テキストマイニング

解説

テキストマイニングは、大量の文章データを解析して、頻出する語、語同士の結びつき（共起）、時期による変化を抽出する手法です。応対履歴、アンケートの自由記述、チャットやメールのやり取り、音声認識で文字化した通話が分析の対象になります。人手で読めるのは一部のサンプルだけですが、テキストマイニングで機械的に処理すれば、全件を対象に分析できます。

実務での使われ方

テキストマイニングを使うと、全件のデータから問い合わせ内容の変化を見つけられます。たとえば、新商品の発売後に特定の語が急増している、ある画面に関する言及が継続的に多い、といった変化に気づけます。さらに、最近は生成AIに問い合わせの話題の抽出、分類、要約を任せる方法も広がっています。

注意点

頻出語を並べるだけでは、分析として不十分です。商品名や「問い合わせ」のような当たり前の語が上位に来るだけで終わるためです。そのため、不要語を除外し、同じ意味の言い回しをまとめ、時系列や顧客層で比較して初めて、手を打つべき箇所が見えてきます。また、自社の製品名や業界の専門用語を辞書に登録しておかないと、語を正しく認識できず、分析の精度が下がります。