AIテキストマイニングとは？活用メリット・使い方やおすすめツールをご紹介

増え続ける大量のテキストデータ分析に頭を悩ませていませんか？手作業では時間も労力もかかり、顧客の潜在ニーズや市場の動向といった重要な知見を見逃しがちです。
この記事では、AIテキストマイニングがアンケートの自由記述やSNS投稿などの非構造化データから、いかに効率的に価値ある情報を引き出すかを解説します。AIテキストマイニングのメリットや具体的な使い方、おすすめツールを知ることで、データ分析の悩みを解決し、スピーディーな意思決定を可能にする手助けとなるでしょう。

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AIテキストマイニングとは

AIテキストマイニングは、大量のテキストデータから有用な情報を効率的に引き出す技術です。自然言語処理（NLP）や機械学習といったAI技術を活用することで、アンケートの自由記述やSNSの投稿のような非構造化データから、価値ある知見を得られます。
近年、SNSやレビューサイト、ニュースメディアなどから得られるテキストデータが大幅に増加しており、これらを効率的に分析するために、AIテキストマイニングが不可欠な手法として重要視されています。

そもそもテキストマイニングとは

テキストマイニングはデータマイニングの一種で、特に分析対象が文章である点が特徴です。テキストマイニングは主にSNSのコメントやアンケートの自由記述などの数値化が難しい、非構造化データであるテキストを扱います。
テキストマイニングの主な利点は以下の通りです。

• 大量のテキストを人間が個別に読むことなく、内容を迅速に把握できる
• 定量的な分析を行うため、分析者の主観による偏りを減らせる
• 分析結果をグラフなどで視覚的にわかりやすく表示できる

これらの利点により、テキストデータ全体の傾向を素早く把握し、有効に活用する手段として広く利用されています。

テキストマイニングとは？活用事例やおすすめツールをご紹介

AIによって進化したテキストマイニング

AI技術の進化は、テキストマイニングに大きな変化をもたらしました。従来のテキストマイニングでは、主に単語の頻度や共起関係といった表面的な情報をもとに分析していましたが、AIは文章全体の意味や文脈、書き手の意図や感情といった、より深いレベルでの理解を可能にします。
このようなAIの能力向上によって、従来のテキストマイニングでは難しかった課題が解決され、より高度で効率的な分析が可能になりました。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 高度なテキスト文脈の理解
• より精密な感情分析
• 多言語対応の強化
• データ前処理の効率化

ただし、AIには、もっともらしい嘘をついたり、数値計算を間違えたりするといった信頼性に関する課題もあります。そのため、テキストマイニングと生成AIは、それぞれの長所と短所を補い合う関係にあると言えるでしょう。

AIテキストマイニングを活用するメリット

AIテキストマイニングは、企業の意思決定が迅速化され、競争における優位性を確立するための重要なツールとして期待されています。
従来のテキスト分析が抱えていた課題を克服し、以下のようなメリットをもたらします。

顧客の潜在的なニーズや不満を発見できる

AIテキストマイニングは、製品やサービスに対する顧客の潜在的なニーズや不満を深く理解するのに役立ちます。アンケートの自由記述欄やSNSの投稿、ウェブサイトのレビュー、コールセンターへの問い合わせ履歴といった大量のテキストデータから、以下の情報を引き出すことができます。

• 製品やサービスのレビュー傾向の把握
• SNS上の意見から自社への印象を分析
• 感情分析による顧客満足度や不満点の抽出
• 人が読むだけでは得られない情報の発見

これらの分析結果は、顧客が本当に求めているものや解決すべき課題を見つけるきっかけとなり、顧客理解を深める上で非常に重要です。また、業務効率を改善し、迅速な意思決定を可能にします。

業務効率を大幅に改善し、人件費を削減できる

AIテキストマイニングは、大量のテキストデータを迅速に処理し、分析作業を効率化することで、業務の負担を減らし、人件費の削減に貢献します。これにより、これまで人が行っていたデータ収集や集計、分析の手間を大幅に削減し、従来100時間かかっていた分析が、AIによって1分で完了することもあります。
また、分析者のスキルによって結果が左右されがちなテキスト分析においても、ツールを使用することで、誰でも安定した分析結果を得られるため、分析作業の属人化を防ぎ、教育コストの削減にもつながります。

