AIテキストマイニングとは？活用するメリットや使い方、注意点などを解説

AIテキストマイニングとは、AIを利用して膨大なテキストデータから目的に適合した情報を抽出し、分析することです。

企業活動にAIテキストマイニングを導入すれば、自社製品の改善や市場動向分析、社内の生産性向上などに役立つでしょう。

本記事では、AIテキストマイニングの意味や利用するメリット、具体的な使い方を解説します。

自社での導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

AIテキストマイニングとは何か？

まずは、AIテキストマイニングの定義と、データマイニングとの違いについて解説します。

AIテキストマイニングの定義

AIテキストマイニングとは、AIを活用して膨大なテキストデータの中から目的に沿った情報を抽出する技術を指します。

具体的には、テキスト内の単語を名詞や動詞などの品詞に分け、関連性やユーザーが抱く感情の傾向、出現頻度などを分析します。

そもそもテキストマイニングは、従来も利用されていた分析手法であり、集計ツールと手作業によって行われていました。

しかし、昨今はAIを活用することで、膨大な量のデータを素早く、かつ高い精度で分析できるようになりました。

これにより、テキストマイニングの効率と精度が飛躍的に向上しています。

AIテキストマイニングはデータマイニングの一種

AIテキストマイニングの対象はテキストデータであるのに対し、データマイニングの対象はデータ全般です。

従って、AIテキストマイニングはデータマイニングの種類の一つといえます。

データマイニングとは、画像や動画、音声、数値などの多様なデータの中から目的に適合する情報を抽出する技術のことです。

文章を抽出対象とする場合は、テキストマイニングを利用した方が効率的に高精度な分析を行えます。

AIテキストマイニングを活用するメリット

AIテキストマイニングの活用には4つのメリットがあります。

それぞれのメリットについて、次から詳しく解説します。

1. 膨大なデータを解析できる

AIテキストマイニングを利用すれば、膨大な量のデータでも短時間で正確に分析できます。

特に、ビッグデータを分析する際は手作業では追いつきません。

AIにビッグデータの解析を任せれば、空いた手で他の業務を担当できます。

そのため、仕事の効率化や生産性の向上にもつながるでしょう。

2. 集計と分析の効率が高まる

効率よくデータの集計と分析を行えることも、AIテキストマイニングを利用するメリットです。

テキストマイニングには共起分析や感情分析など、さまざまな分析手法があります。

手作業の場合は目的に合った分析手法を選び出し、分析方法に合うツールを利用してデータ解析を進める、という手順を踏まなければなりません。

しかし、AIテキストマイニングでは全てをAIに委ねられます。

その上、AIテキストマイニングには解析結果を分かりやすくレポートにまとめる機能まで付いています。

AIテキストマイニングを活用すれば、データの集計と分析、レポートの作成にかかる手間を削減できるでしょう。

3. 分析精度が向上する

分析精度が向上することも、AIテキストマイニングの活用によって得られる大きなメリットです。

AIテキストマイニングを利用すると、人の手による解析では気づけない情報を発見できることがあります。

人間がテキストを読むと、各文章の意図や全体的な傾向は把握できるでしょう。

AIテキストマイニングでは一歩踏み込んで、キーワードの出現頻度を定量的に把握したり、キーワードの近くに現れる言葉の関連性を分析したりできます。

このようなAIテキストマイニングによる詳細な分析によって、データに埋もれていた顧客のニーズや真の課題に気づける可能性があります。

4. 誰でも高精度な分析ができる

AIテキストマイニングを使えば、誰でも精度の高いデータ分析を行えます。

テキストマイニングを人の手で行っている場合、担当者の力量により分析結果に差が現れる可能性があります。

また、担当者が不在のときは業務が滞ってしまうでしょう。

しかしAIテキストマイニングであれば、誰がツールを使っても同じ結果を得られます。

そのため、担当者の専門的な教育が不要になり、教育コストや業務負担の軽減にもつながります。

AIテキストマイニングの使い方

AIテキストマイニングを使うと、膨大なテキストデータも迅速に分析できます。

ここからは、AIテキストマイニングの主な使い方を紹介します。

市場のトレンドを追う

AIテキストマイニングを活用すれば、市場動向をスムーズに分析できます。

ブログやSNSの投稿、口コミサイトのコメントなどのテキストデータを解析すると、業界のトレンドや注目を集めている商品などが分かり、市場動向の予測に生かせます。

AIテキストマイニングであれば、SNSやブログで交わされる曖昧な言語表現からもデータ分析が可能です。

市場動向を把握できれば、マーケティングや商品開発に役立つでしょう。

顧客の意見を分析する

自社の商品やサービスに対して寄せられた顧客からの意見の分析にも、AIテキストマイニングは使えます。

AIテキストマイニングを使うと、顧客の意見からキーワードを抽出してポジティブ・ネガティブなどの感情を分析したり、満足度を判定したりできます。

また、商品やサービスに関する問い合わせ内容を分析すると、自社製品の改善点が見えてくることもあるでしょう。

ブランドイメージを把握する

