「テキストマイニングソフト」の製品比較表
※税込と表記されている場合を除き、全て税抜価格を記載しています
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- 製品名
- 料金プラン
- プラン名金額
- 無料トライアル
- 最低利用期間
- 基本的な機能
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- ブログ・掲示板対応
- 急騰ワード分析
- クロス集計
- メール対応
- 深堀分析
- チャット対応
- セグメント
- SNS対応
- サマライズ
- アンケート対応
- AI搭載
- 音声のテキスト化
- ギャップ分析
- 時系列表示
- 購入理由マップ
- Excel出力
- サーモグラフ
- 辞書機能搭載
- 感情マップ
- ワードクラウド
- モニタ調査対応
- サービス資料
- 無料ダウンロード
- ソフト種別
- 推奨環境
- サポート
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- 利用料 0円
- なし
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- なし
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 利用料 0円
- なし
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- なし
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談
- 利用料 要相談
- オプション 要相談
- なし
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- クラウド型ソフト
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談
- 利用料金 要相談
- 制限なし
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- オンプレミス型ソフト
- なし
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 0円
- 要相談 要相談
- 制限なし
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- なし
- なし
- 電話 / メール / チャット /
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- 高機能テキストマイニング ACサービス（Analytical Components） （CPU:4core / MEM:16GB）初期費用 250,000円
- 高機能テキストマイニング ACサービス（Analytical Components） （CPU:4core / MEM:16GB） 100,000円/月額
- 高機能テキストマイニング ACサービス（Analytical Components）with VOC 初期費用 250,000円
- 高機能テキストマイニング ACサービス（Analytical Components）with VOC 150,000円/月額
- 機械学習対応テキストマイニング oneWEXサービス 初期費用 300,000円
- 機械学習対応テキストマイニング oneWEXサービス 184,000円/月額
- 機械学習対応テキストマイニング oneWEXサービス with VOC 初期費用 300,000円
- 機械学習対応テキストマイニング oneWEXサービス with VOC 234,000円/月額
- 統合型検索エンジン FCサービス（Foundational Components）初期費用 300,000円
- 統合型検索エンジン FCサービス（Foundational Components） 230,000円/月額
- 制限なし
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- クラウド型ソフト
- なし
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 0円
- 月額利用料金 250,000円～/月額 備考
- 問合わせ後にヒアリング
- 制限なし
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- クラウド型ソフト
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 0円 備考
- 初期費用は発生しません。
- 初回2ヶ月トライアル 150,000円/月額 備考
- データ上限2GB
ユーザー2アカウント - 年間契約プラン 300,000円/月額 備考
- データ上限4GB
ユーザー10アカウント
音声テキスト化：＋10万円／月
市場分析レポート：+50万円～／回
- 1年
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- クラウド型ソフト
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談
- スタンダードコース 要相談 備考
- ユーザー数：3～
標準機能のみ - エンタープライズコース 要相談 備考
- ユーザー数：5～
オプション追加可能
- 6か月
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- クラウド型ソフト
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談 備考
- 問合わせ後にヒアリング
- 制限なし
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- オンプレミス型ソフト
- Windowsアプリ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談
- 料金 要相談
- 制限なし
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- クラウド型ソフト オンプレミス型ソフト
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談 備考
- 問い合わせの後ヒアリング
- 制限なし
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- クラウド型ソフト オンプレミス型ソフト
- PCブラウザ Windowsアプリ
- 電話 / メール / チャット /
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- 初期費用 要相談 備考
- 問合わせ後に見積り
- 制限なし
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- クラウド型ソフト パッケージ型ソフト
- PCブラウザ Windowsアプリ
- 電話 / メール / チャット /
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- 見える化エンジン基本プラン 要相談
- 見える化エンジン＋コンサルティング 要相談
- 制限なし
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- クラウド型ソフト
- PCブラウザ
- 電話 / メール / チャット /
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価格や製品機能など、見やすい一覧表から、気になる製品をまとめてチェック!
