テキストマイニングとは？言葉の山から「本音」を読み解く

3行まとめ

• テキストマイニング: 数字ではない「文章（テキスト）」から、言葉の出現頻度や相関関係を分析し、有用な情報を取り出すこと。
• 形態素解析: 文章を最小単位の単語（形態素）に分解し、名詞や動詞などの品詞を判別するテキストマイニングの第一歩。
• センチメント分析: 文章が「ポジティブ（肯定的）」か「ネガティブ（否定的）」かを自動で判定する感情分析。

試験での出題ポイント

試験では、特に「テキストマイニングの定義」と「分析の対象」が問われます。

1. 作成の目的: アンケートやSNS、顧客対応の履歴などの 非構造化データ （定型ではないデータ）から、隠れたニーズを把握する。
2. 活用例:
   • コールセンターの対応ログから「よくある不満」を特定。
   • SNSの投稿から商品に対する「評判（センチメント）」を確認。
   • 頻出キーワードを ワードクラウド （文字が密集した図）で視覚化。
3. 定性と定量: 感情を読み取る「定性的な分析」を、数値化して「定量的なデータ」に変えることができます。

【AIハック】生成AIで「SNSの炎上」を防ぐ

テキストマイニングの仕組みは、AIに「大量のテキストの要約と分析」をさせることで理解が深まります。

プロンプト例:

「あなたは広報担当です。新製品に対する1000件のSNS投稿を テキストマイニング しました。上位の出現単語が『使いにくい』『ログインできない』『改善して』でした。この結果から ターゲットの改善ニーズ をどのように導き出せばよいか、試験用語を交えて説明してください。」

AIが「形態素解析」による頻出語の特定や「センチメント分析」による緊急度の判断をシミュレートしてくれるため、テキスト分析の力が身に付きます。

まとめ：言葉の中に眠る「データ」を掘り起こす

テキストマイニングは、AI（自然言語処理）の進化により、ビジネスにおける「顧客の声」を最も手軽に、かつ深く知る手段となっています。

試験では、 非構造化データ を対象として 形態素解析 を用いる、という一連の流れを覚えておきましょう。