AIテキストマイニングのメリットとは？　テキストマイニングの概要や種類、活用における課題などを解説

インターネット上やSNS上から必要な情報を抽出するテキストマイニングは、大量の情報があふれる今、企業にとって欠かせないものになってきています。

そのテキストマイニングをより効率的に行えるのが、AIを活用したAIテキストマイニングです。

AIテキストマイニングを活用すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。

本記事ではAIテキストマイニングの導入を検討している方のために、テキストマイニングの概要や種類、活用するメリット、活用例、AIテキストマイニングが抱える課題などを解説します。

AIテキストマイニングの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

テキストマイニングとは

テキストマイニングは、大量の文章や会話の中から価値のある情報を抽出する手法です。

テキストは「文章」、マイニングは「採掘」という意味があることから、この名前が付けられました。

インターネット上やSNS上に膨大なデータがあふれる今、活用できるデータが増える一方で、有益な情報を手作業で集めるにはかなりの時間が掛かってしまいます。

しかしテキストマイニングを活用すれば、文章を単語・名詞・形容詞などに分解し、出現率や関連性などを分析して、必要な情報を抽出することが可能です。

データマイニングとの違い

テキストマイニングと混同されやすい用語にデータマイニングがあります。

データマイニングとは膨大なデータの中から、価値のある情報を抽出する手法です。

一見テキストマイニングと同じものに思えるかもしれませんが、テキストマイニングで解析対象となるのは文章のみです。

一方、データマイニングでは文章はもちろん、動画、画像、音声なども解析対象になります。

テキストマイニングはデータマイニングの一種であり、データマイニングではより広範な解析対象から有益な情報を抽出します。

テキストマイニングの種類

テキストマイニングを大きく分けると「探索的データ解析」と「テキスト分類」の2種類があります。

それぞれの特徴を見ていきましょう。

探索的データ解析

テキストマイニングというと、探索的データ解析を指すことが一般的です。

探索的データ解析は、ヒントがない状態でデータを解析し、課題解決のきっかけとなる情報を抽出するために用いられる方法です。

未知の情報や明確な答えが存在しない質問などから、データの傾向を見つけるために用いられます。

文章を単語に分解して出現する頻度や関連性、時系列による変化などを分析します。

探索的データ解析を行う時点では、どういった情報が得られるかは分かりません。

そのため、詳細の分析を実施する前段階として、探索的データ解析を行うケースも多いです。

文書分類

文書分類は、テキストの内容によってデータを分類する方法です。

大きく分けると「教師あり」と「教師なし」に分けられます。

教師ありの文書分類は、外部データを活用してデータを分類する手法です。

事前に学習させた分類のための機械学習モデルによって、テキストデータを分類します。

AIを活用した文書分類はこの教師ありで行われ、分類方法を学習させればさせるほど精度の高い分類ができるようになります。

一方、教師なしの文書分類は、外部データを活用しないデータ分類方法です。データの特徴に基づいてカテゴリ分けを行います。

AIテキストマイニングが注目を集めている背景

テキストマイニング自体は、これまでも有益な情報を抽出するために行われてきた手法ですが、近年AIを活用したテキストマイニングが注目を集めるようになりました。

テキストマイニングは仮説を立てて行うケースと、仮説を立てずに行うケースに分けられますが、AIを活用すると仮説を立てずにデータマイニングが行えます。

人の手では探せなかった情報を導き出せる可能性があり、異なる言い回しをはじめとする自然言語ならではの曖昧さや意味を考慮した解析が可能となるため、AIを活用したテキストマイニングを行う企業も増えてきています。

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を活用すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。

