テキストを機械的に分析をする

現代のビジネスにおいては、Eメールやソーシャルメディアコンテンツ、アンケート、レビューなどさまざまなテキストを分析することによって多くの情報を得られます。しかし、時には担当者が手作業で集計しまとめる、という作業を行っているケースもあるでしょう。

そこで、こちらのページでは、テキスト分析とはどのようなものなのか、またなぜ企業においてテキスト分析は重要なのかといったなどをまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください。

テキスト分析とは

「テキスト分析」とは、人間が書いたテキストを読み、ビジネスに有用な情報を発掘するためのものです。しかし、大量のテキストデータの分析を人間の手で行うと膨大な労力となることから、コンピュータシステムを使用して分析を行います。

分析対象となるテキストは、Eメールやソーシャルメディアのコンテンツ、ドキュメント、製品のレビューなどさまざまなテキストベースのソースが挙げられます。テキスト分析ソフトウェアは、これらのテキストから情報を抽出し、分類、並べ替えを行い、関連性や感情、パターンなどを分析していきます。このようにさまざまなテキストの分析を行うことによって、それぞれの企業で活用できる情報を抽出していきます。

テキストの分析はなぜ重要？

企業にとってテキスト分析を行うことは非常に重要であるといえます。それは、さまざまなテキストの分析によって有益な情報を発掘できるためです。企業の意思決定には、顧客調査やソーシャルメディア、Eメールなどさまざまなソースから得られるフィードバックが参考にされますが、これらのソースは膨大な量に上るため、人間の手による分析ではデータの増加に追いつけません。

このことから、コンピュータを使用したテキスト分析により企業が必要としている情報をスピーディーに取得できます。この場合、分析のプロセスは自動化されているために一貫性を持つデータの抽出が可能となり、企業の活動に活かせるようになります。

人では分類分けが難しいことも機械的に整理することが可能

コンピュータを使用したテキスト分析は、人の手では分類分けが難しい部分も機械的に次々と分類して整理していけるという特徴があります。人間が分類分けをすると主観が入り込んでしまう場合がありますが、ソフトの使用によって客観的な判断が可能になるとともに、迅速にデータの整理ができます。

スピードが求められる現代のビジネスにおいては、スピーディーにデータを分析できることは非常に重要であるといえるでしょう。

感情の分析ができる

テキスト分析を行うことによって、感情分析が可能になります。これは、テキスト分析手法の使用によって、テキストに含まれている単語や表現、言葉遣いなどからそのテキストを書いた人がどのような感情を持っていたのかといった点を分析します。

例えば、レビューやブログ、フォーラム、ソーシャルメディアなどのテキストの分析により、顧客が購入した商品やサービスに満足しているかどうかを判断できるとともに、新しい傾向を見つけることによってPRなどにも役立てられます。

記録管理ができる

テキスト分析を行うには、まず膨大な量のテキストデータがあることが前提になります。膨大なデータの分析によって、そのデータを効率的に管理する仕組みづくりにつなげられるでしょう。このことにより、効率的な分類や検索ができるようになり、作業効率の向上にもつながります。

テキストの分析手法について

テキストの分析手法にはさまざまなものがあります。ここでは、下記の4つの手法について紹介します。

• 形態素解析
• クラスター分析
• センチメント分析
• 主成分分析

それぞれの手法について簡単に説明します。

形態素解析

「形態素解析」は、テキストや言葉を品詞に分解して意味を割り出す手法のことを指します。日本語は、英語のように単語ごとに分かれていないといった特徴がありますので、処理をする際にはまず単語に分割をして、それぞれの単語の品詞を求める必要があります。この形態素分析は、テキストを分析する上での基本となるものです。

クラスター分析

「クラスター分析」とは、異なるデータの中から似た性質の物を集めて、それぞれのグループの属性を分析するものです。テキストの分析を行う場合には、テキストから抽出した単語やテキストそのものを関連性の強さに応じたグループ分けをしていきます。このグループを「クラスター」と呼ぶために、「クラスター分析」と呼ばれています。

複数のデータを集約して1つのグループとして扱えますので、それぞれのグループの特性を分析することによってデータのおおまかな特性を把握できるといった点が特徴です。

センチメント分析

「センチメント分析」は代表的な分析方法のひとつですが、これはテキストに含まれている言葉から感情を分析するものです。商品やサービスを利用したユーザがどのような感情を持ったのか、という点に注目しますが、この時の基本は「肯定的」「中立的」「否定的」の3つで評価を行っていきます。

ただし、センチメント分析を行う上では、同じ単語であっても年代によって異なる感情を指しているケースもあるという点には注意が必要となります。ある年代では否定の意味で使われる「やばい」といった単語は、別の年代では肯定的な意味を持つといったものが良い例といえるでしょう。

主成分分析

例えばビッグデータを分析するなど、膨大なデータの分析を行う際に用いられる手法が「主成分分析」です。データが多い場合、そこには多くのデータ項目が存在します。あまりにもデータ項目が多い場合には分析の妨げとなる可能性があることから、このデータ項目を少数の項目にして分析を行っていきます。

データ項目を少なくすることによって分析がしやすくなるというメリットはあるものの、切り捨てたデータの中に大切な内容が含まれている可能性もゼロではないため、慎重な判断が大切になってきます。

まとめ

こちらのページでは、テキスト分析の重要性を述べてきました。現代のビジネスにおいては、有用な情報が得られる可能性が高いテキスト分析は欠かせないものとなっているといえるでしょう。しかし、対象となるテキストが膨大になる場合にどう分析をしていけば良いのか頭を悩ませる方もいるかもしれません。このような時に役立つのが「テキストマイニング」です。この方法の活用によって、容易にテキストの分析が行えるようになります。