AIテキストマイニングを使うと、ブランドイメージを把握しやすくなります。

自社で行うアンケートでは顧客のリアルな意見を得にくく、ブランドイメージの把握が難しいことが課題です。

しかしAIテキストマイニングを駆使すれば、SNSに投稿される率直な感想をブランドイメージの把握に生かせます。

SNSにはユーザーの生の声があふれていますが、人の手でデータを集めるのは困難です。

しかしAIテキストマイニングを活用すると、本質に迫る意見を得られるでしょう。

企業の課題を明らかにする

企業内に潜む課題の発見にも、AIテキストマイニングは有効です。

日報や報告書、手順書など、企業には数々の文章が蓄積されています。

これらの文章を分析すると思わぬ課題が見つかり、業務改善につながる可能性があります。

社内で扱われている文章にはさまざまな形式があり、書き方が統一されていない文章もあるかもしれません。

人間が一つずつ読んで分析するには膨大な時間が必要ですが、AIテキストマイニングなら瞬時に課題を浮き彫りにできるでしょう。

AIテキストマイニングの使用例

ここからは、AIテキストマイニングが使える具体的な場面を紹介します。

自社に導入する際の参考にしてください。

SNSやサイトの口コミ・レビューの傾向を知る

SNSの投稿や口コミサイトのコメント、ECサイトのレビューなどのテキストデータを分析すると、商品やサービスに対するユーザーの評価が分かります。

特に、SNSではユーザーのリアルな声が飛び交っています。

SNS上から必要な情報を抽出して分析できれば、社内では気づけなかった商品のメリットや課題点が明らかになるでしょう。

また、競合他社を同様に分析すると相手の強みや弱みが分かり、市場での競争力を強化できるでしょう。

問い合わせフォームに寄せられた内容を分析する

問い合わせフォームに寄せられたユーザーの意見をAIテキストマイニングで分析すれば、商品やサービスの改善点が明らかになります。

問い合わせフォームには、商品やサービスの使用における不明点、不具合の報告、品質に関する苦情、要望などの声が届けられます。

重要なキーワードを抽出して分析すれば、改善が必要なポイントが見えてくるでしょう。

コールセンターにおける顧客の音声を解析する

コールセンターにも顧客のさまざまな声が届けられます。

音声記録をテキスト化してAIテキストマイニングで分析すると、問い合わせの傾向や商品の改善点が浮かび上がるでしょう。

音声をテキストに起こす作業もAIに任せられます。

文章化から分析、レポート作成までをAIに一任すれば、業務の効率化も図れます。

アンケート結果を集計・分析する

顧客から集めたアンケートの集計や結果の分析も、AIテキストマイニングが得意とする分野です。

アンケートには選択肢式の項目もありますが、顧客のリアルな声が反映されるのは自由記入欄です。

人の手では集計や解析に手間がかかりますが、AIテキストマイニングを活用すれば、自由記入欄に書かれたコメントの分析も容易になるでしょう。

迷惑メールを識別する

迷惑メールの識別でも、AIテキストマイニングが活躍しています。

受信メールを解析したデータの蓄積により、AIが学習して迷惑メールを識別できるようになります。

AIが自動的に迷惑メールを受信ボックスから外すため、必要なメールか迷惑メールかをユーザーが識別する必要がなくなるでしょう。

迷惑メールに埋もれて、大切なメールを見失うこともなくなります。

チャットボットの応答精度を高める

AIテキストマイニングによるテキストデータの解析と蓄積は、チャットボットの最適化にも生かせます。

チャットボットとは、ユーザーからの質問に自動で返答する自動会話プログラムのことです。

AIテキストマイニングと組み合わせると、過去の会話を解析してデータを蓄積し、より的確な回答を提供できるようになります。

チャットボットの精度が高まれば、顧客満足度の向上が見込めます。

さらに、ユーザーからの問い合わせに対応する人手を削減できるため、業務効率化やコストダウンにもつながるでしょう。

新聞記事から長期市場動向を読み取る

AIテキストマイニングを活用して、経済の動向を予測する研究が進んでいます。

これまで市場動向は、経済指標や株価などの数値データ、ニュースや新聞などのテキストデータをもとに予測されていました。

しかし現在、AIテキストマイニングを使い、経済新聞に掲載されている記事から市場を長期予測する研究が行われています。

研究が進めば、経済新聞の紙面にあるテキスト自体が投資データとして価値を持つようになるでしょう。

社内システムに保管されたデータを分析する

社内システムに保管されたデータをAIテキストマイニングで分析すれば、生産性の向上やコスト削減、リスクヘッジなどに役立つでしょう。

日報や議事録、メール、マニュアルなど、企業では日々さまざまな情報が発生しています。

AIテキストマイニングを活用すれば、膨大なテキストデータから必要な情報を容易に見つけ出せるようになります。

さらに、社内データの分析によりこれまで気づけなかった問題点が浮き彫りになり、業務改善にもつながるでしょう。

AIテキストマイニングツールの選び方

現在、数多くのAIテキストマイニングツールが存在します。

自社にとって最適なものを選択できるように、AIテキストマイニングツールの選び方を知っておきましょう。

必要な機能がそろっている

AIテキストマイニングツールは基本的なデータ解析機能に加えて、辞書機能やデータの前処理機能などがあると便利です。