2つのメリットをご紹介します。

効率的に大量のデータを分析できる

AIテキストマイニングを活用するメリットは、大量のデータを効率的に分析できることです。

データを人の手によって分析するにはかなりの時間が掛かる上、分析できる量には限りがあります。

しかしAIを活用すれば、解析するデータ量を飛躍的に増やすことができ、ビッグデータであっても短時間かつ効率的に自動分析することが可能です。

人的コストの削減ができる

人的コストの削減ができることも、AIテキストマイニングを活用するメリットです。

テキストマイニングにAIを活用すれば、自動で分析が行われるので、これまでデータ分析に掛かっていた人的コストの削減が可能です。

その分の労力を他の仕事に回すこともできるため、業務効率改善にもつながるでしょう。

スピーディーな意思決定につながる

AIデータマイニングを活用すれば、スピーディーな意思決定にもつながります。

AIを使って効率良く精度の高い情報を得られれば、企業の意思決定にデータを活用できるスピードも変わってきます。

またAIを活用して得たデータは人の主観を介さないのが特徴であるため、客観的なデータを用いて即座に意思決定ができ、商機を逃すことなく施策を実行できるでしょう。

スピーディーにデータを分析することで、クレームなどのトラブルへの対応スピードも向上します。

人の手による分析では見逃してしまいそうなトラブルの種もAIなら見つけられるので、大きなトラブルになる前に適切な対処ができるでしょう。

業務の属人化を防げる

業務の属人化を防げることも、AIを使ったテキストマイニングをするメリットです。

テキストマイニングを人の手で行っていると、業務手順や進捗状況を担当者しか把握できず、属人化が起きてしまいます。

業務に属人化が起こると、担当者が不在の間や急に離職してしまった場合、業務が円滑に進められない可能性が高いです。

また特定の人材の業務負担が増え過ぎてしまう懸念もあります。

AIテキストマイニングなら分析業務の属人化を防げる上、分析業務を担当する人材の教育に掛かるコスト削減にもつながるでしょう。

AIテキストマイニングの活用例

AIによるテキストマイニングが注目されているといっても、具体的にどういった場面で活用すべきなのか疑問に感じている方もいるはずです。

ここからは、AIによるテキストマイニングの活用例をご紹介します。

市場分析

AIを使ったテキストマイニングは、市場分析に活用が可能です。

AIテキストマイニングで頻出ワードを抽出すれば、最新トレンドや話題になっているニュースなどを予測でき、市場動向の把握につながります。

自然言語特有の曖昧さも考慮した分析ができるため、リアルタイムで情報が流れるSNS上の曖昧さのあるテキストからもデータ抽出が可能です。

分析結果をいち早く施策に活用することもできるでしょう。

口コミ分析

商品やサービスに対する口コミの分析にも、AIを使ったテキストマイニングは有効です。

自社に寄せられるレビューや、口コミサイトへの投稿などを解析すれば、どういったワードが頻出しているかが分かります。

評価の高いレビュー・評価の低いレビューに分けて解析することも可能です。

頻出ワードを基にすれば、評価の高い商品・サービスの優れている点と、評価の低い商品・サービスの問題点が見えてくるため、商品・サービスの改良や新商品・新サービスの開発にも役立てられるでしょう。

