テキストマイニングとは?基礎知識や目的、活用事例を紹介!

 2021.04.06  コンタクトセンターの森 編集部

DXの実現が急務とされるなか、企業が市場競争力の優位性を確立するためには、「ビッグデータの活用」が欠かせません。そこで求められているのが、「テキストマイニング」という分析手法です。本記事では、テキストマイニングの基礎知識について解説するとともに、導入目的や活用事例なども併せてご紹介します。

テキストマイニングとは?基礎知識や目的、活用事例を紹介!

テキストマイニングの意味

「テキストマイニング」とは、膨大なテキストデータを自然言語解析によって分析し、有益な情報を抽出する分析手法です。情報通信技術の進展と高度化により、社会は人類史上類を見ないほどの発展を遂げました。今や情報通信技術は、あらゆる分野において不可欠な社会インフラとして機能しています。それはビジネス市場においても同様であり、さまざまな産業がIT化の恩恵によって飛躍的に発展しました。

そんな現代社会における重要な経営課題が「ビッグデータの活用」です。テキストマイニングは、コールセンターに寄せられる意見やアンケート調査といった膨大な情報を分析することで、的確な需要予測や顧客ニーズに沿った製品開発などに貢献します。

データマイニングとは?

データマイニングはビッグデータを分析する手法として、近年大きな注目を集めています。統計学や人工知能などの分析方法を駆使して、傾向やパターン、新たな情報を抽出する分析手法です。

「mining」は日本語で「採掘」と訳されます。膨大な「data(情報)」から付加価値の高いものを「mining(採掘)」することから、データマイニングと呼ばれます。「text(文章)」は「data(情報)」の一部であるため、テキストマイニングはデータマイニングという分析手法の一要素といえるでしょう。

テキストマイニングの目的

テキストマイニングを企業経営に取り入れる目的は、主に3つあります。それが「顧客ニーズの分析と把握」「ビッグデータの分析・将来予測」「属人化の防止」です。ここでは、テキストマイニングを活用することで、どのような成果を得られるのかについて解説します。

顧客ニーズの分析と把握

テキストマイニングを取り入れることで得られる最大のメリットは、顧客の声をデータとして可視化できる点です。

マーケティング戦略において、ビッグデータ解析の対象となる情報は2つに大別されます。ひとつは、売上高や市場占有率のような数値化できる「定量データ」です。もうひとつは、消費行動心理や社会行動心理といった数値化が困難な「定性データ」です。

テキストマイニングは数値化できない定性データに対し、形態素解析や構文解析などを用いて分析します。つまり、コールセンターへの問い合わせやアンケートといった「顧客の声」を分析することで、需要予測や品質改善に活用できるのです。

ビッグデータの分析・将来予測

テキストマイニングを用いてビッグデータを分析することで、精度の高い将来予測が実現します。

テキストマイニングにおける分析範囲は、何も業務データに留まりません。たとえば、SNSは膨大なビッグデータで溢れる情報の宝庫であり、消費者の忌憚のない意見やリアルな口コミが無数に散らばっています。テキストマイニングによって、SNS上の膨大な言語情報を分析することで、より高い精度での将来予測や市場予測が可能です。

またテキストマイニングは、インフルエンザの動向予測や選挙結果の将来予測など、ビジネスシーン以外での活用も進んでいます。

属人化の防止

人口の減少や少子高齢化も相まって、あらゆる産業において労働力低下が懸念されています。そんな時代背景のなか、多くの企業が抱えている課題が「業務の属人化」です。

また、終身雇用制度の崩壊や雇用形態の多様化によって、人材の入れ替わりが激化し、定年まで同じ企業に勤める人材が減少傾向にあります。そのため、ベテランのもつ知識や技術といった暗黙知が継承されにくくなり、業務の属人化が起こるのです。

テキストマイニングは暗黙知を形式知へと変換します。たとえば、専門的な知識やスキルをテキストマイニングによって分析・言語化して、マニュアルへ落とし込むことで、組織全体での共有が可能となります。

テキストマイニングの活用事例

テキストマイニングはトレンド分析やアンケート解析、市場予測や需要予測など、幅広い領域で活用されています。ここでは、テキストマイニングの具体的な活用事例について見ていきましょう。

トレンド分析

テキストマイニングは、SNSや口コミなどからリアルな声を集計し、自社製品の品質改善や競合分析に活用できます。企業とは、事業を通じて顧客の潜在需要を満たし、対価を得ることによって発展していく組織です。したがって、大切なのは顧客が求める製品・サービスの創造と提供です。

顧客満足度を最大化するためには、的確なトレンド予測と顧客ニーズに沿った製品開発が欠かせません。コールセンターに寄せられる問い合わせやアンケートは、いわば顧客の潜在的な要望が反映された有益な情報です。テキストマイニングによって顧客の声を分析することで、経営課題の解決や潜在需要と捉えたマーケティング戦略の構築につながるでしょう。

アンケート結果の分析

テキストマイニングは、アンケート調査の分析を効率的かつ正確に実行します。従来のアンケート調査では、手書きで記入したアンケートをExcelなどに手作業で集計し、報告するのが主流でした。テキストマイニングが登場したことで、集計や分析が自動化できるようになったため、大幅な時間短縮とコストカットが実現したのです。

また、テキストマイニングによってアンケート結果を分析することで、「自社の製品やサービスに満足しているのか?」「満足していないのなら改善すべき点はどこか?」など、顧客満足度を定量的に把握することも可能です。

市場予測

企業経営において、市場予測は重要な課題のひとつです。テキストマイニングによるビッグデータ解析を行うことで、市場規模と今後の動向、そして変化し続けるマーケットに対してどのような経営戦略を打ち出すべきかが見えてくるでしょう。本格化すれば特許状況の分析や、競合他社の投資傾向を予測するといった、大局的な市場予測も可能です。

情報通信技術の進歩とともに、テキストマイニングの適応範囲も日々向上しています。現在では新聞や雑誌、論文などのテキストデータを分析する研究も進められています。テキストマイニングにおける市場の予測精度と適応範囲は、今後さらに向上していくでしょう。

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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」

企業のデータベースには、日々生成される膨大な業務データが蓄積されています。しかし、情報は活用してこそ真価を発揮するものであり、蓄積するだけでは意味を成しません。だからこそ、テキストマイニングによるビッグデータの活用が求められます。

そこでおすすめしたいのが、「BellCloud® for VOC」の導入です。「BellCloud® for VOC」は、高レベルの音声認識エンジン「AmiVoice」と、テキストマイニングの「VextMiner」、クラウド型コールセンター基盤「BellCloud®」の連携によって実現したVOCソリューションです。

「BellCloud® for VOC」を導入することで、非構造的かつ定性的なテキストデータから付加価値の高い情報を抽出し、定量的な分析に基づいた経営戦略を構築できます。たとえば、コールセンターに寄せられる顧客の声やアンケート調査から、精度の高い需要予測や潜在的ニーズに基づいた製品開発などが可能になるでしょう。

経営戦略にテキストマイニングを取り入れるためには、優れたITソリューションの導入が不可欠です。「BellCloud® for VOC」の詳しい情報については、こちらをご覧ください。

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まとめ

テキストマイニングとは、膨大なテキストデータから付加価値の高い情報のみを抽出する分析手法です。DXを実現するためには、情報という経営資産の活用が欠かせません。テキストマイニングを用いることで、定量的な分析に基づいた経営戦略を構築できるでしょう。本記事を参考にして、ぜひ自社のマネジメントにご活用ください。

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