テキストマイニングツールとは
テキストマイニングツールとは、大量のテキストデータを分析し、企業が求める情報を抽出するためのツールです。文章のデータからキーワードが出現する頻度や傾向、キーワード付近で使われる言葉との関連性、時系列などを分析することで、ニーズや課題などの有益な情報を抽出できます。
従来の人手による作業では、得られる情報量や発見できるニーズに限りがありました。そこで、テキストマイニングツールを導入することにより、人手よりも圧倒的に早い時間かつ大量の情報を分析することが可能となります。素早くニーズを把握することは、変化の激しい現代で大きなメリットとなるでしょう。
テキストマイニングの活用場面
そもそも、テキストマイニングはなぜ必要なのか、どのような場面で活用できるのかを知らない方も多いと思います。
そこで、本章ではテキストマイニングの必要性を知ってもらうために、どのような場面で活用できるのかを解説します。
- 顧客アンケートの分析
- 問い合わせ内容や対応記録から情報を分析
- ソーシャルメディアの評判・情報を分析
顧客アンケートの分析
顧客アンケートを実施した際、選択肢型の回答は統計を出しやすいため分析にかかる手間も大きくはないでしょう。しかし、「その他」の選択肢に記述欄がある場合や自由記述欄がある場合は、そのすべてに目を通すのが大変な作業となり、多くの回答を得られても活かしきれなくなってしまいます。
そこで、テキストマイニングを行うことにより、これまで見落としたり参考程度に留めてしまったりしていた自由記述からの分析が可能となります。自由記述にはユーザーの要望が書かれていることも多く、新たなニーズや課題などの発見に大きく役立つでしょう。
問い合わせ内容や対応記録から情報を分析
これまで、問い合わせフォーム・チャットに寄せられる意見やカスタマーサポートでの対応記録などは、情報量が膨大で有益なデータの分析が困難となっていました。しかし、テキストマイニングであれば音声データをテキストデータに変えて情報を分析することが可能です。これらの分析を行い、顧客の疑問や要望を洗い出してメンバーと共有することで、問い合わせチャットの精度向上やカスタマーサポートの満足度向上、新たなニーズ・課題の発見も可能となります。
ソーシャルメディアの評判・情報を分析
口コミサイトやSNS、ブログ、掲示板など数多くあるソーシャルメディアの中から自社の情報を一つ一つ探していくのは大変な作業です。人の手で集められる情報量には限界があるでしょう。そのため、ソーシャルメディアの意見を取り入れるには、テキストマイニングで情報を抽出し、分析することが必須となります。ソーシャルメディアの意見を分析することで、アンケートや問い合わせでは知り得ない情報を得られるため、今後に活かすチャンスが広がるでしょう。
テキストマイニングツール以外の手法
前章ではテキストマイニングの活用場面について解説しましたが、テキストマイニングツールを使わなくてもテキストマイニングができるのか気になる方もいるでしょう。
そこで、本章では専用ツールを使わずにテキストマイニングをする以下２つの手法について、懸念点を踏まえて解説します。
- Excel
- Python
Excel
テキストマイニングはExcelでもできますが、テキストマイニングツールを使う場合と比較して多くの手間と時間がかかります。Excelでは、テキストマイニングツールのように文章をそのまま分析することができず、事前準備として文章内の単語を一つ一つピックアップする必要があります。「COUNTIF関数」を用いてテキストマイニングを行いますが、データ量が多かったり条件が複雑になったりすると、関数での集計がうまくいかなくなる場合があることにも注意が必要です。
Python
プログラミング言語の「Python」を用いてテキストマイニングをする際も、Excelと同じく単語のピックアップが必要です。また、Pythonを扱うための専門知識やPythonをPCで使えるようにするための環境構築も必要となります。そのため、インターネット上には、Pythonでテキストマイニングを行う方法が分かりやすく紹介されている記事も多くあります。
しかし、Pythonでテキストマイニングを行う際は、専用ツールよりも手間がかかる点や専門的な知識がないと自由度が低い点、テキストマイニングの作業が属人化する可能性がある点などにも注意しておきましょう。