スピーディーな意思決定を可能にする

AIテキストマイニングは、組織内のあらゆるデータを迅速に解析し、人事や売上向上、顧客満足度向上といった経営課題の解決に役立つヒントを素早く提供することで、迅速かつ的確な意思決定を強力にサポートします。
分析結果は見やすいグラフやダッシュボードで表示されるため、データのクロス分析と合わせて、定性的な情報だけでは見えにくい深い洞察を短時間で得られます。その結果、分析結果を改めてレポートにまとめる手間が省け、会議資料などとして即座に活用できるのが利点です。
また、必要な情報を素早く検索し、部門を越えた情報共有を促進することで、全社的な業務効率を向上させるナレッジデータベースを構築できます。AIによる高度な検索、自動タグ付け、情報整理によって、プロジェクト推進中の課題解決を強力に支援し、意思決定の迅速化を実現します。このように、AIテキストマイニングは、経営層がデータに基づいて迅速な意思決定を行う上で、不可欠な要素となります。

AIテキストマイニングの活用方法

ここでは、AIテキストマイニングの活用方法を3つ紹介します。

顧客サポート部門：問い合わせ内容の自動分類とFAQ改善

顧客サポート部門では、AIテキストマイニングを活用して、日々届くメールやチャットなどの問い合わせログを自動で分析しています。
例えば、AIは問い合わせ内容を「料金について」「操作方法」「故障・不具合」といったカテゴリに自動分類します。これにより、担当者は優先度の高い案件から対応できるようになり、対応時間を短縮することが可能です。
さらに、よくある質問を分析することでFAQページを最適化し、お客様自身で問題を解決できる割合を高めます。これらの取り組みを通して、お客様の利便性を向上させると同時に、オペレーターの負担を減らし、より複雑な問題に集中できる環境を作ります。

マーケティング部門：SNSトレンド分析と新商品開発

AIテキストマイニングは、マーケティング部門がSNSトレンドを分析し、新商品開発を加速させる上で重要なツールです。SNS上の投稿やブログ記事などの大量のテキストデータを分析することで、顧客のリアルな声をすぐに把握できます。
これらの情報を分析することで、新商品のコンセプトを決める上で重要なヒントを得られ、顧客のニーズに合った革新的な製品やサービスを効率的に開発できます。

人事部門：従業員アンケートから組織課題を特定

AIテキストマイニングを活用することで、従業員アンケートの自由記述欄から、組織内の潜在的な課題を客観的に見つけ出すことが可能です。従業員満足度調査や退職者へのヒアリングといった貴重な情報源を分析し、「部署間の連携不足」や「評価制度の不明確さ」といった具体的な問題を抽出、感情の度合いまで把握します。
データに基づいた課題の特定は、経験や勘に頼るのではなく、より根拠のある人事戦略を可能にし、従業員エンゲージメントの向上や離職率の低下につながります。人事部門はAIの力を活用し、組織課題の解決に向けた具体的な対策を立てることが可能です。

AIテキストマイニングの使い方

AIテキストマイニングを効果的に行うための一般的な手順は、以下のとおりです。

1. 目的や課題を明確にする
2. 適切なデータソースを選ぶ
3. データを前処理し、整える
4. 機械学習モデルを構築し、調整する
5. 分析結果を解釈し、活用する

AIテキストマイニングを効果的に活用するには、まず目的と課題を明確にすることが重要です。例えば、「顧客の感情分析による商品改善」や「業界トレンドの把握」など、具体的な目標を設定しましょう。
次に、目的に合った最適なデータソースを選択します。SNSの投稿やレビュー、ニュース記事など、分析内容に最も関連性の高い、質の高いデータを選びましょう。
収集したデータは、そのままでは分析に使えないため、前処理が必要です。形態素解析による単語分割や品詞分類、表記ゆれの修正、テキストの正規化、ストップワードの削除、ステミング処理などを行い、データを整えます。ツールによっては、辞書機能で専門用語や固有名詞を登録し、精度を高めることも可能です。
前処理されたデータをもとに、目的に応じた機械学習モデルを構築します。感情分析やトピックモデリング、文書分類などが一般的です。モデルの性能を最大限に引き出すために、ハイパーパラメータを調整します。
分析結果は、グラフやダッシュボードで見やすく表示し、傾向を把握します。顧客のネガティブな感情が特定の商品に集中している場合は、その商品の改善策を検討するといった活用方法があります。
ただし、ツールの分析結果だけでなく、人の判断も大切です。予想外の結果や解釈が難しい単語が多い場合は、原文を確認し、文脈を考慮して結果を解釈することが重要です。これらの手順を踏むことで、AIテキストマイニングを効果的に活用し、ビジネスの改善や新たな価値の創造につなげることができます。

