テキスト分析とは？
意味・定義
テキスト分析とは、文章や文書に書かれた情報を自動的に解析し、有用なデータを引き出す技術や手法のことです。自然言語処理（NLP）を活用し、テキストの構造や意味を理解することで、単なる文字列から意味のある洞察を得ることを目指します。具体的には、感情分析、トピックモデリング、キーワード抽出などの手法が含まれ、これらを通じてテキストの背後にある意図やトレンドを把握します。
目的・背景
テキスト分析は、膨大な量のテキストデータが存在する現代において、情報を迅速に処理し、意思決定を支援するために必要です。企業や組織は、顧客の声を理解し、マーケティング戦略を最適化するためにテキストデータを活用しています。例えば、ソーシャルメディアやレビューサイトからのフィードバックを分析することで、製品やサービスに対する顧客の反応を把握し、競争力を高めることができます。
使い方・具体例
- 顧客のレビューを分析し、製品に対するポジティブな意見とネガティブな意見を分類することで、改善点を特定します。
- SNSの投稿をリアルタイムでモニタリングし、トレンドや話題になっているテーマを把握することができます。
- 大量のメールやチャット履歴から、重要なキーワードを抽出し、顧客サポートの効率を向上させる手法を導入します。
- 競合他社のドキュメントや公開情報を分析し、市場動向や競争戦略を理解するための情報を得ます。
関連用語
まとめ
- テキスト分析は、テキストデータから有益な情報を引き出す技術です。
- 多様なテキストデータを解析することで、顧客のニーズや市場のトレンドを理解できます。
- 実務においては、レビュー分析やSNSモニタリングなど、具体的な活用方法が存在します。
現場メモ
テキスト分析を導入する際には、データの品質と一貫性が重要です。特に、異なるフォーマットや言い回しが多いテキストデータを処理する場合、正確な分析結果を得るためには前処理（クリーニングや正規化）が不可欠です。また、分析結果を活用するための社内教育も考慮する必要があります。