有料ツールと無料ツールの違い
テキストマイニングツールには、有料のツールだけでなく「AIテキストマイニング」や「KH Coder」といった無料のツールも存在します。ただ、無料ツールは有料ツールと比較すると機能が少なく、辞書機能もないため精度が低くなります。また、サポートが受けられないことや分析の自由度が限られていることなども有料ツールとの大きな違いです。
個人で使う場合や体験程度で使うのであれば無料ツールでも充分ですが、企業活動において本格的に運用したい場合は有料ツールを利用しましょう。
テキストマイニングツールを選ぶときに意識したい5つのポイント
テキストマイニングツールを導入するときは、自社に最適な製品を選ぶことが重要です。本章では下記5つの観点から、自社に最適なテキストマイニングツールを選定するポイントを解説します。
- 抽出したいチャネル（データソース）に対応しているか
- 分析結果を活用できるサポート機能があるか
- 辞書機能が優れているか
- 操作性や視認性が優れているか
- サポート体制が優れているか
1.抽出したいチャネル（データソース）に対応しているか
テキストマイニングツールで抽出できるデータソースは、顧客アンケートやコールセンター、口コミサイト、ブログ、SNS、チャットなど数多くあります。製品によって強みとしている部分も異なり、コールセンター特化などの1つのチャネルに特化している製品も存在します。
導入後に抽出したいチャネルが範囲外だったことがわかると、思い描いていた使い方ができずに他の製品に変える手間やコストが発生してしまいます。また、標準ではなくオプションで追加料金を払わないと特定のチャネルから抽出が行えない場合があるのでその点にも注意が必要です。
このことから、自社に合うテキストマイニングツールを導入するためには、どの部署でどのチャネルからデータの抽出・分析を行いたいのかを明確にしておくことが重要だといえます。
2.分析結果を活用できるサポート機能があるか
データの抽出から分析を行い、今後に活かすまでの流れをどれだけサポートしてくれるのかという点も重要です。一連の流れの中にどれだけサポート機能が備わっているかによって分析結果の活かしやすさも変わってきます。サポート機能の例として下記が挙げられます。
- 会議資料などで活用するための視認性に優れた分析結果画面を出力できる
- 抽出したデータから抽出元テキストを簡単に参照できる
- 分析結果がどのような経緯で出されたかを把握できる
これらのような機能が備わっていると分析経緯の把握や分析結果の共有がしやすくなり、今後のより良いサービスや製品開発に役立てられるでしょう。
3.辞書機能が優れているか
テキストマイニングツールを用いて高精度な分析を可能にするには、辞書機能がある製品の導入が必須となります。辞書機能に注目する際は専門用語や固有名詞でのマイニングがしやすいか、マイニングの条件を自由に設定できるか、新語や造語にも自動で対応しているかなどを確認してみるのがおすすめです。事前に機能の確認をして辞書機能に優れた製品を導入することで、長期的な運用にかかる負担が大幅に軽減されるでしょう。
4.操作性や視認性が優れているか
操作性や視認性が優れているかという点も比較する際の重要なポイントです。テキストマイニングツールでは、有益なデータを得るために何度も試行錯誤し、機能を駆使して分析を繰り返します。そこで、操作性や視認性の悪いツールを導入してしまうと、ストレスに感じて使わなくなる可能性が出てくるでしょう。
そのため、長期的な運用をしていくにあたって誰でも直感的に扱えるツールの導入が必須となり、直感的に扱えれば属人化の防止にも繋がります。無料トライアルがある場合は積極的に利用して、事前に操作性や画面の視認性を確認しておくのがおすすめです。
5.サポート体制が優れているか
テキストマイニングツールの運用を進めていくと導入方法や操作方法、分析方法などで不明点が出てくる可能性があります。ツールの導入が初めてで知識が豊富ではない場合は、提供会社のサポート体制が優れている製品を選定するとよいでしょう。
