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インターネットマーケティング用語

「テキストマイニング」とは
今回は「文字」を「発掘」するという意味の、「テキストマイニング」について解説します。

「文字」を「発掘」する、いってもピンとこないかと思いますが、ウェブサイトでの活用のみならず、文字情報を処理・分析し、ビジネスやマーケティングに活かす方法として、注目の手法です。
例えば、アンケート調査において、3択、あるいは5択で回答を得るような場合は、回答数をカウントして、クロス集計する、あるいはグラフ化することで比較的容易に解釈が可能になります。
しかし、「自由回答欄」で記入された文章の場合は、分析担当者が一つ一つ目を通す必要があるので、回答数が多い場合には、その分析や結果の判断、解釈に膨大な時間が必要です。
そのため、自由回答が多く集まっても、それを有効に活かしきれないこともあります。

アンケートの回答のほかにも、営業日報で得られる現場の情報、コールセンターやお客様相談室で得られる生の文字情報は、本来、マーケティング上、大変重要でにもかかわらず、その分析や活用が不十分であることは、お気づきではないでしょうか？


こうした問題を解決するために、日本語の文章のキーワード（単語）をコンピュータで分割・分類し、その出現頻度や相関関係を解析する（この技術は「自然言語処理技術」と呼ばれます）ことで、大量のテキストデータから、「解釈」「傾向」「仮説」などを効率的に抽出するサポートをするのが「テキストマイニング」と呼ばれる手法なのです。

まだわかりにくいと思いますので、簡単な例で説明します。
「Aが必要である」・「Aは必要ない」・「Aは不必要である」という三つの回答があった場合、どちらも「A」「必要」という単語が登場しますが、最初の例と、後の2つの意味は180度違い、「必要」が1件、「不必要」が2件です。
それを、「必要」と「である」・「ない」の記述順まで分析し、それによって、「必要ない」との回答は「不必要」と書いた回答と同一である、とコンピュータに分析させるのが「テキストマイニング」なのです。

上の例では、回答も極めて単純で、回答数も少ないため、人が読んでも一目瞭然です。

ところが、これが100件、1000件と数が増え、回答の種類も増えるとなると、こうした分析をコンピュータが代行してくれるとなれば、非常に便利であることは間違いないでしょう。
これまで、日本語では、単語の区切りをコンピュータに解析させる段階の技術が低く、「テキストマイニング」という考え方はあったとしても、実用レベルには達していませんでした。 しかし、最近になって、日本語の「自然言語処理技術」の研究が進み、「テキストマイニング」のサービス実用化が可能となってきました。

例えば、大手航空会社でもパイロットの言葉と管制塔のコミュニケーションを分析して、遅延や故障の原因分析や対策立案にも応用されています。


では、この「テキストマイニング」ですが、製薬企業においてはどのように活用が可能でしょうか？

まず、一つにはMRの営業日報への活用です。
営業日報の文字情報部分を解析することで、MRの報告と訪問先の実績や満足度の相関や課題は何なのかの仮説立案などに、応用が可能となります。
訪問件数や採用件数など、定量的な分析にテキストマイニングによる定性的な分析を加えて、MRやドクターの生の声から、市場のニーズをより深く分析できることでしょう。

次に、医師へのアンケート調査にも当てはめることができるでしょう。
記入いただいた医師からの要望を、「テキストマイニング」を使って解析することで、より深く製品や情報提供へのニーズや要望、不満点などを得ることができるでしょう。

また、コールセンターでの利用も可能でしょう。
今まで受けた質問と回答を分析することで、どんなパターンの質問が多く寄せられるか、といったことや、曖昧な質問にはどのような傾向が見られるか、といったことが結果として抽出されます。
その分析結果を基に、どのように応対すれば、質問者への適切な問いかけができるのか、という仕組みが作られ、コールセンターの対応をレベルアップすることもできるようになります。

この「テキストマイニング」という手法は、自然言語技術の進歩によって、かなり精緻な分析ができるようになっています。

これまで、担当者の経験や勘といったものに頼りがちだった、医師・医療従事者の要望の分析が、「テキストマイニング」を使うことで、「見える」ようになるのではないでしょうか。

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御社のご要望をお伺いした上で、具体的な「テキストマイニングサービス」のご提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
 
 
 

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