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テキストマイニングツールとは、大量のテキストデータから必要な情報を自動ピックアップし、内容を分析できるツールです。
「テキスト(=文章)からマイニング(=採掘・発掘)する」という意味で作られた用語であり、自然言語処理技術の発展と共に広がりを見せました。近年ビッグデータ分析の重要性が高まっていることで、テキストマイニングも注目を集めています。
X・Instagram・Facebookなど各種SNSや、LINEなどのメッセンジャーツールを介しておこなわれるテキストコミュニケーションを分析することで、より時代のニーズに合ったマーケティングや経営判断ができるようになりました。手動でテキスト分析するより圧倒的に早く、かつ確実な作業ができるため、現在多くの企業でテキストマイニングが導入されています。

テキストマイニングツール選びなら、ぜひミツモアをご利用ください。欲しい機能などの各項目を画面上で選択するだけで、ぴったりの製品を最短1分で自動診断。理想のテキストマイニングツールが見つかります。
テキストマイニングツールを活用することは、市場ニーズやトレンドを素早く把握することにつながります。
SNS・メッセンジャーツール・メール・チャットなどさまざまなテキストコミュニケーションがおこなわれるようになった時代において、日々やり取りされる情報量は非常に膨大なものになりました。
市場ニーズやトレンドが移り変わるのも早く、長期間のプロジェクトを経てようやく販売した商品・サービスが既に時代遅れになってしまっていたというケースも少なくありません。
テキストマイニングツールを活用すれば、大量の文章から内容の傾向を掴んだり、特定のワードとともにつぶやかれている文章を把握したりできます。市場ニーズやトレンドの素早い分析に役立つでしょう。
大きなビジネスチャンスを逃さないためにも、上手に活用していきましょう。
テキストマイニングツールを活用することで、データ分析に割く工数・人員を大幅に削減できます。
テキストマイニングは、まずテキストデータを細分化するところから始めます。全体に目を通しながら文節・単語・品詞ごとに分解し、言語上意味のある最小単位にすることが必須であり、特定単語の出現度合いや時系列ごとの変化を観察するために必須の要素とされてきました。
しかし大量のテキストデータを手動で細分化するには、膨大な時間と手間がかかります。テキストマイニングツールには自然言語処理技術が活用されているため自動化しやすく、少ない工数で圧倒的なボリュームのデータを分析できるようになるでしょう。
工数だけでなく人員の削減もできるため、ツール利用料を加味してもトータルコストを抑えやすいという点も大きなメリットです。
テキストマイニングツールは、ビッグデータ分析とも非常に相性がいいツールとして知られています。
テキストに含まれる情報は多く、数値など客観的な指標として表される定量データはもちろん、口コミ・感想・意見など数値では表せない非構造化された定性データも分析可能です。一見些細に見える情報でも大量に収集・分析することで将来予測に役立つケースもあるでしょう。
実際に、今後のトレンドやニーズを先読みするだけでなく、混雑度合い・株価の変動・選挙結果・商品の売れ行き・インフルエンザなど感染性力の高い疾病の流行について予測する動きも見られています。
小コストで最大限の効果を得るためにも、将来予測によるメリットは非常に大きいと言えるでしょう。
テキストマイニングツールを通してさまざまな情報を入手し将来予測をすることは、経営判断のスピード化にも貢献します。
例えば日本ではあまり人気がない商品であっても、調査の結果、海外ではニーズがあることがわかるかもしれません。こうした可能性に気づければ早期の段階で海外販路確保に舵取りでき、機会損失を大幅に減らすことができるでしょう。
また「自社の商品・サービスを効果的に宣伝できる手法は雑誌・新聞など紙媒体での広告ではなくYouTubeやゲームに含まれる動画広告である」と気づくなど、さまざまなメリットが生まれます。
市場競争を勝ち抜くには、スピード感のある経営判断が命だと言われるようにもなりました。市場ニーズやトレンドの把握は、マーケティングだけでなく経営判断にも効果的です。
手動でテキストマイニングをすることも不可能ではありませんが、分析ができる特定の人材にノウハウが集約されやすく、業務の属人化が起こる可能性があります。
ITに関する知識やノウハウが少ない人でも扱いやすいテキストマイニングツールを選択すれば、分析ノウハウの属人化から脱却できるでしょう。「人」ではなく「会社」がノウハウを持てるため、メソッドの蓄積手法としても有効です。
形態素解析機能は、文章を文節・単語・品詞ごとに分解する機能です。言語上意味のある最小単位にできるため、特定単語の出現度合いを把握したいシーンに便利です。
また時系列ごとに頻出単語の移り変わりを分析するなど、他の機能と組み合わせて活用することもあります。
構文解析機能は、特定のキーワードに基づいて修飾・被修飾の関係性を分析する機能です。
例えば「あの会社は商品の質と営業マンの対応はいいけれど、アフターフォローが足りないしサポートもいまいち」という評判があった場合、「商品の質」と「営業マン」にはプラスのイメージがあり、「アフターフォロー」と「サポート」にはマイナスのイメージがあると細かくデータ化してくれます。
一見当たり前のことをしているように思われますが、大量のテキストデータから短時間でプラス・マイナス要素をピックアップしてくれるため、非常に便利です。
