テキストマイニングとは
テキストマイニング（Text Mining）とは、大量のテキストデータから有益な情報やパターン、知見を自動的に発見・抽出する技術の総称です。非構造化データであるテキストを分析し、ビジネスインテリジェンスや学術研究に活用するためのデータ分析手法です。
テキストマイニングの手法
テキストマイニングには多様な手法が含まれます。頻度分析は単語やフレーズの出現頻度を分析します。共起分析は単語の共起パターンを発見します。トピックモデルは文書集合に潜在するトピックを抽出します。感情分析はテキストの感情的な傾向を判定します。クラスタリングは類似した文書をグループ化します。
テキストマイニングの前処理
効果的なテキストマイニングには適切な前処理が不可欠です。トークン化、ストップワードの除去、ステミング・レンマ化、正規化などの前処理により、分析に適した形にデータを整形します。日本語では形態素解析が前処理の重要なステップとなります。
活用事例
顧客の声（VoC）分析、ソーシャルメディア分析、特許分析、医療文献のレビュー、コールセンターのログ分析、アンケートの自由記述欄の分析など、テキストデータが存在するあらゆる場面で活用されています。