テキスト分析とは？　重視される理由や実施目的、分析手法などを解説

近年、多くの企業がインターネットやSNSにある膨大なデータをテキスト分析し、マーケティングや商品・サービスの企画、広報などさまざまな企業活動に活用しています。

テキスト分析とはどのようなもので、なぜ重視されているのでしょうか。

本記事ではテキスト分析の概要や重視される理由、実施する主な目的、解析対象、分析手法を解説します。

テキスト分析の導入を検討している企業の担当者の方は、ぜひお役立てください。

テキスト分析とは？

テキスト分析とは文章を読み、価値のある情報を抽出する手法のことです。

従来は人の手によって行われてきた手法ですが、膨大なデータがあふれる現代では、コンピュータシステムを活用してテキスト分析が行われています。

そのため、一般的にテキスト分析というと、コンピュータシステムを使って文章を分析することを指すケースが多いです。

本記事ではコンピュータシステムを使った文章の分析を、テキスト分析として解説します。

コンピュータシステムを使ってテキスト分析を行えば、膨大な文章を効率良く分析できるだけでなく、精度の高い分析が可能です。

テキストマイニングとの違い

本記事をご覧の方の中には、テキストマイニングという言葉を聞いたことがある方もいるかもしれません。

テキストマイニングとは、テキスト分析と同様にテキストデータの中から有益な情報を取り出す手法のことです。

実は、テキスト分析とテキストマイニングには明確な違いはなく、ほとんど同じ意味で使われています。

いずれもインターネット上にあるレビューや口コミなどの文章、Eメール、アンケート結果、SNSの投稿など、数字にはできないデータを分析するものです。

またテキストマイニングと似ている言葉に、データマイニングがあります。

テキストマイニングがテキストデータを解析することを指すのに対し、データマイニングは画像・動画・音声・文章などさまざまなデータを解析することを指します。

そのためテキストマイニングはデータマイニングの一種といえます。

AIとの違い

AIとは人工知能のことです。

テキスト分析はコンピュータシステムを使いますが、分析に必要なタスクは人が設定を行います。

一方、AIは自発的に学習し、自動でデータ分析を行うことが可能です。

近年はAIを活用したテキスト分析も登場しています。

テキスト分析が重視される理由

なぜ今、多くの企業でテキスト分析が重視されているのでしょうか。

テキスト分析が重視される4つの理由をご紹介します。

客観的にスピーディーな分析ができるから

テキスト分析が重視されている理由の一つは、客観的にスピーディーな分析ができるからです。

人の手で文章を分析しようとすると、主観が入り込んだカテゴリ分けになってしまい、解釈に時間がかかることも多々あります。

しかしコンピュータシステムを活用したテキスト分析は、客観的なカテゴリ分けができ、人間では判断しにくい内容もシステマティックに短時間で分類することが可能です。

そのためテキスト分析を行えば、より効率的にデータが分析でき、リアルタイムでデータを活用できるようになります。

ユーザーの感情を分析できるから

ユーザーの感情を分析できることも、テキスト分析が重視されている理由の一つです。

テキスト分析では、文章に使われている単語や言い回し、言葉遣い、表現方法などから、その文章がどのような感情で書かれたかを解析できます。

数字だけでは分からないユーザーの感情を分析することで、顧客の満足度や商品・サービスに対する印象などの把握も可能です。

また感情分析によって新しい傾向を見つけ、時系列的に感情の変化を追うことで、PRの改善も行えます。

記録管理が可能となるから

記録管理が可能となることも、テキスト分析が重視されている理由です。

前提として、大量のテキストデータがなければ、テキスト分析は実施できません。

大量のデータを分析することにより、必要なデータを取り出しやすいようにデータの分類や検索が行える仕組み作りができます。

すぐに必要なデータを取り出せるようになるので、業務効率の向上にもつながるでしょう。

パーソナライズしたカスタマーエクスペリエンスを提供できるから

パーソナライズしたカスタマーエクスペリエンスを提供できることも、テキスト分析が重視される理由です。

テキスト分析でEメールやチャット、レビューなどユーザーとのやり取りを分析することで、ユーザーの好みや、購買行動の傾向など、ユーザーのインサイトを把握できます。

それらの情報を基に一人ひとりの顧客に特化したカスタマーエクスペリエンスを提供できれば、顧客ロイヤリティの向上につながっていくでしょう。

テキスト分析を実施する主な目的

テキスト分析を導入している企業は、どのような目的で実施しているのでしょうか。

企業によって目的は千差万別ですが、主な目的をご紹介します。

ユーザーニーズの把握

テキスト分析を実施する代表的な目的の一つが、ユーザーニーズの把握です。

SNSの投稿やユーザーから寄せられた問い合わせ、文字起こししたコールセンターでのやりとりの内容、収集したアンケート結果などをテキスト分析すれば、ユーザーがどのようなニーズを持っているか把握するのに役立ちます。

特にユーザーが自発的に行っているSNSの投稿は、潜在的なニーズの発見にもつながるので見逃せません。

把握したニーズを商品やサービスの改良、新商品・新サービスの開発に活かすことで、よりユーザーのニーズを満たせる商品・サービスを展開していけるでしょう。

市場動向の予測

市場動向の予測を目的として、テキスト分析を活用している企業もあります。

SNSの投稿やブログサイト、ニュース記事などをテキスト分析すれば、市場動向や競合他社の動向、最新トレンドなどを把握でき、その情報を基に今後の市場動向の予測を行うことも可能です。

