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■2007年4月25日発行
テキストマイニング
【キーワード解説】 〜exBuzzwordsキーワード解説より〜
テキストマイニングとは、アンケートの意見などのテキスト文書をデータマイニングの手法でもって解析する手法のこと。
文書の文節を切って、出現頻度や相関関係などを分析する。
日本語のテキストマイニングは、技術上困難が伴うが、近年、実用化されてきている。
http://www.exbuzzwords.com/static/keyword_3327.html
【昨今の状況】
製品やサービスを単純に提供するだけではなく、販売後のアフターサービス、顧客の要望やクレームにいかに対応するかが、製品・サービスの競争力を左右する時代となっています。
企業では、顧客の声を速やかに、かつ正確に拾い上げようという意識が高まっており、数値化できるデータでは拾いきれない顧客の声を拾い上げる手段としてテキストマイニングの導入が広がっています。
テキストマイニングという考え方自体は新しいものではありませんが、機械的な分析が行いにくい日本語の特性及び分析手法には多様な考え方があることから、数年前までは実験段階の域を脱しきれない状況でした。しかし、現在では、コールセンターなどを中心にテキストマイニングのツール、考え方が浸透し、導入による具体的成果を求める段階に至っていると言えるかと思われます。
具体的には、
・返品理由の分析結果から商品の問題点を把握し、対応を行うことで売上を伸ばした
・お客様相談センターの問い合わせから商品の表示内容の見直しを行い、消費者の不安解消を行った
・顧客の属性ごとに、データマイニングの分析結果からセールストークを用意した
といった成果が多々報告されているようです。
テキストマイニングツールも、検索の「高速性」「汎用性（システム基盤、多言語）」といった基礎機能の向上に加え、「文脈把握（要望、疑問、困難といった文意の把握）」「文構成の把握（主語、述語といった構成から重要なキーワードを抽出する）」といったまさに文章分析の精度向上が進み、進化を続けています。
しかし、テキストマイニングは、定量的なデータを扱うデータマイニングに比べて、明確な使い方が無く、データの見方や分析のアプローチでかなり心証の異なる結果が導かれることの多い分析であり、その使用にあたっては、目的意識をしっかりと持ち、テキストマイニングに対する十分な理解と分析手法の工夫が必要です。
また、データの入り口部分にしても、キーワードだけのメモのような文章はテキストマイニングに適さないため、後の分析を意識した登録を行うことが必要です。
テキストマイニングを行うにあたっては、「どのようなデータを」「どう収集し」「どの部署が」「どのような目的で」利用するのか、方針を定めて運営しなければ、十分な効果は得られないでしょう。
また、テキストマイニングの手法が成熟してくると、コールセンターなどの顧客とのやりとりの分析だけでなく、アンケート調査のアプローチも変わってくる可能性があります。
一般的なアンケートでは、あらかじめ用意された項目に例えば5段階での評価をつけるといった、定量化しやすいアンケート手法が多く見受けられますが、このアプローチでは、単純な点数では表しがたい消費者の感覚、予想しきれない消費者の反応を拾い上げることができません。
その点、自由記述のアンケート結果をテキストマイニングの手法で分析できれば、点数からは拾えない消費者の反応を拾うことができる可能性があります。
我々が消費者として目にするアンケートも徐々に姿を変えていくかもしれません。
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