テキストマイニングの活用事例について｜メリットやおすすめツールを紹介

テキストマイニングとは？

テキストマイニングとは英語のText(文章)、Mining(採掘)に由来し、大量のテキストデータから価値ある情報を引き出す技術です。

似たような言葉に「データマイニング」がありますが、その中でもテキストデータの分析に特化したものをテキストマイニングと呼びます。具体的には、以下のようなデータを対象とします。

• メール
• SNSの投稿
• 顧客からの問い合わせ内容
• 顧客アンケートの内容
• ブログ記事や寄せられたコメント
• 商品レビュー
• 営業日誌

これらを分析し、隠されたパターンや傾向を把握することでビジネス戦略に役立てることがテキストマイニングの目的です。

テキストマイニングの必要性

企業が新規開発やサービス改善を行う際、データ活用の重要性はますます高まっています。しかし、数値化が難しいテキストデータの分析は簡単ではありません。そこで役立つのがテキストマイニングです。

この技術を活用することで、従来は見落とされがちだった顧客の声や市場の動向を的確に把握し、競争力を強化するためのインサイトを得ることができます。

商品開発やマーケティング、顧客満足度の向上はビジネスの発展において欠かせません。それらをサポートするテキストマイニングの必要性は、今後さらに増していくでしょう。

▷テキストマイニングとは？手法ややり方、活用例などを簡単に解説！

テキストマイニングの活用方法

テキストマイニングは、顧客の声や市場のトレンドを掴むための強力な手段です。具体的な活用方法を見ていきましょう。

アンケートや口コミの分析

アンケートや口コミを分析することで、顧客が感じている課題や満足点を明確に把握できます。これにより、サービスの改善ポイントを特定し、より顧客満足度の高いサービス提供が可能です。

また、顧客のリアルな声を反映することで、競争力のある商品やサービスを開発する手助けにもなります。特に、一見しただけでは分からないパターンが発見される場合もあり、アンケートや口コミのより効果的な活用が期待できます。

SNSの分析

現代においてSNS分析は、企業にとって欠かせないツールとなっています。SNSの投稿をリアルタイムで分析することで、顧客のニーズや市場の動向を迅速に把握できます。

これにより、トレンドの変化に素早く対応し、効果的なマーケティング戦略を立てることが可能です。

さらに、顧客の意見や反応を即座に捉えることで、製品やサービスの改善点をリアルタイムで見つけ出し、競争力を維持するための貴重なインサイトを得ることができます。

社内ノウハウの共有

報告書やレポートを分析することで、社内の重要なノウハウを抽出し、マニュアル化することもテキストマイニングの重要な用途です。

これにより、各部署で蓄積された知識や経験を一般化し、全社的に活用できるようになります。ナレッジの標準化は、業務の効率化や品質向上に寄与し、新しい社員への教育やスムーズな業務引き継ぎにも役立ちます。社内ノウハウの共有は、組織全体の競争力を高める鍵といえるでしょう。

データを活用した市場予測

新聞や社外データをテキストマイニングで分析することで、市場の動向やトレンドを把握し、将来の予測に役立てることができます。

これにより、ビジネス戦略の精度を高め、リスク管理や新たな市場チャンスの発見につながります。さらに今後ビッグデータの分析精度が上がっていけば、予測に基づく経営方針の決定にも活用できるでしょう。

また、経営市場全体や同業他社の同行を的確に把握することで、特許出願や投資傾向といった大局的な市場予測にもつながります。

▷【2024年最新】テキストマイニングツールおすすめ10選比較｜無料ツールや選び方

テキストマイニングツールの活用事例

テキストマイニングツールは、企業がデータから洞察を得るための強力な手段です。具体的な活用事例を見ていきましょう。

株式会社JTB

株式会社JTBは、旅行業界をリードする企業として、膨大な顧客フィードバックを活用する必要がありました。しかし、従来の方法では複数ソースに寄せられるフィードバックを分析しきれず、また顧客満足度とリピート率の関係を掴みかねるなど、課題も多かったといいます。