センチメント分析機能は、別名「ネガティブ・ポジティブ分析機能」とも呼ばれています。商品・サービスや会社イメージに対するセンチメント(=感情分析)をする機能であり、ポジティブかネガティブかどちらの印象が強いかを分析できます。
例えば「やばい」という言葉でも、いい意味で使っているのか、悪い意味で使っているのかなどを文書の流れから分析してくれるため、より正確性のあるデータが得られるでしょう。
クラスター分析機能とは、特定のキーワード・ジャンル別にユーザーをクラスター(=集団)分けする機能です。
「30代の既婚女性」「首都圏在住のサラリーマン」「年収1,000万円以上の共働き家庭」など共通する要素を探し出せるため、どんな属性の人がどんな発言をしているのか知るうえで役立ちます。
これまで見えてこなかった共通要素が浮き彫りになり、マーケティングや広報・宣伝に役立つ可能性が出てきます。
まずは、テキストマイニングツールを導入する目的を明確にしておきましょう。そのうえで、ツールに搭載されている機能とズレがないか、確認していくのがおすすめです。
例えば、スピーディーな経営判断や業務効率化を最優先したい場合、分析速度が早いツールを選定するのがよいでしょう。自社に分析メソッドを蓄積したい場合は、誰でも扱いやすいUI/UXのツールを選び、気軽なテキストマイニングを促進するのが効果的です。
目的と合った機能を重視することが、ツール選びのミスマッチを防ぐことにつながります。複数の機能を比較・検討のうえで選んでいきましょう。
分析効果を高めるためにも、ツールの精度をあらかじめチェックしておきましょう。テキストマイニングツールによっては試用期間やデモ版を設けているケースもあるため、実際に生のデータでテストしてみるのがおすすめです。
またディクショナリー機能が搭載されているツールであれば、類義語・対義語など関連するキーワードに基づいた分析や誤字の自動修正なども可能になります。精度が低いと本来の姿とは別の結果が出てしまうこともあるため、注意しておきましょう。
誰でも扱いやすいUI/UXであれば、テキストマイニングすること自体へのハードルが下がります。
IT知識がない人でも気軽なテキストマイニングがしやすく、直感的な操作で楽に扱うことができるでしょう。また抽出されたデータが見やすいか、結果に至るまでの経緯・理由も含めてピックアップしてくれるかを重視し、マーケティングや経営への活かしやすさを重視するのも効果的です。
反対に、複雑かつ手間を要するテキストマイニングツールを選定してしまうと思ったように工数の削減ができないため、注意が必要です。
テキストマイニングツールごとのコストをリストアップし、予算内に収まるか比較することも重要です。
買い切りなのか月額課金制なのかも見ながら、トータルコストを試算すると分かりやすくなるでしょう。なかには、無料で活用できるテキストマイニングツールも存在します。ただし機能・精度などが足りないと、本来の意味が果たせません。
コストに対するパフォーマンスを比較しながら決めていくのがおすすめです。
ツール提供元からのサポート体制が充実しているかも、チェックしておきましょう。特に、はじめてテキストマイニングツールを導入する場合や、テキストマイニング自体に関する知識があまりない場合はサポートが充実しているツールを使うのがよいでしょう。
なかにはオンボーディングが丁寧な会社もあり、導入時のハードルを大幅に下げられます。一方、無料もしくは安価なテキストマイニングツールはサポート体制が整っていないことが多く、既に知識・経験のある企業向けであることが多いです。自社のレベルと照らし合わせながら選定し、運用後のミスマッチを防ぐのがおすすめです。
また次のボタンから「業種、従業員数、導入目的」といった簡単な質問に答えるだけで、あなたにピッタリのテキストマイニングツールを無料で診断することもできます。
自社が実施した顧客アンケートを分析するため、テキストマイニングツールを活用する手法です。
選択肢のなかから選んでもらうだけのアンケートであれば比較的集計に手間取らない事が多いですが、フリーコメント欄などを設けている場合、手作業での集計は困難です。集計したとしても共通するキーワードやクラスターが予測できず、ただ目を通して参考意見に留めるまでになってしまうことも多いでしょう。
テキストマイニングツールを導入しておけば、ユーザーから期待されていることや本音の感想を浮き彫りにしやすく、今後の改善に役立ちます。
チャットボット・問い合わせフォーム・LINEなどのメッセンジャーツールに寄せられたコメントをテキストマイニングツールで分析し、サポートの精度向上を図る手法です。
サポートを自動化しやすく、AIが搭載されているサポートツールの修正・メンテナンスにも効果的だと言えるでしょう。
また顧客アンケート分析に使うときと同じく、ユーザーの本音が見やすくなることも大きなメリットです。
SNS・ブログ・YouTubeやTikTokに寄せられたコメントを材料にテキストマイニングをおこない、情報を抽出する手法です。アンケートや問い合わせには現れない潜在ニーズを把握できるほか、市場のトレンドや競合となる同業他社への評価なども可視化できます。
ユーザーからの声に答えて商品開発をしたい企業と相性がよく、ミスマッチのない戦略立てをしやくなるでしょう。また将来予測とも相性がよく、今後の動向を把握したいときにも便利です。

テキストマイニングツールは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。
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