また、分析コンサルタントによって分析結果を最大限に活用するためのサポートを受けられるプランが用意されている製品も存在します。コンサルティングのサポートを受けたいという方はコンサルティングの有無に着目してみるのもおすすめです。
サポート体制に優れている製品は比較的コストがかかりますが、無料ルーツや安価なツールはサポート体制の充実性に欠けるものが多く、テキストマイニングについての知識や経験がある企業向けであるといえます。安価なツールを導入しても使いこなせないと効果を実感できないため、ツールを最大限に活用したい場合は多少のコストをかけてでも信頼できる製品を導入するとよいでしょう。
テキストマイニングツール利用者の声を紹介
では、実際にテキストマイニングツールを導入することで、具体的にどのような効果を得られるのでしょうか？ここでは、株式会社プラスアルファ・コンサルティングの「見える化エンジン」の導入事例を3つ紹介します。業種や会社の規模などもそれぞれ異なるので、自社の形態に近いものを参考に、自社への導入を検討していただければと思います。
CASE1.事業内容：食品、従業員数：1001名以上
株式会社ニップン様における、テキストマイニングツール「見える化エンジン」の導入理由としては、多角化する事業環境において、従来の調査方法では拾えなかったデータを分析し、商品開発や販促活動の支援に役立てるためでした。ツールは操作が簡単でありながら、深い分析が可能で、結果をわかりやすくアウトプットできる特徴を持っており、これらの要因が導入の決め手となりました。導入後は商品開発やCM効果分析、アンケートデータの分析などに幅広く活用され、コロナ禍における市場変動にも対応し、データへの意識向上が起きました。
①見える化エンジン導入前の課題
事業の多角化に伴い、従来の定量調査やモニター調査では十分なデータを得られないという課題がありました。特に、SNSなどからの情報を分析し、健康志向などの生活トレンドを把握し、商品開発に活かす必要がありました。また、商品の販促活動において、CMや公式SNSからの情報発信に対する反響を迅速に社内で検証したいという要望がありました。
②見える化エンジン採用の決め手
見える化エンジンが採用された決め手は3つあります。まず、操作が簡単で、機能を最大限に活用できる印象がありました。また、シンプルながら深い分析が可能で、求める情報に迅速にアクセスできる点が魅力でした。更に、結果がわかりやすく、加工の手間が不要で情報を直接発信できる特長がありました。
③業務中における見える化エンジンの使い方
見える化エンジンを、商品開発におけるトレンドやシーンの分析に活用しています。また、消費者のニーズがワードのマッピングなどで視覚的に表現され、開発の手がかりや示唆を提供してくれます。また、CMの効果分析では、狙い通りの反響だけでなく、予期せぬ反響も可視化され、意義深い情報を得ることができました。さらに、アンケートの自由記述データなど、手作業で処理が難しかった作業のサポートにも役立っています。
CASE2.事業内容：衣料品・雑貨、従業員数：1001名以上
株式会社アダストリア様はファッションブランドを運営し、データ分析を用いてお客様の声を活用するために「見える化エンジン」を導入しました。導入前はデータの可視化が時間を要し、データの理解が難しく、行動につなげることが難しい状況でした。しかし、ユーザーフレンドリーな特性、視覚的な分析結果、多彩な機能により、導入後はデータ活用が活発化し、組織内で多くのアクションが展開されました。
①見える化エンジン導入前の課題
導入前の主要な課題として、データの可視化には多大な時間が必要であり、特に大規模なデータセットの分析には2週間以上かかること挙げられていました。また、エクセルを用いた分析は数値データの理解が難しく、データが行動に繋がることが少ないことや、多量のデータがあるにもかかわらず、それらを効果的に次のステップに結びつけることが難しいという問題も存在しました。
②見える化エンジン採用の決め手
見える化エンジンの導入に踏み切った背後には次の3つの決定的な要素がありました。まず、ユーザーフレンドリーな操作性が挙げられます。プロのデータアナリストでなくても利用可能なシンプルな操作が魅力で、社員全体がデータ活用に取り組むことができました。次に、データを伝えやすく、アクションに結びつけやすい特性です。これにより、分析結果がビジュアル的に示され、即座にアウトプットできることができます。そして、テキストマイニングに関する多彩な機能が充実しており、異なる視点からデータを詳細に掘り下げることができることも採用の要因でした。
