重要になってくると考えられます。

テキストマイニング× AIの活用例

ここまで、AIを活用したテキストマイニングの重要性について述べてきました。では実際に、AIによるテキストマイニングは、企業経営において具体的にどのような点で役立つのでしょうか。以下では、AIを用いたテキストマイニングの活用事例をいくつかご紹介します。

ユーザーの声を分析

AI搭載のテキストマイニングの活用例としてまず挙げられるのが、SNSや電話での問い合わせ、あるいはアンケートなどにおけるユーザーの声の分析です。

従来では、SNSやメールなどでアンケートを実施する際、集計の手間や難しさから、回答方式を選択式にする企業が少なくありませんでした。しかし近年では、AIによる自然言語解析能力が発達したため、自由回答方式のアンケートでも人の手を煩わせることなく、ユーザーの生の声を拾い上げることが可能となっています。

また、AIの自然言語解析は話し言葉にも及ぶため、電話で問い合わせた内容についてもテキストマイニングを活用できます。実際、近年ではコールセンターへの導入が進んでおり、AI活用により音声データの精度も高まってきています。さらには、AIによる音声案内の研究も進められており、将来的な活躍が期待されています。

顧客対応によるストレスや恒常的な人材不足など、さまざまな課題を抱えるコールセンター業務において、AI搭載のテキストマイニングはまさに救世主といえるでしょう。

ビッグデータを分析

AIによるテキストマイニングは、顧客ニーズだけでなく、社内に溜まったビッグデータを解析する手法としても活用できます。先にも述べたように、各種業務や紙資料のDXが社会的に進む中、企業では今後、膨大なデータをいかにして管理・活用するかが重要な課題となってきます。人間ではもはや把握できないようなデータ間の隠れたつながりや、法則性などをAIが発見することで、現場改善やトラブル防止への貢献が期待されます。

今後、AI技術が順調に発展していけば、心理学の統計データや各種指標などを分析に取り入れて、業務日誌や報告書などから書き手である従業員の精神状態まで解析できる日がくるかもしれません。テレワークによる孤立感から精神的不調をきたす方もいる現状を考えると、AIによる従業員の心身の健康管理は非常に重要な意味をもつでしょう。

市場動向の分析

従来のAIを活用した市場動向分析では、株価などの数値化された指標をもとに解析する手法が主流とされていました。しかし、現在では自然言語の解析技術が向上したことで、AIはフォーマットの定まっていないテキストデータの分析もある程度できるようになっています。今やブログやSNS、新聞記事など、社会に溢れるさまざまなメディアから市場動向を分析することもなりつつあります。この分野の研究はまだ発展途上ですが、ひょっとしたら将来的には、経済アナリストの仕事がAIの担当する仕事に置き換わっているかもしれません。AIによるテキストマイニングは今後、企業に市場動向の新たな分析手段の獲得をもたらすのではと期待されています。

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音声認識とテキストマイニングを活用した「BellCloud® for VOC」

ここまで、AIによるテキストマイニングの活用事例や、その将来的な展望について簡単に触れてきました。ベルシステム24では、このAIによるテキストマイニングと音声認識技術を組み合わせて活用した新たなサービス、「BellCloud® for VOC」を提供しています。

「BellCloud® for VOC」は、クラウド型コールセンター基盤である「BellCloud®」と、高レベルの音声認識エンジン「AmiVoice」、さらにはテキストマイニングの「VextMiner」を連携させることで実現した、最新のVOC活用ソリューションです。

高度な音声認識技術が用いられた「BellCloud® for VOC」なら、コールセンターでの通話記録を自動でテキストデータ化し、保存できます。そしてテキストマイニングを経て、各種レポートなどに転用できるような形でデータを抽出します。これによって、企業はユーザーの声を迅速かつ効率的にデータ化できるようになるため、リアルタイムなモニタリングや通話検索など、より効果的なコールセンター運用の実現が可能でしょう。

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まとめ

進化したテキストマイニングは、数学的指標に囚われない多角的なデータ分析を可能にします。近年では「BellCloud®for VOC」に代表されるように、企業活動の効率的運用をサポートするソリューションも数多く登場しているので、活用事例なども参考にしつつ導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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