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AIテキストマイニングの導入を検討されている方は少ないのではないでしょうか。AIによるテキストマイニングは、これからの活躍と普及が期待されている分野です。
そこで今回は、AIによるテキストマイニングにはどのようなメリットがあるのか、どのような場面で活用されているのか、どのように処理を行うか、といったポイントを解説します。
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目次
AIテキストマイニングとは？
テキストマイニングとは、文章・会話等の大量のテキストデータから有益な情報を抽出することです。従来のテキストマイニングの手法は、”出現個数のカウントをする”や”形態素解析をする”といった単純な作業が中心でした。
このテキストマイニングの分野にAIを導入することに注目が集まっています。AIを活用することで、言い回しの違いなど自然言語特有の曖昧さも加味できるようになり、より有益な情報の抽出が可能となります。
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AIテキストマイニングを活用する2つのメリット
テキストマイニングをAIを用いて行うことには、次の2つのメリットがあります。
それぞれ解説していきます。
①労力の削減
テキストマイニングを人の手によって分析するのには、かなりの時間を要します。
例えば、デパートなどによくあるお客様の声というアンケートを一枚一枚確認する作業には、多大な人的コストがかかります。
しかし、ツールを利用したテキストマイニングなら短時間かつ自動で分析できます。それにより、大幅な業務の効率化が実現できます。
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②ビッグデータの解析が可能
膨大なデータ群であるビッグデータを用いることによって、人の手による作業よりもはるかに大きな規模の分析が可能です。
これにより、人間による分析では抽出することができなかった消費者ニーズやキーワードを発見できます。
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AIテキストマイニング使い方｜4つの活用事例で解説
次に、AIテキストマイニングの使い方について、実際の活用事例を参照しながら詳しく見ていきましょう。
以下の4つの事例を紹介していきます。
①市場分析
機械学習法とテキストマイニングを組み合わせて、経済動向を予測するシステムが研究されています。従来、経済市場予測は、株価などの数値化された指標をもとに解析する手法が主流でした。
しかし、そのようなデータだけでは市場を適切に分析することは困難なので、日本経済新聞の経済情報をテキスト化する研究が行われました。
自然言語の解析技術が向上したことで、AIはフォーマットの定まっていないテキストデータの分析もある程度できるようになりました。
②ビッグデータを分析
顧客ニーズだけでなく、一般企業の情報システムに溜まったビッグデータを解析する手法としても活用できます。
例えば、設計書や日報など手作業で作成した文書の解析があります。
そのような文書から、人間による分析では把握できないデータ間のつながりや、因果関係をAIが発見することで、現場改善への貢献が期待されます。
③顧客の声を分析
音声にAI（人工知能）を組み合わせることで、電話で問い合わせた内容についてもテキストマイニングを活用できます。
実際、近年ではコールセンターへの導入が進んでいます。書き起こしやデータ分析をAIが代行することで作業時間の削減につながります。
AI分析の精度も高まっており、履歴を集計し、問い合わせの傾向を確かめることができます。
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④アンケートの分析
メールアンケートは主要なマーケティング手法の1つです。
従来の手法では選択肢の形式を採用することが一般的でした。それにより、人の手によるで集計分析の負担を軽減していました。しかし、それでは顧客の真の声は調べられません。
そこでAIを搭載することで、顧客の生の声を収集する自由記入欄の分析が可能になりました。また、AIを利用して、顧客の感情を特殊なアルゴリズムで読み取りとることも可能です。
おすすめのAIテキストマイニング無料ツール3選！
この章では、おすすめのAIテキストマイニングツールを紹介します。ここで紹介されているツールはどれも無料なので、気軽に試用してみることをおすすめします。
①AIテキストマイニング by ユーザーローカル
株式会社ユーザーローカルが提供するテキストマイニングツールです。テキストを貼り付け、クリックするだけで分析が可能です。
このサービスが提供する主な機能は、次の7つです。