③業務中における見える化エンジンの使い方
主に、使いやすいマッピング機能が頻繁に活用されています。この機能は直感的であり、3秒でデータを理解できるため、異なる部門や社員がデータを共有しやすく、ディスカッションが促進されています。さらに、ポジネガ分析も頻繁に使用され、データの肯定的および否定的な側面を理解するために役立っています。これにより、商品やサービスの改善に寄与しています。最後に、クロス分析と時系列機能も積極的に活用されており、異なる要因を組み合わせてデータを掘り下げ、時間の経過に伴う変化を把握するのに役立っています。
CASE3.事業内容：医療・製薬、従業員数：1001名以上
医療・製薬メーカーのPHCグループ様は、VOC（Voice of Customer）を活用し、各事業部の改善に役立てるために、テキストマイニングツール「見える化エンジン」を導入しました。これにより、お客様の声をグループ横断で共有し、データ分析が各事業部の下支えとなりました。
①見える化エンジン導入前の課題
PHCグループは各事業部でお客様の声に対応していましたが、声を活かしきれず、「困りごと」の解決まで至らない課題がありました。また、多岐にわたる事業部がある中で、VOC活用をグループ横断で行う必要性を感じていました。これまでの声は「氷山の一角」に過ぎず、潜在的な声や、声の真意を深堀りする必要がありました。
②見える化エンジン採用の決め手
「見える化エンジン」の採用の決め手は、他社製品と比較した際に3つの要因でした。まず、ナレッジの蓄積が最初からされていることで、他社ツールと比べて言語の作成が不要でした。共有機能が優れており、社内共有を視野に入れていたため、共有が容易で設定もデフォルトで済んでいました。さらに、ビジュアルデザインが魅力的で、データ分析が楽しさを持って行える点も決め手となりました。
③業務中における見える化エンジンの使い方
主に、使いやすいマッピング機能が頻繁に活用されています。この機能は直感的であり、3秒でデータを理解できるため、異なる部門や社員がデータを共有しやすく、ディスカッションが促進されています。さらに、ポジネガ分析も頻繁に使用され、データの肯定的および否定的な側面を理解するために役立っています。これにより、商品やサービスの改善に寄与しています。最後に、クロス分析と時系列機能も積極的に活用されており、異なる要因を組み合わせてデータを掘り下げ、時間の経過に伴う変化を把握するのに役立っています。
テキストマイニングツールの特長別選び方
1.SNS分析が強みのツール
このタイプのテキストマイニングツールは、主にソーシャルメディアやオンラインコミュニケーションプラットフォーム上のテキストデータを分析するのに強みを持っています。ソーシャルメディアは大量のテキスト情報を提供し、ユーザーの意見、感情、トピック、トレンドを迅速に把握できます。SNS分析ツールは、ハッシュタグ、メンション、コメント、投稿の内容などを収集・解析し、製品やブランドの評判分析、市場調査、顧客の声のモニタリング、競合分析などに活用されます。感情分析やトピックモデリングなどの手法が一般的に使用されます。
◎SNS分析が強みのテキストマイニングツール：TextVoice
- 誰でも扱いやすい直感的で簡単な操作と素早い分析
- 「類義語辞書」をデータから自動生成
- 最大6つの「言葉のつながり」で話題を自動抽出
2.複雑な文章分析が強みのツール
このタイプのテキストマイニングツールは、専門的なテキストデータや文書に焦点を当てており、複雑な文章の理解と解釈に特化しています。例えば、医学文献、法律文書、専門家のレポート、科学論文などの分野において、文章の専門知識が必要な場合に役立ちます。これらのツールは、テキストのキーワード抽出、文書のカテゴリ分類、特定の知識ベースとの統合などを行います。さらに、自然言語処理（NLP）技術を駆使して、文章の概要把握や重要な情報の抽出を行います。
◎複雑な文章分析が強みのツール：VextCloud
