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最近、ネットで買ったシャツのことで、ちょっと困ったことがあったんだ。色が画像と全然違っていた上に、サイズも説明とは全然違っていた！ 😠 結局返品することにしたんだけど、その時にレビューもガッツリ書いておいたんだ。でも、考えてみたら、僕みたいなレビューが山ほど投稿されてるんだろうな…って。お店の人も、全部読むのは大変だろうなぁ…
実は、そんな膨大な量のテキストデータを効率的に分析する方法があるんだ。それが、今回のテーマである「テキストマイニング」なんだ！ 😎
Table of Contents
テキストマイニングとは？
簡単に言うと、テキストマイニングとは、大量のテキストデータから、重要なキーワードやトレンド、隠れた関係性を見つけ出す技術のことなんだ。
例えば、商品のレビューを分析して、顧客がどんな点に満足し、どんな点に不満を感じているのかを把握したり、SNSの投稿を分析して、流行の兆候をいち早く掴んだりすることができるんだ。
非構造化データの宝庫
ここでちょっとだけ、「構造化データ」と「非構造化データ」について説明しておくね。
- 構造化データ: 表計算ソフトのように、行と列で綺麗に整理されたデータのこと。分析しやすいのが特徴だね。
- 非構造化データ: 決まった形式のないデータのこと。テキストデータの多くは、この非構造化データに分類されるんだ。
実は、世の中にあるデータの約8割は、非構造化データだと言われているんだ。つまり、テキストマイニングは、宝の山から宝石を見つけ出すようなものと言えるかもしれないね！ 😉
テキストマイニングでできること
では、具体的にテキストマイニングは、どんな場面で活用されているんだろうか？いくつか例を挙げながら見ていこう！
感情分析で顧客満足度アップ！
顧客からの問い合わせメールや、チャットボットとのやり取りを分析することで、顧客がどんな問題を抱えているのか、どんな気持ちでいるのかを把握することができる。企業は、その結果を元に、顧客満足度向上のための施策を打つことができるんだ。
リスク管理にも活躍！
業界の動向や金融市場に関する情報を収集・分析することで、リスクを予測・回避することができる。例えば、アナリストレポートやホワイトペーパーから重要な情報を抽出したり、市場心理の変化をいち早く察知したりすることが可能になるんだ。
設備のメンテナンスにも？
機械の故障記録や修理報告書などを分析することで、故障の予兆を捉え、事前に対策を講じることができる。これにより、設備の長寿命化や、突発的な故障による損失を最小限に抑えることができるんだ。
テキストマイニングの4つのステージ
では、実際にテキストマイニングは、どのように行われるのだろうか？大きく4つのステージに分けて見ていこう！
ステージ１：テキストの特定
まずは、分析対象となるテキストデータを特定する。例えば、「新商品のレビューを分析したい」と思ったら、その商品に関するレビューを集めてくる必要があるよね。
ステージ２：テキスト処理
次に、集めたテキストデータを分析しやすいように処理する。具体的には、
- ストップワードの削除: 「～は」「～が」といった、分析にあまり意味を持たない単語を削除する
- 単語分割: テキストを単語ごとに分割する
- ステミング: 単語を原型に還元する（例：「running」→「run」）
- 品詞タグ付け: 単語が名詞なのか、動詞なのかといった、品詞情報を付与する
といった処理を行うんだ。
言語学的テキストマイニング vs 統計学的テキストマイニング
テキスト処理の方法には、「言語学的テキストマイニング」と「統計学的テキストマイニング」の2種類がある。
- 言語学的テキストマイニング: 言葉の意味や文法的な構造を分析する手法。
- 統計学的テキストマイニング: 単語の出現頻度などを元に、統計的に分析する手法。
例えば、「書類の複製」というフレーズを分析する場合を考えてみよう。
- 言語学的テキストマイニング: 「複製」の類義語として、「コピー」や「重複」といった単語を抽出する。
- 統計学的テキストマイニング: 「複製」と一緒に使われることが多い単語として、「出産」といった単語を抽出してしまう可能性がある。
このように、言語学的テキストマイニングの方が、より正確な分析結果を得られることが多いんだ。
ステージ３：概念とカテゴリの構築
処理したテキストデータから、重要な概念やカテゴリを抽出し、分類していく。例えば、「商品のレビュー」であれば、「価格」「デザイン」「使いやすさ」といったカテゴリに分類することができるだろう。
ステージ４：分析
最後に、分類したデータに基づいて、様々な分析を行う。例えば、「価格」に関するネガティブな意見が多いのか、それとも「デザイン」に関するネガティブな意見が多いのか、といったことが分析できる。
まとめ：テキストマイニングの可能性
今回は、テキストマイニングの基本的な仕組みと活用事例について解説してきたけど、どうだったかな？
テキストマイニングは、顧客のニーズを把握したり、リスクを予測したりと、ビジネスの様々な場面で活用できる、非常に強力なツールなんだ。
今後ますます増加していくであろうテキストデータを有効活用するためにも、ぜひこの機会にテキストマイニングについて、理解を深めてみてほしい！ 😉
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A. Pythonの自然言語処理ライブラリである「NLTK」や「spaCy」などが有名です。
A. ツールによっては、プログラミングの知識がなくても、ある程度の分析が可能なものもあります。
A. 個人情報保護法に準拠した上で、適切に扱う必要があります。
Watch a video to learn more about テキスト マイニング と は
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