| ・ワードクラウドの作成 ・共起キーワード ・2次元マップ ・係り受け解析 ・階層的クラスタ分析 ・感情分析 ・文章要約 |
AIテキストマイニング by ユーザーローカルは後ほど分析例をご紹介いたしますのでぜひご覧ください！
②KH Coder
多変量解析により、テキスト内に頻発する言葉のグループや、同じ言葉を含むテキストのグループからテキストの特徴を解析できます。
ソースコードが公開されているため、自分の用途に適ったカスタマイズも可能です。
このサービスが提供する主な機能は、次の5つです。
| ・KWICコンコーダンス 単語や品詞を指定して文章を検索できます。・対応分析 単語をマッピングしてくれます。・共起ネットワーク 単語が共通に出現する関係を円と線で表示します。・ベイズ学習による分類 単純ベイズ分類器による学習データの作成と分類が可能です。・コーディング・ルール andやorなどを組み合わせて独自の集計ができます。 |
③統計ソフトR
基本的な統計処理機能を網羅的に備えており、テキストマイニングも可能です。
かなり専門的な分析が可能ですが、このサービスを使うためには統計学の知識と「R」というプログラミング言語の習得が必要です。
公式サイトでは簡単なチュートリアルから分析手法まで解説されているので、実際に手を動かしながらテキストマイニングの理解を深められます。
無料AIテキストマイニングツール比較
次の表は、主要な無料のAIテキストマイニングツールの性能と情報をまとめたものです。比較検討の参考にしてください。
| ツール名 | AIテキストマイニング by ユーザーローカル | KH Coder | 統計ソフトR |
| 環境 | WEB | PC | PC |
| 文字数制限 | 1万文字
(会員登録で20万文字) |
制限なし | 制限なし |
| 文章比較 | ２つまで | 制限なし | 制限なし |
| 難易度 | ☆ | ☆☆ | ☆☆☆☆ |
AIテキストマイニングツールの選び方
AIテキストマイニングツールを選ぶ際には、それが使いやすいツールか（自分に合っているか）、分析精度は高いか（自身が求める分析項目を有しているか）という指標を意識して選択するのがおすすめです！
さらなる精度の高さと多機能性を求める場合は、有料ツールも視野に入れて検討してください。
ツールを用いて実践！
ここでは先述したツールのAIテキストマイニング by ユーザーローカルの利用方法と分析結果の見方を紹介します。
①テキストボックスに入力するだけ！
テキストの分析の方法は、至ってシンプルです。
ボックスに対象となるテキストを入力します。ここでは、サイト上にもあるサンプルの太宰治「走れメロス」を入力して分析結果を見てみましょう。
②分析結果を見る
ワードクラウド
ワードクラウドとは、文脈における重要度の高さに応じて、その単語のフォントの大きさを変えて図に表示する方法のことです。
また、ここでは色で単語の品詞の違いを示しています。
単語出現頻度
単語出現頻度は、単語を出現頻度ごとに図で表した物です。
ここでは「スコア」という指標を使い、それぞれの単語の重要度を示します。例えば、「言う」「思う」等のどの文章にも出現しがちな単語は、出現頻度が高くても、スコアは低くなります。
共起キーワード
共起キーワードとは、あるキーワードと同時もしくは頻繁に出現する単語を図示したものです。
2次元マップ
2次元マップとは、セットで出現する単語同士は近くに出現する傾向を図示したものです。
図において、近くにある単語同士は同時に出現する頻度の高い単語で、単語同士が離れている場合は同時に出現する頻度の少ない単語です。
係り受け解析
係り受け解析は、語句の「修飾 – 被修飾」関係を見つけるための解析方法です。
係り受け解析では、「名詞」に係る「形容詞」「動詞」「名詞」についての解析結果を表示します。
このサイトにおける「スコア」は、出現回数やその係り受け関係が全組み合わせのうちに占める割合などを複合的に判断し、独自に算出した数値です。 「スコア」が高いほど、よりその係り受け関係が重要であることを示します。
単語の後に「（否: 50%）」 などとついている場合、 集計された係り受け関係のうち50%が否定表現（例：「高い」→「高くない」）として使われていることを意味しています。
ネガポジは名詞にかかる形容詞がポジティブ（ネガティブ）な単語かどうかを表しています。
このようにAIテキストマイニング by ユーザーローカルでは、テキストボックスに分析したいテキストを入れるだけで、さまざまな分析結果を得ることができます。
画像出典：https://textmining.userlocal.jp/
まとめ
今回はAIテキストマイニングについて、一体どのようなメリットがあるのか、どのような場面で活用されているのか、どのようにAIテキストマイニングを行うか、といったポイントを説明しました！
AIテキストマイニングについて、少しでも理解が深まれば幸いです。