AIテキストマイニングツールの選び方

ここでは、AIテキストマイニングツールの選び方を3つ紹介します。
それぞれのポイントを押さえ、自社に合ったツールを選べるようにしましょう。

目的・用途に合っているか

分析したいデータの種類に応じて、最適なツールは異なります。
例えば、SNSのトレンドを分析したい場合は、リアルタイムで大量のデータを処理できるツールが求められます。顧客からの問い合わせを分析したい場合は、特定のキーワード抽出や感情分析に優れたツールが適しています。
ツールの機能が自社の目的に合っているか、事前にしっかり確認することが重要です。

日本語処理の精度は高いか

日本語は文脈や表記の揺れが多いため、高精度な分析が可能なツール選びが重要です。特に顧客の声のような非構造化データには、俗語や誤字脱字がよく見られます。
したがって、これらに対応できるAIモデルを搭載しているかを確認しましょう。導入を検討する際には、無料トライアルなどを利用して、自社のデータで実際に精度を試すことをおすすめします。

サポート体制と料金体系

導入後のサポート体制が充実しているか、料金体系が明確で透明性があるかどうかも重要なポイントです。ツールの使い方や分析の相談に乗ってくれるサポート体制があるか、また、分析するデータ量に応じた料金体系か、初期費用はどのくらいかなどを事前に確認しましょう。

AIテキストマイニングツールのおすすめ10選比較

ここでは、おすすめのAIテキストマイニングツールを10個紹介します。
それぞれのツールを見て、どれが自社に合っているかを判断しましょう。

1.AI Central Voice

AI Central Voiceは、組織内のナレッジデータベースと連携し、AIチャットを通じて蓄積された知見を素早く活用できる点が特徴です。FAQや過去事例、技術文書など、多様な情報源から必要な情報を探し出し、質問に的確に答えます。問い合わせ対応の効率化、従業員の自己解決力向上に加え、組織全体の知識レベル向上に貢献します。
さらに、サマリーレポートの作成や傾向分析、予測、提案なども可能です。

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2.TRAINAテキストマイニング

TRAINAテキストマイニングは、野村総合研究所が開発し、自社でも活用しているテキストマイニングツールです。業界や商品に合わせた「感性辞書」と、意味や感情を解析する技術を持ち、「ポジネガ分析」用の独自の辞書を搭載しています。これにより、分析データに応じて的確な感情分析ができることが強みです。
さらに、データ分析を効率的かつ正確に行うためのさまざまな機能があります。ChatGPTとの連携によってキーワード設定の負担を減らし、分析結果からPowerPoint形式のレポートを自動作成することも可能です。特徴マップ機能を使えば、潜在的な傾向を細かく見つけ出し、さまざまな角度からデータを比較できます。

3.TextVoice

TextVoiceは、マイボイスコム株式会社が提供するテキストマイニングツールです。UIはシンプルで直感的に操作でき、CSVデータをアップロードするだけで分析を開始できます。辞書の自動生成機能を搭載し、類義語を自動的にまとめて分析対象にすることが可能です。テキストマイニングに不可欠な類義語の整理を自動化することで、大幅な作業効率向上が期待できます。
単語の出現頻度を文字の大きさで表す「ワードクラウド」や、単語間のつながりを可視化する「ネットワーク」など、7種類の分析結果を自動で出力します。一つのデータに対し多角的な視点から分析することで、ニーズやその時々の感情といったインサイトをより正確に把握し、顧客理解を深める上で役立つでしょう。

4.SMART ANNOTATOR

SMART ANNOTATORは、文章理解AIを活用し、大量のテキストデータを自動で分類するツールです。機械学習のデータ作成や問い合わせ内容、アンケート結果の分類などに役立ちます。
作業効率を向上させる画面設計が特徴で、CSVファイルをアップロードし、分類したいクラス数を選んで実行ボタンを押すだけの3ステップで、分類リストが出力されます。深層学習を用いた最新のAIが、テキストの意味を高精度に理解します。
さらに、クラス情報をアップロードすれば、テキストデータの分類結果との照合も可能です。設定済みの分類項目やFAQの回答と分類結果を紐付けることで、迅速なデータセット作成を支援します。