- クラウド型サービスだから用意するのはインターネット環境だけ
- 操作は直感的なマウス操作が中心で扱いやすい
- 全体の意味を把握する「文単位」での分析を採用
3.音声、話し言葉分析が強みのツール
このタイプのテキストマイニングツールは、音声や話し言葉のテキストデータを分析することに特化しています。主に音声認識技術とNLP技術を組み合わせて、音声データからテキストへの変換とその後の分析を行います。このタイプのツールは、カスタマーサポートの音声録音ログのテキスト化、音声アシスタント（例: Siri、Alexa、Google Assistant）の利用データ分析、音声コールセンターの品質管理、ユーザーインタラクションの洞察などに利用されます。声紋認証や発話内容の感情分析も行われ、音声データの価値を高めます。
◎音声、話し言葉分析が強みのツール：VOiC Finder
- 複数文章を対象とすることで「話し言葉」の解析に強み
- 抽出キーワードの「辞書」をデフォルトで用意
- さまざまな角度からの分析結果で埋もれていた意見を有効活用
おすすめのテキストマイニングツール15選
製品のおすすめポイント
- 誰でも扱いやすい直感的で簡単な操作と素早い分析
- 「類義語辞書」をデータから自動生成
- 最大6つの「言葉のつながり」で話題を自動抽出
製品のおすすめポイント
- 類似する意見を束ねてデータを俯瞰する。しかも設定は不要。
- 独自AIがテキストデータから分析するのは顧客の「感情」
- 「不満買取センター」で蓄積した不満データを利用可能
製品のおすすめポイント
- 多彩な分析と可視化機能
- 多言語対応
- 柔軟なカスタマイズと可視化
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | メール |
製品のおすすめポイント
- クラウド上の無料テキストマイニングツール
- 高速なテキスト解析と可視化
- Twitterの投稿内容を分析
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | 電話 メール |
製品のおすすめポイント
- ノーコードでのデータ分析
- 高度な機能とモジュール性
- 多言語対応と日本語サポート
製品のおすすめポイント
- ノーコードな高度なデータ分析プラットフォーム
- テキストデータの深層学習もこれひとつ、日本語の解析もおまかせ
- 分析フロー共有・ユーザ権限管理・高い拡張性
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | メール |
製品のおすすめポイント
- インパクト・ポイントでより優れた信頼できる意思決定
- コグニティブ（認知）探索、コグニティブ洞察
- コグニティブ・アドバイス システムによりアドバイスが提供されます
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 有り |
|---|---|
| サポート | メール |
製品のおすすめポイント
- 5GB・10万円から始められる安心なサービス体系
- 大切なデータ運用に最適なクラウド環境です
- IBM Watson Explorerの効果的利用をサポート
製品のおすすめポイント
- 集計機能や定点観測など豊富な分析手法を用意
- 導入コスト、期間を大幅短縮。短期間での導入が実現可能に
- さまざまなサポートやレクチャーを無料付帯、有用な手厚い分析支援オプションも
製品のおすすめポイント
- クラウド型サービスだから用意するのはインターネット環境だけ
- 操作は直感的なマウス操作が中心で扱いやすい
- 全体の意味を把握する「文単位」での分析を採用
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | メール |
製品のおすすめポイント
- ビックデータ時代に対応した大規模データにも対応
- 分析結果はマップ分析やグラフなどで可視化・共有機能を実装
- ダッシュボード機能により日常的な分析をより短時間で実行可能に
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | メール |
製品のおすすめポイント
