テキスト マイニングとは何ですか?また、テキスト マイニングによって企業は非構造化データからどのようにメリットを得られるのでしょうか?

非構造化データは企業によって生成されるすべての新しいデータの 80% ～ 90% を占めており、テキスト マイニングはそれを活用するのに役立つ技術です。

多くの企業はすでに構造化データを管理できていますが、自由形式のテキストに隠れている洞察はどうなるのでしょうか? 非構造化データは、データベースやスプレッドシートにきちんと収まらないデータであり、従来の分析ツールでは処理できません。 企業がこの機会を活かすために、NLP ソリューション プロバイダーやその他の高度なテクノロジー ベンダーに頼るのはこのときです。

では、テキストマイニングとは何でしょうか? そして、それをビジネス環境にどのように導入できるのでしょうか?

テキスト マイニングの定義とビジネス上のメリット

テキストマイニングとは何ですか?

テキスト マイニングは、大量の非構造化テキスト データから貴重な洞察を抽出するプロセスです。 これは、人間と同じようにコンピューターにテキストを読んで分析するよう教えるのと同じですが、はるかに高速かつ大規模です。

テキスト マイニングを使用すると、元のテキストを手動で確認することなく、ソーシャル メディアの投稿、製品レビュー ページ、調査レポート、電子メール、その他のテキストを含む幅広い非構造化データを利用できます。 その結果、新たな懸念事項をエスカレーション前に認識し、競合他社よりも先に今後の傾向を認識できるようになります。

テキストマイニング vs. テキスト分析 vs. テキスト分析

多くの専門家はテキスト マイニングとテキスト分析という用語を同じ意味で使用しており、多くの場合、これは正しいです。 ただし、2 つの概念には微妙な違いがあります。

主な問題は、テキスト マイニングが自動化されたパターン発見と知識抽出に焦点を当てているのに対し、テキスト分析はテキスト データの解釈と検査に幅広い技術を使用していることです。 言語認識、要約、分類などを扱います。テキスト マイニングは、自動化されたパターン発見に焦点を当てたテキスト分析のサブタイプであると言っても過言ではありません。

テキスト分析では、テキスト マイニングと分析技術の両方を使用してテキスト データを処理します。 テキスト マイニングは定性的な性質を持っていますが、テキスト分析はグラフやその他のデータ視覚化の作成に焦点を当てており、定量的なツールとなっています。

3 つの概念はすべて重複しており、わずかに異なる目標を達成するために同じ手法に依存することが多く、それらの区別があいまいになります。

概念は重複していますが、より深く理解するために、顧客フィードバック分析のコンテキストで 3 つの手法のそれぞれが何ができるかを見てみましょう。

• テキスト マイニングでは、数千の非構造化クライアント レビューの大規模なデータセットからパターンを抽出できます。 機械学習 (ML) を導入して、頻繁に言及される懸念事項やレビューの共通テーマを特定できます。
• テキスト分析では、大量のレビューも分析できます。 ML およびセンチメント分析ツールを導入して、一般的なセンチメントとビジネスが対処する必要がある潜在的なリスクに関する構造化されたレポートを生成できます。
• テキスト分析では、選択したいくつかの顧客レビューの詳細な調査を実行できます。 各レビューを詳細に分析して、懸念事項や提案を理解できます。 この手法により、詳細な顧客エクスペリエンスをレポートできます。

テキストマイニングの利点

• 意思決定スキルを強化します。 テキスト マイニング アルゴリズムは、テキストを実用的な洞察に変換し、経営陣が差し迫ったビジネス上の問題を解決できるようにします。
• 競争力のあるインテリジェンスを提供します。 市場の傾向、競合他社のニュースや活動を分析し、自社の製品やマーケティング キャンペーンに対する顧客の意見を確認できます。 これにより、市場のダイナミクスを評価し、早期の機会を特定し、競合する前にそれを活用することができます。
• リスクを特定し、その管理を支援します。 これらの手法を導入して、異常、需要の変動、ビジネスを脅かす可能性のあるその他の問題を検索できます。 テキスト マイニングは、詐欺、サイバー攻撃、コンプライアンス違反の初期の兆候を検出することもできます。
• 管理できないほど大きなテキストを迅速に分析します。 テキスト マイニングの速度について説明すると、アルゴリズムが最適化され、十分な計算リソースが割り当てられていれば、単純なパターン認識などのタスクを実行するのに、400 ページの本を数分で読み終えることができます。 高度な言語分析には数時間かかる場合もありますが、それでも人間のペースよりはるかに速いです。

