テキストマイニング

テキストマイニングとは

テキストマイニングは、大量のテキストデータ（文章）を対象に、自然言語処理や統計的手法を用いて、情報・傾向・パターンを抽出して分析する技術です。

用語の意味としては、textは文章、miningは採掘であり、大量の文章から価値のある情報を取り出す考え方を指します。

対象となるデータ

文章データは非構造化データと呼ばれ、数値のように表形式で整理されていないデータです。テキストマイニングでは、この文章をコンピュータで扱える形に加工して分析します。

集計・分析の処理

文章を分析できる形に整え、集計や分類などで特徴を見つけます。代表的な処理は次のとおりです。

• 形態素解析：文章を単語に分割し、品詞（名詞、動詞など）を判定します。

• 前処理：表記ゆれの統一（例。「ログイン」「login」）、不要語の除外（助詞など）、同義語の統一などをします。

• 集計・可視化：頻出語の集計、共起（同時に出やすい語）の分析、クラスタリング（似た文章の分類）などをします。

• モデル化：分類（苦情か要望かなど）、感情分析（肯定・否定など）、トピック抽出（話題のまとまり）などを行うことがあります。

テキストマイニングで分かる事例

分析で分かることの例は次のとおりです。

• どの単語が多いか（頻出語）

• どの単語が一緒に現れやすいか（共起関係）

• 文章を内容の似たグループに分けられるか（分類、クラスタリング）

• 特定の話題が増えているか（トレンド）

用語が使われる場面

• コールセンターの問い合わせ分析：問い合わせ文から多い不満や要望の傾向を把握します。

• SNS上の評判分析：投稿文から製品やサービスへの評価傾向を把握します。

• アンケートの自由記述分析：自由記述を集計して、よく出る意見や課題を抽出します。

• 医療分野：カルテや論文の文章から、症状や疾患に関する記述の傾向を調べます。