- 複数文章を対象とすることで「話し言葉」の解析に強み
- 抽出キーワードの「辞書」をデフォルトで用意
- さまざまな角度からの分析結果で埋もれていた意見を有効活用
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | 電話 メール |
製品のおすすめポイント
- 圧倒的な動作速度で従来の12倍の高速化を実現
- 業界・商品ごとの辞書に意味・感情を組み合わせて精度を大幅に向上
- 安定したシステムで大容量・長文データでも解析エラーのない信頼性
テキストマイニングソフト
| トライアル期間 | 無し |
|---|---|
| サポート | 電話 メール |
製品のおすすめポイント
- 同意義表見をカテゴライズするグルーピング機能を搭載
- 自社開発による高精度な日本語処理機能を搭載
- 1本のソフトでキーワードの切り出し・分析まで完結
テキストマイニングツールの注意点
テキストマイニングツールは、類義語や同義語、表記揺れ、誤字脱字などの判別を苦手としています。
例えば、「手に入れる」と「入手する」の意味は同じですが、表現が違うため違う言葉として認識されてしまいます。また、「体育座り」「体操座り」「三角座り」など、同じものを指していても地域によって呼び方が違う言葉なども同義としての判別ができません。
しかし、これらの問題は辞書機能によって解決できます。辞書機能で類義語や表記揺れを同じ意味として関連付けて登録することで高精度な分析が可能となります。また、予め類義語などが用意されている製品もあるため、辞書機能付きを選ぶ際はカスタマイズ性や初期状態での表記揺れ対応がされているかという点に着目するとよいでしょう。
テキストマイニングツールを導入する3つのメリット
企業がテキストマイニングツールを導入すると、下記3つのメリットを得ることができます。本章ではそれぞれの観点から、実務に役立つ具体的なベネフィットについて確認していきましょう。
- 人手では得られない新たな顧客のニーズや課題を発見できる
- 素早い経営判断で他社との差別化を図れる
- データの収集や分析に割く人員・時間を削減できる
テキストマイニングツールを活用することで、多くのチャネルから大量の文章を分析することが可能です。また、キーワードと属性の傾向やキーワード付近に頻出するワードとの関連性なども分析できます。そのため、読むだけでは得られない情報を人手よりも大量かつ素早く分析ができ、顧客が求める本当のニーズや潜在ニーズ、課題などの発見が可能となります。
2.素早い経営判断で他社との差別化を図れる
知りたい情報を大量に素早く手に入れられることは、スピーディーな経営判断にも繋がります。目まぐるしく変化する現代では顧客ニーズの変化をいち早く察知し、ニーズに合わせた経営判断を行うことが重要です。素早いマーケティングや経営判断によって競合他社との差別化を図ることで、企業の売上向上も期待できるでしょう。
3.データの収集や分析に割く人員・時間を削減できる
テキストマイニングツールの導入により、データ収集や分析に割いていた人員と時間を大幅に削減できます。少ない人数で大量かつ正確にデータを分析できるため、削減できるコストと得られる効果を考慮すると、多少のコストをかけてでも導入する価値があるといえます。導入前に導入目的と欲しい結果が明確になっていれば、導入後に大幅な生産性向上が期待できるでしょう。
分析業務の効率化やニーズ・課題発見にはテキストマイニングツールの導入が必須
テキストマイニングツールを導入すると、あらゆるチャネルからの情報収集を自動化でき、ニーズ・課題の把握からマーケティング、経営判断までをスピーディーに行えるようになります。現在、人手による顧客アンケートからの情報収集に多くの時間をかけている場合や、新たな課題やニーズの発見によってサービスの向上を図りたい場合は、ぜひテキストマイニングツールの導入を検討してみてください。
テキストマイニングツールの選定時は、抽出したいチャネルに対応しているか、辞書機能やサポートが優れているかなどの観点から選ぶとよいでしょう。また、ツールを導入してもデータ分析をしないと最大限の効果を得られません。導入前に導入目的と欲しい結果を明確にし、データ分析をするための体制を整えておくことが重要です。