そこで、テキストマイニングツールを導入し顧客の声を効率的に分析することで、顧客満足度とリピート率の両立に取り組みました。

テキストマイニングツールを使用することで、膨大なフィードバックデータを整理し、数値だけでは納得しづらかった部分を的確に把握することが可能になります。これにより、FAQの充実や既存プランの再検討など、新たな動きにつながったといいます。

[出典:株式会社プラスアルファ・コンサルティング「旅行業界大手のJTBが取り組む顧客ロイヤリティ向上。複数ソースに寄せられる膨大な顧客の声を集約して顧客の声分析プラットフォームを構築。」]

株式会社SUBARU

自動車業界大手の株式会社SUBARUは、テキストマイニングツールで国内外の顧客フィードバックを分析し、商品やサービスの品質改善につなげたといいます。

株式会社SUBARUでは、従来は顧客からの問い合わせ内容を表計算ソフトで管理していましたが、内容が多岐にわたるため集約や分析が追い付かない点が課題でした。またデータを取りまとめても、直接関係のある部署以外に共有しづらいという問題もありました。

そこでテキストマイニングツールを導入することで、顧客の声をわかりやすい定量データにして活用することに踏み切ったのです。

分析結果を表やグラフといった見やすい形に出力することで、全社的に「自分ごと」としてフィードバックを受け取ることができます。またデータを時系列や車種、パーツといった項目ごとに整理し直せることで、より適切に商品開発へつなげられたといいます。

[出典:株式会社プラスアルファ・コンサルティング「国内国外の声を統合し見える化。顧客の声起点での製品の「生まれの品質」向上を目指す」]

ブックオフコーポレーション株式会社

ブックオフコーポレーション株式会社は、顧客データの集計になかなか時間を割くことができず、分析の質を上げられないという課題を抱えていたといいます。特に近年ではネットショップの利用数も増え、実店舗のデータとの統合が必要とされていました。

テキストマイニングツールを利用した取り組みの中心は、顧客の問い合わせログやGoogleマップのレビューを集計・解析することです。従来はカスタマーセンター運営の合間に行い、1週間ほどかかっていた月次データ集計を3日で完了できるようになり、そこからの分析や提案の質を向上させることができました。

分析データをもとに「1分で情報を把握できる」レポートメールを作成することで、レポートメールの開封率が大きく伸びたといいます。また、問い合わせの増加していたサービスについて課題を発見し、説明文を追加することで問い合わせ件数をゼロにするなど、具体的な改善にもつながっています。

[出典:株式会社プラスアルファ・コンサルティング「全国約800店舗とECに集まる「お客様の声」を複合的に捉えて改善施策につなげ、企業の体験価値を再定義」]

アサヒ飲料株式会社

飲料業界を牽引する企業であるアサヒ飲料株式会社は、自由記述で寄せられる顧客フィードバック分析に時間がかかり、活用しきれないという課題を抱えていました。

そこで、ひとつひとつ書き方の違う顧客アンケートをより早く正確に総括するために、テキストマイニングツールを導入したといいます。選択形式では捉えきれない幅広い声を効率的に集計し、わかりやすい形で総括することが可能になりました。

特に、「おいしい」「うまい」といった似たような意味の語句をピックアップする文書整理機能を活用したことで、レビューを定量的に可視化できた点が大きかったといいます。

[出典:マイボイスコム株式会社「Text Voice お客様の声 アサヒ飲料株式会社」]

クラシエフーズ株式会社

知育菓子などの食品を製造するクラシエフーズ株式会社では、顧客アンケートの結果を手動で集計することに限界を感じていたといいます。市場調査・商品開発・プロモーションなどに関する意思決定に時間がかかることが課題でした。

アンケート自由記述欄の分析にテキストマイニングツールを利用することで、スピーディな市場分析が可能になります。これにより、分析以外の提案や開発にかけられる時間が増加しました。