特にリアルタイム性が高いSNSの投稿は、トレンドの把握には欠かせないビッグデータです。

今後の市場動向の予測を行うことで、時代の波に乗ってビジネスチャンスをつかめるでしょう。

業務改善

テキスト分析を導入している企業の中には、業務改善を目的としている企業もあります。

営業日報や報告書、各種レポートなど自社内にあるデータをテキスト分析すれば、車内の現状の課題や問題点が見えてくるため、業務改善に活用することも可能です。

これまでであれば埋もれていた各社員が持つ気づきやアイデアを拾い上げることで、業務効率の改善や顧客満足度の向上にもつなげられるでしょう。

また営業日報などをテキスト分析すれば、各社員がどのような活動にどれだけの時間をかけているかも簡単に数値化できます。

業績の良い社員がどのような行動をしているかを明確にして共有することで、他の社員も参考にできるため、組織全体の業績アップにつながります。

炎上リスク回避

炎上リスク回避を目的として、テキスト分析を活用することも可能です。

近年SNSは企業のマーケティング活動や商品・サービスの開発、広報活動などにおいて欠かせないものとなっていますが、SNSは炎上のリスクもはらんでいます。

一度炎上が起きてしまうと、企業や商品・サービスのイメージが失墜してしまう恐れもあるため、どのように炎上リスクに対処していくかは重要な課題です。

SNSの投稿をテキスト分析して、炎上につながるようなキーワードを抽出することで、炎上リスクに対して迅速な対応を取ることが可能です。

ユーザー発信の炎上リスクは社内で事前にコントロールできないので、早期に危険因子を発見し、適切な対処を行わなければなりません。

属人化の防止

テキスト分析は、属人化の防止にも役立ちます。

属人化とは、特定の担当者しか業務手順や進捗情報などを把握できていない状態のことです。

属人化が起こると、当該担当者が不在の際に業務が滞ったり、品質が低下したり、業務効率が悪化したりしてしまいます。

またノウハウやナレッジなどが蓄積されないため、万が一担当者が退職するとノウハウやナレッジごと消失してしまい、企業にとっては大きな痛手になりかねません。

営業日報や報告書、各種レポートをテキスト分析すれば、業務手順や現状が把握できるので、ノウハウやナレッジの蓄積につながります。

テキスト分析の解析対象

テキスト分析の解析対象となるデータには、以下のようなものがあります。

• 掲示板などの書き込み、口コミなどインターネット上のテキストデータ
• SNSのテキスト投稿
• Webサイトを経由しての問い合わせ
• Eメール
• アンケート回答
• ニュース記事
• ブログ記事
• コールセンターでのやりとりを文字起こししたもの
• 営業日報
• 報告書
• 議事録

これ以外にも、テキストデータであればテキスト分析で解析が可能です。

どのようなテキストデータを用いるかはテキスト分析の実施目的によっても異なるため、必要なデータを見極めることも大切です。

テキスト分析の主な分析手法

テキスト分析には、さまざまな分析手法があります。

ここからは代表的な4つの分析方法をご紹介します。

センチメント分析

センチメント分析は、商品やサービスに対してユーザーが持つ感情パターンを分析する手法です。

SNSの投稿やサイトに掲載されている、口コミやレビューなどのテキストデータを分析にかけ、「肯定的」「否定的」「中立的」の3つに感情を分類します。

センチメント分析をする際は、同じ言葉でも年代によって異なる意味を持つことに注意しなければなりません。

例えば若年層は「やばい」という言葉を肯定的な意味で使うケースもありますが、年配になると否定的な意味で使うことが多いです。

年代に応じて辞書登録を行うことで、適切な分類ができます。

共起分析

共起分析とは、テキストデータ内で同時に使われている単語の組み合わせを分析する手法です。

テキストデータを単語に分解し、高頻度で使われている言葉の組み合わせから、商品やサービスの評価点、課題点、ブランドの強み・弱みなどを見つけられます。

例えば、「基礎化粧品」に対して「潤う」「つっぱる」などの組み合わせを分析したり、「基礎化粧品」と一緒に多く使われている単語の出現頻度を分析したりすることで、ユーザーが持つ商品のイメージや評価を把握できます。

主成分分析

主成分分析は、テキストデータの中でもビッグデータの分析によく用いられる手法です。

ビッグデータを分析する場合、項目が多過ぎて分析がスムーズに進められないこともあります。

主成分分析でテキストデータの主要な部分に項目を絞れば、理解しやすい分析結果を導き出すことが可能です。

ただし、主成分分析は切り捨てなくてはならないデータが出てくるので、場合によっては重要なデータが抜け落ちてしまう可能性もあります。

形態素解析

形態素解析は、テキストデータを単語に分解し、品詞を特定する手法です。

形態素解析は、精度の高いテキスト分析を行うために必要な下準備として用いられます。

英語の場合、単語の間には必ずスペースがありますが、日本語は単語がつながっているため、テキスト分析の精度が下がりやすいとされています。

高度な形態素解析を行い、まず下準備として単語の品詞を特定しておくことで、日本語のテキスト分析でも一定の精度を維持することが可能です。

SNSのテキスト分析ならソーシャルリスニングツールもおすすめ

本記事ではテキスト分析の概要や、テキスト分析が重視される理由、実施する主な目的、解析対象、分析手法を解説しました。

テキスト分析を行えば、膨大なテキストデータの中から有益なデータを簡単に抽出でき、自社のマーケティングや、商品・サービスの企画・開発、広報などに活かせます。

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