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“誰でも気軽に”言語データを解析できる テキストマイニング

企業活動の意思決定に役立つ情報を入手するためには、データを「うまく」収集し分析することが求められます。
データには、数値の形式で入手する定量データと、言語、映像、色彩等の数値以外の形式で入手する定性データの2種類があります。

例えば、企業が製品企画のために行うアンケートでは、施験者が立てた仮説のもとに、段階評価等によって被験者に評価を求め、結果を集計して意思決定の材料として用います。このようなデータの形式が定量データで、意思決定において結果が「使いやすい」形式と言えます。

一方、アンケートでは上記に加えて自由回答形式の設問が用いられることがあります。これは、仮説を検証するというより、未知なる新しい発見をしたい場合に用いられます。このようなデータの形式は言語によって記述する定性データです。
この形式は、個々の被験者に対して一対一でアプローチしていくような場合には有益ですが、集計して定量化するのが大変なため、総合的な意思決定の場においては、結果が「使いにくい」形式と言えます。

言語データを無理に集計しようとすると、意味の解釈や分類に分析者の主観が入り、判断の材料として使いにくくなるためです。そのため、集計の労力を割いた割には参考程度にしか使われず、せっかくのデータを無駄にしてしまう状況が多く見られます。

言語データにはこういった集計しにくいという欠点はあるものの、定量的な評価結果では気づかない、新しい発見を期待できるという大きなメリットがあります。

近年、この欠点を解決するために、言語データをコンピュータで単語レベルに分割し、解析した結果から意味を抽出しょうとするテキストマイニングが誕生しました。しかし、テキストマイニングに対して次のようなイメージをもたれる方が多いようです。

    テキストマイニング

    ・高価な専門ソフトウェアを必要とする。

    ・大規模な情報量が必要でデータの収集が大変。

    ・大規模な業務改善等で使われるようだが、自分の業務で使うイメージが浮かばない。

    いずれも、少し前まではこのような状況でした。
    しかし、近頃はテキストマイニングを実施しやすくする次のような環境が整っています。

    ・フリーウェアのテキストマイニングツールが公開されている。

    ・身近に扱えるテキスト形式のデータ量が増加している。
     (Web上のSNS、企業内の文書データ等)

    ・テキストマイニングの結果を有効に活用できる統計的手法が存在する。

    つまり、今は“誰もが気軽に”テキストマイニングを行える時代になりました。ぜひこの機会に言語データ解析スキルを身につけてみませんか?

    学校法人産業能率大学 総合研究所 経営管理研究所 研究員 福岡 宣行

    ※所属・肩書きは掲載当時のものです。

    今回の内容に関連する資料はこちらからダウンロードできます

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