デジタル化が加速する現代市場において、競争優位性を確立するためには、ビッグデータ分析への取り組みが欠かせません。なかでも、顧客の潜在需要や消費者のインサイトを捉えるために欠かせないのが、「テキストマイニングツール」の戦略的活用です。本記事では、テキストマイニングツールの概要や導入時に着目すべきポイントなどについて解説します。
テキストマイニングツールとは
「テキストマイニングツール」とは、膨大な文章や文字列を自然言語処理と呼ばれる技術で分析し、有益な情報を抽出する機能に特化したソリューションです。現代は情報爆発時代と呼ばれており、テクノロジーの進歩・発展に伴って、社会のあらゆるシーンでデジタル化が加速していく傾向にあります。このような時代のなかで、見込み客や既存顧客の潜在的な需要を的確に捉えるためには、事業活動を通して収集したビッグデータの戦略的な活用が欠かせません。
そこで重要な役割を担うのが、データベースに蓄積された膨大なデータ群から目的に応じた情報を抽出する「データマイニング」です。そして、データマイニングの領域において、膨大な文章データを定量的に扱い、有用な情報を抽出する分析手法を「テキストマイニング」と呼びます。たとえば、コンタクトセンターに寄せられたVOC（顧客の声）から、単語の出現頻度や要素の相関関係などを分析し、そこから得た知見を事業戦略の立案・策定に活用することが、テキストマイニングツールの役割です。
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テキストマイニングツールの導入で実現できること
事業領域にテキストマイニングツールを活用することで得られる主なメリットは、以下の4点です。
顧客のニーズを把握できる
国内ではデジタル化の進展とともに市場の成熟化が加速しており、製品の品質や性能といった機能的価値に基づく訴求では、競合他社との差別化が困難になりつつあります。製品やサービスが溢れる現代市場のなかで差別化を図るためには、見込み客の潜在需要や消費者のインサイトを的確に捉えなくてはなりません。
テキストマイニングツールの活用によって、アンケートやお問い合わせ内容からVOCを分析できれば、そこから顧客や見込み客の潜在的なニーズを汲み取り、製品開発やカスタマーサポートなどの品質向上に役立てられます。
将来を予測できる
テキストマイニングツールの活用により、SNSやオウンドメディア、科学論文、あるいはコンタクトセンターのVOCといった膨大なテキストデータの定量的な分析が実現します。それにより、市場や社会経済の動向、技術革新の中長期的な展望などを高い精度で予測することも不可能ではありません。
たとえばTwitterのような、情報の流動性が高いSNSのテキストデータを分析できれば、出現頻度の高いキーワードやハッシュタグからトレンドを掴み、新商品の開発やプロモーションの展開といった経営判断の材料となります。
ナレッジを共有できる
テキストマイニングツールは需要予測や将来予測といった分野だけでなく、「ナレッジマネジメント」の最適化にも貢献します。ナレッジマネジメントとは、事業活動を通して蓄積された熟練工の技術やベテランの知識を、組織全体で共有する経営管理手法です。そして、組織内に散在している付加価値の高い情報を抽出するプロセスを「ナレッジマイニング」と呼びます。
たとえば、トップセールスを誇る営業パーソンのノウハウを形式知へと落とし込み、そのナレッジを共有することで、営業部門全体における成約率の向上が期待できます。
分析作業を効率化できる
ビッグデータ分析はデータの「収集」に始まり、その後「蓄積」→「抽出」→「加工」→「可視化」→「分析」というプロセスを辿るのが一般的であり、基本的にそれぞれの工程で異なるソリューションが求められます。データの総量に応じて多大な時間とコストを要するため、いかにして分析プロセスを効率化するかが重要な課題です。
その点、テキストマイニングツールはテキストデータの抽出や加工といった領域を支援し、情報を構造化することで分析プロセスの効率化に寄与するとともに、ビッグデータ分析の精度向上が期待できます。
テキストマイニングツールの比較時に確認したいポイント
テキストマイニングツールの導入を検討する際は、以下に挙げる6つのポイントを確認することが大切です。
導入目的と合致しているか
システムの設計前に必ず確認しておいきたいのが、導入目的の明確化です。テキストマイニングツールは、コンタクトセンターのVOC分析に適したものや、ビッグデータ分析に基づく将来予測を得意とする製品、あるいはソーシャルメディアのテキストマイニングに特化したソリューションなど、さまざまな種類が存在します。目的によって適したソリューションが異なるため、自社の事業形態や組織体制を考慮しつつ、製品を比較・選定することが大切です。
どのデータソースを使えるか
テキストマイニングツールは、製品によって活用できるデータソースが異なる点に注意が必要です。データは、ExcelファイルやCSVファイルのような行と列の概念をもつ「構造化データ」と、文書や電子メール、アンケート、SNSのテキストデータといった「非構造化データ」に大別されます。多くの企業では各部門の基幹システムにデータを保管しており、それぞれ情報の粒度や鮮度、保存形式などが異なるため、テキストマイニングで利用できるデータソースの種類を必ず確認しなくてはなりません。
どのような機能が備わっているか
ITシステムの導入を検討する際は、搭載されている機能を確認しなくてはなりません。テキストマイニングはデータの総量に応じて時間とコストが増加する傾向にあるため、大容量データの処理速度や対応している分析手法、分析精度を高める辞書機能や文脈分析機能などの有無によって効率が大きく異なります。システムの導入目的に基づいて要件を明確化し、ツールに備わっている機能を客観的に比較することが大切です。
利用のしやすさはどうか
テキストマイニングツールは処理速度や分析手法への対応、辞書機能などの機能的価値も重要ですが、ソリューションの操作性や視認性といったUIにも着目しなくてはなりません。たとえ機能的に優れた性能を誇る製品であっても、UI設計に劣るソリューションでは、最大限のパフォーマンスを発揮するのは困難です。したがって、テキストマイニングツールを導入する際は、基本的な操作性や分析結果の視認性といったポイントをチェックし、扱いやさに長けたUIに優れる製品を選定する必要があります。
導入費用はどうか
ITシステムの導入時は、機能面やUI設計だけでなく、実装時の導入費用と保守・運用にかかる管理コストを把握することも大切です。ITインフラの環境によっては、サーバーやネットワーク機器の導入費用が必要であり、実装後は継続的な管理コストが発生します。無料期間を設けているテキストマイニングツールもあるため、機能やUI、そしてイニシャルコストとランニングコストを把握するためにも、フリートライアルを提供している製品を選ぶのがおすすめです。
サポート体制は充実しているか
テキストマイニングツールを比較検討するうえで、サポート体制の充実度は非常に重要なポイントです。サーバーダウンやネットワーク障害によってシステムが停止した場合、業務に多大な支障をきたすだけでなく、セキュリティインシデントによる損害も想定されます。たとえ導入費用や管理コストが安価な製品であっても、保守サービスやカスタマーサポートが整っていない場合、災害やトラブルが発生した際に大きな損失を招く可能性があります。
問い合わせ窓口は電話かメールか、電話なら何時まで受け付けているか、導入・運用支援はどの程度受けられるか、FAQは充実しているかなど、サポート面もしっかりと確認し、安心して運用できるツールを選びましょう。
まとめ
データベースに蓄積された膨大なデータ群から、目的に応じた情報を抽出・分析する手法を「データマイニング」と呼びます。そして、データマイニングの領域において、テキストデータを自然言語処理と呼ばれる技術で分析し、有益な情報を抽出するシステムが「テキストマイニングツール」です。
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