また従来は、「なんとなくこういう意見が多かった」という属人的な分析も多かったといいます。テキストマイニングツール導入後は、ワードの出現数など定量的な評価が手軽に行えるようになり、より正確な分析や共有が可能になりました。

[出典:マイボイスコム株式会社「Text Voice お客様の声 クラシエフーズ株式会社」]

テキストマイニングを導入するメリット

テキストマイニングを導入することで、企業は多くのメリットを得ることができます。具体的なメリットについて、以下で詳しく見ていきましょう。

テキストデータの分析を効率化できる

テキストマイニングを導入することで、膨大な量のテキストデータを短時間で効率的に分析することが可能になります。これにより、手動で行っていた分析作業の手間が大幅に軽減され、分析にかかる費用も削減できることは大きなメリットです。

また、迅速なデータ処理が可能になるため、リアルタイムでの意思決定が求められる場面でも強力な支援となります。

マーケティングを強化できる

テキストマイニングを活用することで、顧客のニーズや興味関心を正確に把握し、データに基づいたマーケティング戦略を立てることができます。これにより、ターゲット層に最適なメッセージやプロモーションを効果的に展開できるため、マーケティングの成果が大幅に向上します。

特に顧客アンケートや問い合わせの記録などは、固定のフォーマットがないことがほとんどですが、マーケティングにおいては最も大切な情報源のひとつです。これを正確に分析できることのメリットは計り知れません。

データ分析の精度を一定に保てる

テキストマイニングツールを活用することで、分析者のスキルや経験に関わらず、常に一定の精度でデータ分析を行うことができます。ツールが自動的にデータを処理し、偏りのない結果を提供するため、誰が分析を担当しても同じ高い精度が保たれるのです。

人の手による分析の場合、担当者のスキルによって情報の正確性に差が出てしまう恐れがあります。しかし、テキストマイニングツールをうまく使えば、そのような心配はありません。

これにより、データ分析の品質が向上し、ビジネス上の意思決定がより確実なものになるでしょう。

テキストマイニングの手法

テキストマイニングにはいくつかの「解析方法」と「分析方法」があります。解析方法とはテキストをどのように分解してデータを抽出・処理するか、分析方法とは抽出したデータをどのように判定するかの方針です。後者を「文脈解析」としてまとめる場合もあります。

ここでは代表的な2つの解析方法と、4つの分析方法をご紹介します。

形態素解析

形態素解析は、テキストを単語単位に分割し、それぞれの品詞を特定する手法です。この解析により、文章の構造を理解しやすくなり、さらに詳細なデータ分析が可能になります。

具体的には、「私はパンを食べた」という文を「私／は／パン／を／食べた」というように分解し、主語や目的語の内容を解析します。こうして特定の名詞や動詞の出現頻度を調べることで、テキストの内容や傾向を把握できるのです。

構文解析

構文解析は、品詞を基にして単語同士の修飾関係や被修飾関係を抽出する手法です。これにより、文章内での意味のつながりや構造を明確にすることができます。

例えば、主語と述語、形容詞と名詞の関係を解析することで、文章全体の意味をより深く理解することが可能です。「見た目は良かったが味はイマイチ」という複雑な文章があった場合でも、「見た目＝デザイン」は高評価、「味」は低評価というように判定できます。

センチメント分析

センチメント分析は、テキストに込められた顧客の感情を分析する手法です。具体的には、「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」といった立場を判定し、その割合を調べることで、顧客の満足度や不満の度合いを把握できます。

また、センチメント分析では単語の意味を正確に把握するため、様々なニュアンスで辞書登録を行います。例えば「ありえない」「やばい」といった単語は、年齢の高い層では否定的、低い層では肯定的に使われることが多いため、それぞれに異なる意味で辞書登録されるのです。これにより、より柔軟にテキストの評価を把握することができます。

対応分析(コレスポンデンス分析)