テキストマイニングの仕組み

テキスト マイニングは、自由形式のテキストから洞察を抽出し、その結果を構造化された形式で提示するためのさまざまな手法に依存します。

ML は、テキストの抽出、分類、クラスタリングのパターンを自動的に学習できるため、これらの手法の多くの基礎となるテクノロジーです。 テキスト マイニングでは、ML に加えて、統計的アプローチ、ルールベースの手法、および言語分析を使用できます。

テキストマイニング手法

以下に、ML を利用できるテキスト マイニング手法の例をいくつか示します。

情報検索

テキスト マイニング ツールはクエリを受信し、テキスト ヒープ内の特定の情報を検索して、目的のデータを取得します。 たとえば、情報検索方法は、Google などの検索エンジンや図書館目録システムに導入されています。

情報検索を支援する主要なサブタスクを次に示します。

• トークン化では、長いテキストが個々の単位 (つまり、個々の単語、文、フレーズなどのトークン) に分割されます。
• ステミングでは、接尾辞と接頭辞が削除され、単語がその原形に縮小されます。

情報抽出

情報抽出 (IE) は、自由形式のテキストから構造化情報を取得することです。 これらの技術を使用すると、対象のエンティティ、その関係、属性を抽出し、アクセスしやすい形式に整理できます。

IE の応用例の 1 つは、ニュース記事からの市場動向の抽出です。 モデルはニュースセクションをスキャンして競合他社の名前、財務情報、製品への言及などを抽出し、このデータを構造化された方法で提示できます。

一般的な IE サブタスクは次のとおりです。

• 特徴の選択により重要な属性が示される
• 特徴抽出では、関連する各特徴のサブセットを抽出することで、タスクをさらに細分化します。
• 固有表現認識は、テキスト内の人の名前、場所などの実体を識別します。

自然言語処理

これは、人工知能、言語学、データサイエンスなどを活用した高度な技術です。 自然言語処理 (NLP) テキスト マイニングにより、機械が人間の言語を「理解」できるようになります。

たとえば、最近リリースした新しい製品/サービスについて顧客がどのように感じているかを知りたい場合、NLP が役立ちます。 さまざまなプラットフォームで公開されている大量の製品/サービスのフィードバックを調査できるツールが必要になります。

最も一般的な自然言語処理のテキスト マイニング サブタスクは次のとおりです。

• 要約。 このテクニックを使用すると、長い記事や本であっても、長く読んだ内容の簡潔な要約が得られます。
• テキストの分類。 テキスト分類とも呼ばれるこの方法は、非構造化データにラベルを割り当てます。 たとえば、テキスト ドキュメントを事前定義されたカテゴリに分類したり、言及されている製品に基づいて顧客レビューを分類したりできます。
• 感情分析。 簡単に言えば、感情分析とテキストマイニングは、テキスト内の肯定的な感情、中立的な感情、および否定的な感情を識別できます。 上記の NLP の例のように、ブランドに対する人々の態度を長期にわたって追跡できます。 AI を活用したセンチメント分析の詳細については、ブログをご覧ください。

ビジネスの世界におけるテキスト マイニング アプリケーション

テキスト マイニング ソリューションを会社の技術スタックに組み込むことで、次のことが可能になります。

お客様のニーズを先取りし、より良いサポートを提供します

テキスト マイニング技術を使用して、ソーシャル メディア、アンケート、その他のソースからの顧客フィードバックを分析し、人々が製品やサービスについて何を好むかを理解し、提供するサービスを顧客の期待に合わせるのに役立つヒントを探すことができます。

