テキストマイニングとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

テキストマイニング（Text Mining）

テキストマイニングとは、アンケートや問い合わせ、口コミなど大量の文章を分析して、よく出る話題や気持ちの傾向を見つける技術のことです。文章を単語に区切り、出てくる回数や組み合わせを数えるのが基本です。近年は、生成AIや大規模言語モデルで、文章の意味を踏まえた要約や分類もできるようになりました。数字では見えにくい、お客様の生の声を拾えます。

テキストマイニング（Text Mining）関連用語

テキストマイニング（Text Mining）に関連する単語は以下の通りです。

• 形態素解析文を単語に区切るには？→
• 感情分析好評か不満かを判定するには？→
• トピックモデリング話題ごとに自動で分けるには？→
• 固有表現抽出人名や会社名を拾うには？→
• データマイニング（Data Mining）数値データの掘り出しとの違いは？→
• 大規模言語モデル（LLM）大規模言語モデルは何を変える？→

テキストマイニング（Text Mining）で知っておくと得する有益情報

テキストマイニングは、お客様の声を数字に変える方法です。活かすための3つの点です。

• 自由記述が材料選択式では拾えない、本音や新しい不満を見つけられます。
• 数と中身の両方を見る回数だけでなく、実際の文章も読んで意味を確かめます。
• AIで精度が上がった文脈を読む力が上がり、皮肉や言い回しの違いにも強くなりました。

テキストマイニングでできること

お客様の声を分析する準備

材料がそろっているか、確認してみましょう。

• アンケートの自由記述が残っている
• 問い合わせの履歴を保存している
• 口コミを集められる
• 個人情報を伏せる方法を決めた
• 結果を使う担当者が決まっている

確認できた数 0 / 5

まず文章を集めるところから始めましょう。

数えた結果だけでなく、実際の文章も読んで意味を確かめましょう。

テキストマイニング（Text Mining）やさしい解説

文章を分析するって、AIが読んでくれるの？

たくさんのお手紙を、仕分け係が読んで「お礼」「苦情」「質問」に分けてくれるイメージです。

係が増えるほど速く、人が気づかない多くの声もまとめて拾えます。

仕事に置き換えると、半年分のアンケートの自由記述を全部読むのは大変です。テキストマイニングを使えば、「待ち時間」「スタッフの対応」といった話題ごとに件数を集計できます。最も多い不満から改善に着手すれば、効果が出やすくなります。

テキストマイニング（Text Mining）についてのみんなの疑問

生成AIでもテキストマイニングはできますか？

できます。要約や分類は特に得意です。ただし件数の正確な集計は苦手なことがあります。数える部分は専用のツールや表計算ソフトと組み合わせると安心です。

どんな文章が分析の対象になりますか？

アンケート、問い合わせ、口コミ、議事録などです。営業日報やSNSの投稿も対象になります。個人情報が含まれる場合は、伏せてから分析しましょう。

日本語だと難しいですか？

単語の区切りに工夫が必要ですが、今は精度が上がっています。日本語は単語の間に空白がないため、形態素解析で区切ります。最近のAIは区切りも含めて扱えます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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