対応分析(コレスポンデンス分析)は、アンケートやリサーチの結果を視覚的にわかりやすく提示するための手法です。複数の項目をかけ合わせた「クロス集計」を行ったり、各項目データを散布図で表現したりして、より直感的に理解しやすいデータを作成します。

特に後者の手法では、項目間の関係やパターンを視覚的に確認できます。これにより、回答者の傾向や意見の分布が一目で理解でき、マーケティング戦略や製品開発の参考にすることが可能です。

よく利用される例としては、競合他社とのブランドイメージ比較や顧客属性の分布解析などがあります。

主成分分析

主成分分析は、多くの変数を少数の指標に集約し、データをわかりやすく要約する手法です。この方法では、データの本質的な特徴を捉えつつ、不要な情報を削減することで、解釈が容易になります。

例えば、複数の顧客属性を少数の主要な指標にまとめることで、消費者の傾向やパターンを大まかに把握することができます。主成分分析は大量のデータを効率的に分析することができますが、出現頻度の低い内容が切り捨てられてしまうため、運用に際しては注意が必要です。

共起分析

共起分析は、テキスト中で2つの単語がどれだけ頻繁に同時に使用されているかを分析する手法です。この手法を用いることで、単語間の関連性やパターンを明らかにし、文章全体の意味やテーマを把握するのに役立ちます。

例えば、商品レビューにおける「品質」と「満足」という単語が頻繁に共起している場合、その商品が品質の高さで顧客の満足を得ていることが推測されます。これを応用して複数項目の共起を分析したり、樹形図に起こしたりすることも可能です。

▷無料で使えるおすすめのテキストマイニングツールを比較！選ぶ際のポイントや活用方法

おすすめのテキストマイニングツール

テキストマイニングを効果的に活用するために、優れたツールの選定は欠かせません。ここでは、おすすめのテキストマイニングツールを紹介します。

見える化エンジン

見える化エンジンは、国内シェアNo.1を誇る大手テキストマイニングツールです。15億件という膨大な量のデータを取り込むことが可能で、大企業などにおけるビッグデータ解析に適しています。

その名の通り、データの「見える化＝可視化」を主な目的としており、大量のデータをワードクラウド化やマッピングにより直感的に把握しやすい形にしてくれます。

X(旧Twitter)社の公認解析ツールを使用しているのも特徴で、Xの全量データ分析が可能です。言語解析プログラムを日々進化させており、最新の流行や若者言葉に関する辞書登録が豊富なのもポイントです。

TextVoice

TextVoiceは、類似語を自動的に辞書登録してくれる手軽さが魅力のテキストマイニングツールです。導入初日からデータ分析をはじめることができ、データマイニング初心者や忙しい企業にも向いています。

またTextVoiceでは、最大6つの項目をかけ合わせたランキング分析が可能です。これにより、自由記述式のアンケートや顧客問い合わせデータなど、文章が長く要素の多いテキストデータを効率的に処理することができます。結果を出力するマッピングの方法が複数あるのも特徴で、うまく使い分けることで異なる視点での傾向分析が可能です。

YOSHINA

YOSHINAは、データマイニング初心者にも使いやすい機能に特化したテキストマイニングツールです。ある程度の分析機能がはじめからセッティングされているため、面倒な初期設定なしにデータ分析を開始することができます。

さらにYOSHINAでは、独自の自然言語処理技術に基づいたAIエンジンを搭載しています。これにより、AIが自動でデータを分析し、考えられる傾向や特徴を示唆してくれるのです。

AIは単純な単語分析以外にも、意見・評価に関する分析や、特定条件での定点観測なども行うことができ、データ分析未経験者を協力にサポートします。

活用事例を参考にテキストマイニングの導入を検討してみよう

テキストマイニングは、企業が膨大なデータを効果的に活用し、顧客ニーズや市場動向を的確に把握するための強力なツールです。これまで紹介した活用事例を参考にすることで、自社に最適な導入方法が見えてくるでしょう。ぜひ、この機会にテキストマイニングの導入を検討してみてください。