また、サポート チケット、チャット、さらにはサポート コールの長時間の文字起こしを分析することで、カスタマー サポート業務の効率を高めることもできます。 これにより、チームは未解決の問題を分類し、緊急の問題を特定して、より良い顧客サービスを提供できるようになります。

マッキンゼーの報告によると、高度なテキスト分析を適用すると、通話処理時間が 40% 短縮され、コンバージョン率が約 50% 向上します。

実際のテキストマイニングの例:

ウェアラブル技術メーカー FitBit は、顧客の問題点を理解したいと考え、テキスト マイニング ツールを導入して、6 か月間に公開された 33,000 件のツイートを分析しました。 分析の結果、いくつかの懸念が明らかになりました。 たとえば、Fitbit Blaze 製品にはオペレーティング システムに重大な問題があることが示されました。

研究の促進

医療分野であれ、教育分野であれ、法律分野であれ、多くの研究論文を速く「読める」ことは利点です。

たとえば、法律分野では、裁判例や法的文書をテキストマイニング分析することで、実務家が判例を特定し、出廷に向けて影響力のある論拠を構成するのに役立ちます。

製薬分野では、このテクノロジーは生物医学研究を分析し、タンパク質、遺伝子、疾患などの関係を調査できます。医療分野では、患者の EHR を調べて医師の質問に答えることができます。

実際のテキストマイニングの例:

英国とデンマークの研究者チームは、PubMed出版物の要約にテキストマイニングを適用して、それらをクラスター化し、2型糖尿病の新規薬剤候補を特定した。 研究チームは、この実験が潜在的な標的のリストを作成するのに役立ったと報告した。 また、テキストマイニングアルゴリズムを導入してがん治療薬候補を抽出する同様の研究もある。

市場情報の収集と競合の分析

テキスト マイニング手法を使用すると、会社/製品のパフォーマンスを競合他社と比較してベンチマークできます。 人々は異なるメーカーの同様の製品を比較することが多いため、これらのレビューを分析して、自社の製品がどこで競合製品を上回り、どこで劣っているかを知ることができます。

競合を分析するもう 1 つの方法は、テキスト マイニング技術を導入して業界レポート、市場調査記事、プレス リリースを「読み取る」ことです。これにより、競合他社の動向を最新の状態に保つことができます。

実際のテキストマイニングの例:

中国の研究チームは、企業が競合他社によって生成されたテキストデータを分析してさまざまなビジネスイベントを特定できるテキストマイニング手法を開発しました。 このモデルはイベントを抽出して分類し、各競技者のアクティビティ シーケンスを生成できます。 これは、市場における各企業の行動を評価し、形成された関係を検出するのに役立ちます。

コンプライアンス管理とリスク軽減の支援

テキスト マイニング ツールは、規制およびコンプライアンスの文書を継続的にスキャンして、法的な制約の範囲内で業務を維持できるようにします。

テキスト マイニングのもう 1 つの魅力的な用途は、法的基準に準拠しているかどうか契約をレビューし、契約上のリスクを特定することです。

実際のテキストマイニングの例:

テキストマイニング技術を使用してリスクとコンプライアンス違反を検出するための研究イニシアチブがいくつかあります。 ある研究チームは、金融部門における管理者の不正リスク指数の計算を支援するためにこれを導入しました。 また別の例では、科学者が青少年ケア監視局と協力して、患者に安全上のリスクをもたらす医療提供者を特定しました。 チームはさまざまなテキスト マイニング手法を使用して、22,000 件を超える患者の苦情を分析し、重大な違反事例を検出しました。

製品とサービスのイノベーションをサポート

テキスト マイニングは、既存の製品を改善する方法や、会社が模索できる新しい道について、興味深い、時には驚くべきアイデアを提供します。 満たされていないニーズを特定するのに役立つ前述のカスタマー サポート チケットの分析に加えて、テキスト マイニング アルゴリズムを使用して、会議メモやブレーンストーミングの概要などの社内データをスキャンして、新製品のアイデアを入手することもできます。

さらに別の方法は、研究論文や特許を分析して、最先端のテクノロジーを製品やサービスに統合する機会を探すことです。

実際のテキストマイニングの例:

新しいスピーカー製品をリリースする前に、Amazon は 150 ドルの価格帯の競合他社のスピーカーの最も価値のある機能を判断することを目的としていました。 同社のデータ サイエンティストはテキスト マイニングを導入して、対象製品の顧客レビューを分析しました。 彼らは、スピーカーの高評価と低評価と強く相関する機能を特定しました。 これは、Amazon が成功する製品を構築するのに役立つだけでなく、製品の発売戦略にも影響を与えました。

テキストマイニングに関連する課題と制限

テキスト マイニングは強力なツールではありますが、企業は導入を進める前に次のような倫理的な課題と技術的な制限があることを認識しておく必要があります。

• データソースの品質と多様性。 最近の推定では、毎日 3 億 2,877 万テラバイトもの膨大な量のデータが生成されていることが示されています。 これにはノイズや無関係な情報も含まれます。 また、関連するデータですら標準化されていないため、テキスト処理のための一貫したルールを作成することが困難になります。
• 言語と意味の問題。 人間の言語は曖昧で複雑です。 これには、皮肉、多義語、スラング、方言が含まれます。 また、このミックスにスペルミスも追加します。 これらすべてにより、モデルがテキストを操作することが困難になります。 企業は、これらすべての要因に対処できるようにテキスト マイニング アルゴリズムをトレーニングするために、代表的なデータセットを構成する必要があります。
• テキスト マイニング モデルをトレーニングするには、大規模で多様なデータセットが必要です。 そして、このデータにバイアスが含まれている場合、アルゴリズムは差別的な結果を生成します。 モデルのトレーニングとカスタマイズを支援できる、信頼できる機械学習開発ベンダーを探してください。 トレーニング セットを構築し、将来的にデータを定期的に収集するために、自動データ収集を検討することもできます。
• 技術的およびリソースの制約。 NLP テキスト分析などの一部のアルゴリズムは大量の計算能力を必要とするため、実行コストが高くなります。 大量のデータをオンプレミスで処理するのは困難になる場合があります。 データの保存と処理にクラウドを使用できるため、スケールアップやスケールダウンも簡単に行うことができます。

その他の技術的な課題には、トレーニング データへの注釈付け、既存のシステムとの統合、アルゴリズムの監査とメンテナンスなどがあります。

• 倫理とプライバシーの問題。 テキスト マイニングには、健康記録などの個人的な機密情報の分析が含まれる場合があります。 この場合、企業は適時に同意を得る方法を見つける必要があります。 倫理は結果の使用方法にも影響します。 企業が偏ったモデルから洞察を取得し、それを有害な方法で導入した場合、倫理的な影響を及ぼします。

テキストマイニングの将来

テキスト マイニング アルゴリズムは、より賢く、より複雑になっています。 これらはすでに最新の市場インテリジェンスへのアクセスを提供し、生産や社内業務の革新に役立ちます。

人工知能と分析の分野の進歩により、テキスト マイニングを生成 AI などの他の革新的なテクノロジーと組み合わせることができます。 この組み合わせがどれほど強力であるか想像してみてください。 Gen AI は、テキスト マイニング ツールによって提供される洞察に基づいてコンテンツを生成できます。

カスタマーサポートボットを例に挙げてみましょう。 テキスト マイニング技術を使用すると、顧客のクエリから関連情報を抽出し、FAQ やこの顧客からの最近のレビューから重要なポイントを補足できます。 Gen AI はこの情報を取得し、クライアントをさらにイライラさせるような一般的な意見を提供するのではなく、クライアントの問題点に対処するパーソナライズされた応答を生成します。

したがって、テキスト マイニングをすでに使用している場合、またはこのテクノロジの導入を検討している場合は、分析能力を強化してリアルタイム データを処理するために、Gen AI との統合、または信頼できるデータ分析サービス プロバイダーの検索をすでに検討する価値があるかもしれません。

テキスト マイニング ソリューションの構築をお探しですか? ご連絡いただければ、既存のモデルのカスタマイズと再トレーニング、または新しいモデルの構築をお手伝いし、自動データ収集をセットアップします。

この記事はもともと itrex Web サイトに公開されたものです。