5.アイタスクラウド

アイタスクラウドは、VOCのテキストデータから課題解決のヒントを見つけ出すのに役立ちます。自然言語処理を活用し、特定のテーマについてどのような意見が多いのかを時系列でモニタリングします。単語ではなくフレーズで意見を理解するため、VOCの変化に素早く気付くことが可能です。
さらに、辞書設定なしで類似する意見を自動的にグループ化して、視覚的にマッピングします。CRMデータと連携し、VOCテキストデータに含まれる意見の質と量を掛け合わせて、優先的に対応すべき課題を特定します。解約や離反につながる潜在的なリスクを洗い出し、フォロー施策につなげることが可能です。

6.Vext Voice Miner

Vext Voice Minerは、コンタクトセンターやコールセンターに蓄積された音声データを有効活用するための音声マイニングツールです。リアルタイムに音声を認識するリアルタイム型と、録音データをまとめて処理するバッチ型の2種類があります。
バッチ型では、音声認識によって全ての通話内容をテキスト化し、オペレーターごとの傾向やスクリプトとの合致具合を分析します。音声認識、分析、レポート作成を自動化することで、教育にかかる手間を減らせます。
リアルタイム型は、音声認識で全ての通話をテキストデータに変換し、会話内容をわかりやすく要約します。会話内容に応じてFAQやトークフローを表示したり、チャットでのテキストに変換したりすることで、平均処理時間を短縮し、対応品質の均一化に役立ちます。

7.VOiC Finder

VOiC Finderは、会話や音声データのVOC分析が強みです。コールセンターでの顧客との会話など、話し言葉のテキストデータを高精度に分析できます。複数の文の関係性まで考慮した解析が可能です。
10万語以上の大規模なデフォルト辞書に加え、AIを活用した自動辞書生成機能も搭載しています。業界や商品分野に特化した辞書を素早く構築できるため、準備期間を短縮し、より確実な分析に役立ちます。困りごと、要望、感謝など、多様な辞書が豊富に揃っているのも特徴です。CX分析やペインポイント分析といった、様々な応用が期待できます。

8.AIテキストマイニング

AIテキストマイニングは、ダウンロードは不要で、ブラウザから手軽に利用できます。テキスト入力またはファイルのアップロードだけで、ワードクラウドが作成できます。
よく使われる単語は文字が大きく表示され、品詞ごとに色分けされるため、重要な単語が一目でわかります。出現頻度は品詞ごとにグラフで表示されるほか、係り受け解析や共起キーワードの可視化も可能です。さらに、2つの文書をワードクラウドで比較したり、音声入力からのテキスト変換に対応するなど、無料ながら豊富な機能を備えています。

9.KH Coder

KH Coderは、計量テキスト分析を行うための無料ソフトウェアです。プログラミングの知識は必要なく、マウス操作だけで本格的な分析ができます。学校や研究機関での学術的な利用はもちろん、商業目的での利用も可能です。ソースコードも提供されているため、自身で機能の追加や修正も行えます。

10.Natural Language AI

Natural Language AIは、Googleの機械学習を活用して、非構造化テキストから情報を抽出するサービスです。Natural Language APIを使用すると、感情分析、エンティティ分析、コンテンツ分類、構文解析といった自然言語理解機能をアプリケーションに簡単に組み込むことができます。

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まとめ：AIテキストマイニングで分析を加速させよう

この記事では、AIテキストマイニングについて解説してきました。
AIテキストマイニングは、自然言語処理や機械学習を用いて、SNSの投稿やアンケートの自由記述など、大量の構造化されていないテキストデータから、役立つ情報を効率的に抜き出す技術です。AIの進化によって、単語の出現頻度だけでなく、文章の文脈や書き手の感情まで深く理解し、価値のある情報が得られるようになりました。
この技術は、顧客が潜在的に抱えるニーズや不満を見つけ出すことや、データ分析業務の大幅な効率化とコスト削減、迅速な意思決定の支援といった利点をもたらします。顧客サポートでの問い合わせ内容の分類、マーケティングでのSNSのトレンド分析、人事での組織における課題の特定など、幅広い部門で活用されています。
利用方法は、まず目的をはっきりさせ、適切なデータを選び、前処理を行います。その後、機械学習モデルを作り上げて調整し、結果を解釈して活用します。日本語の処理精度が高く、目的に合ったAIテキストマイニングツールを選ぶことが、効果的な分析には欠かせません。
テキストマイニングツールを活用することで、人が読むだけでは気づけない潜在的なニーズや課題を発見するきっかけにもなるでしょう。

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