辞書機能とは、事前の単語登録により、テキストデータ中に単語を見つけ出して判別できるようになる機能のことです。

また、データの前処理機能は、分析前に無意味な単語を除去したり長い文章を単語に分けたりして、データを整える機能を指します。

これらの機能の充実は、AIテキストマイニングの分析精度に関わります。

その他さまざまな機能があるため、分析対象や目的などに応じた適切な機能を備えたツールを選びましょう。

分析したいデータに対応している

AIテキストマイニングツールは、SNS分析が得意、コールセンター業務に特化しているなど、それぞれ得意分野があります。

AIテキストマイニングは便利な技術ですが、適切なツールを導入できていなければ、その真価を発揮できません。

何を分析したいのかを明確にしてから、対象テキストに合わせてツールを選びましょう。

プログラミング言語が適切である

プログラミング言語に適応するツールを選択すると、効率的に分析作業を行えます。

AIテキストマイニングツールの中には、プログラミングによりテキストデータの分析をサポートできるものがあります。

AIテキストマイニングにプログラミングを活用する場合は、利用する言語に対応したツールを選びましょう。

結果表示が分かりやすい

分析結果の表示が分かりやすいツールを選ぶと、社内での共有がスムーズになります。

結果の表示方法はツールによって異なります。

数値のみが並んでいたり、専門用語が使われていたりすると、分析結果をまとめ直す手間がかかってしまうでしょう。

一方で、図や表で分かりやすく表示されていれば専門知識がない人でも理解できるため、分析結果をもとにした対応にも素早く移れます。

AIテキストマイニングで分析する際の注意点

AIテキストマイニングには、7つの注意すべき点があります。

ここからは、AIテキストマイニングの利用における注意点を詳しく解説します。

1. 大量のデータが必要

AIテキストマイニングの精度を高めるには、大量のテキストデータが必要です。

データが少ない場合は解析精度が低下して、期待していた結果が得られないことがあります。

人の手で分析した方が精度が高くなる可能性もあります。

2. リアルタイムな情報の把握には向かない

AIテキストマイニングの対象になるのは過去のデータであるため、リアルタイムな情報の把握には向きません。

しかし、AIテキストマイニングツールの中には、リアルタイムでデータ分析ができる機能が付いたものがあります。

必要であれば利用を検討してください。

3. 定量的データの分析は得意ではない

AIテキストマイニングの得意分野はテキストデータの分析であり、数値データから傾向を把握することには向いていません。

売上や利益率、販売数量、在庫量などの数値データを分析したい場合は、AIテキストマイニング以外のツールや分析方法を検討しましょう。

4. 日本語の解析は精度が低下する場合がある

日本語はAIでの判別が難しい言語であるため、解析精度が低下する可能性があります。

英語は単語ごとにスペースが挿入される一方、日本語は単語ごとに区切られておらず、ひらがな・カタカナ・漢字が混在しています。

さらに敬語や方言、流行語、新語などが加わるとキーワードの判断が難しくなるため、AIテキストマイニングの解析精度は下がるでしょう。

この対策に有効なのが、辞書機能の活用です。

辞書に判別が難しい表記を登録すると、解析精度が向上します。

また、日本語の解析が得意なAIテキストマイニングツールも登場しているので、利用を検討してもよいでしょう。

5. ニュアンスを読み取るのが難しい

AIでは、テキストの背後にあるニュアンスや感情を読み取るのが難しく、分析に反映できない場合があります。

AIテキストマイニングは、テキストからキーワードを抽出して表面的な意味をくみ取ることが得意です。

しかし、テキストから読み取れる雰囲気や潜在的な意図を把握するには、より高度な技術やデータセットが必要です。

6. 人の分析・解釈が必要なことがある

AIテキストマイニングの解析結果だけで判断できず、人の手による分析や解釈が必要になるケースがあります。

例えば、口コミは高評価なのにネガティブな単語の抽出数が多い場合は、人間が一つひとつの口コミを確認する必要があります。

AIテキストマイニングはツールに過ぎないため、人間の判断が必要になる場合があることを覚えておきましょう。

7. 因果関係の解明は苦手

AIテキストマイニングは、ワードの相関関係を発見することが得意です。

しかし、ワードの因果関係、つまり原因と結果の関係を見つけることは得意ではありません。

例えば、SNSの投稿と売上に相関関係があると分かっても、投稿が売上に影響を与えているか否かは判断できない場合があります。

AIテキストマイニングを導入してビジネス戦略に生かそう

AIテキストマイニングとは、AIを駆使して膨大なテキストデータから必要な情報のみを取り出し、分析することを指します。

AIテキストマイニングは、自社製品の改善や市場動向予測、コストダウン、業務効率化などを推し進める助けになるでしょう。

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AIテキストマイニングツールの導入を検討している場合は、ぜひ選択肢に加えてください。

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