またコールセンターへの問い合わせ内容の書き起こしや分析をAIに任せることで、電話で得られる顧客の声にもAIテキストマイニングを活用することが可能です。

アンケート結果の分析

アンケート結果の分析にも、AIテキストマイニングが役立ちます。

アンケートは、古くからマーケティング手法として活用されてきた方法です。

しかし、アンケート結果を一つずつ確認してデータを抽出するには膨大な時間が掛かるため、従来は選択式のアンケートが採用される傾向にありました。

AIテキストマイニングを使えば、自由回答式のアンケート結果でも時間を掛けずにデータ抽出ができます。

ユーザーのリアルな声を得られるので、よりターゲットに合ったマーケティングができるでしょう。

ブランドイメージの把握

AIテキストマイニングは、ブランドイメージの把握にも役立てられます。

ブランドイメージを把握する手法としては、街頭インタビューやアンケート調査などが一般的です。

しかしこれらの手法は回答を得られたとしても、リアルな声を得にくいという課題がありました。

AIテキストマイニングを活用すれば、SNS上にあふれる企業に関する投稿からデータを抽出できます。

ユーザーが自発的に投稿した内容のため、これまでの手法では得られなかったよりリアルな声を集められるでしょう。

迷惑メールの判別

AIテキストマイニングを活用すれば、迷惑メールの判別も可能です。

AIテキストマイニングも日々進化しており、迷惑メールを判別するシステムにも応用できるようになってきています。

受信するメールの内容をデータとして機械学習モデルに学習させれば、迷惑メールとそうでないメールを自動で分類することが可能です。

重要なメールが大量の迷惑メールに埋もれてしまうリスクを軽減できます。

AIテキストマイニングの課題

さまざまな場面で活用できるAIテキストマイニングですが、いくつか課題もあります。

AIテキストマイニングが抱える3つの課題も把握しておきましょう。

日本語の文章は精度の高い分析が難しい

日本語の文章は精度の高い分析が難しいことは、AIテキストマイニングが抱える課題の一つです。

英語の場合、単語の間にはスペースが入るため、コンピューターでも比較的簡単にワードを判別できます。

しかし日本語には単語と単語の間に区切りがないことに加え、同じ単語でもひらがな・カタカナ・漢字と表記も分かれ、そこに敬語や方言などの要素も加味されるので、コンピューターが正確にワードを判別できず、精度が下がってしまう可能性が高いです。

ただし近年は日本語に強みを持つテキストマイニングツールも登場しています。

また辞書機能に異なる表記や表記ゆれなどを追加し、定期的にアップデートすることで、日本語の文章でも精度を高めることは可能です。

データ量が少ない場合は適さない可能性がある

分析するデータ量が少ない場合、AIテキストマイニングが適さない可能性があります。

精度の高い分析をAIテキストマイニングで行うには、できるだけ多くのデータを収集しなければなりません。

データ量が少ない場合、解析できるワード数が少なくなってしまい、期待するような結果にならないことがあります。

データのボリュームにもよるので一概にはいえませんが、データが50未満であれば、人の手による分析の方がより精度の高い結果を得られるでしょう。

AIだけに委ねられない部分がある

AIテキストマイニングを導入したとしても想定とは異なる結果が出てしまうことがあるため、AIだけに委ねられない部分があります。

例えば、レビューの数値が低評価なのに対し、抽出したデータでは好意的なワードが多い場合、抽出結果だけでどういった状況になっているかは判断できません。

またワードによっては、それが高評価なのか低評価なのか判断できないものもあるでしょう。

ツールを使ってAIテキストマイニングを行ったとしても、このように結果だけで判断できないケースは多々あるため、完全にAIだけに委ねることはできません。

人の手を使ってデータを確認し、一つひとつ判断していく必要があることも理解しておきましょう。

SNSのテキストデータ分析ならソーシャルリスニングツールもおすすめ

本記事ではAIテキストマイニングの導入を検討している方のために、テキストマイニングの概要や種類、活用するメリット、活用例、AIテキストマイニングが抱える課題などを解説しました。

AIテキストマイニングを活用すれば、膨大なデータを効率良く分析でき、人的コストの削減やスピーディーな意思決定にもつながります。

ご紹介した活用例を参考にして、自社での導入を検討してみてはいかがでしょうか。

マーケターの皆さまには、SNSの投稿データやレビューサイトの分析を得意とするKAIZODEがおすすめです。

テキストデータから消費者インサイトに繋がるデータを自動的に6段階で評価します。

膨大なテキストデータを目視で確認する時間を削減できます。

その他、テキストの自動要約機能やキーワードごとに投稿を自動分類する機能等、他テキストマイニングツールにはない独自機能が備わっています。

X（旧Twitter）の全量データを分析したい場合には、Quid Monitorがおすすめです。

SNS以外のレビュー・ニュースサイトを含む豊富なデータソース、多彩な分析機能、処理速度と精度を両立した最新鋭のAI解析を備えています。

BIツールの連携もできるため、経営者や社員との情報共有もスムーズです。

「高精度分析ができるツールを活用して成果を出したい」とお考えのマーケティング担当の方はぜひお気軽にお問い合わせください。

KAIZODEの詳細・資料ダウンロードはこちら
Quid Monitorの詳細・資料ダウンロードはこちら