最終更新日:2024-04-30
コールセンターやアンケートなどのVOC・SNSを活用したマーケティングの強化やCS向上、社内の業務改善を検討している方へ。テキストマイニングツールのメリットやタイプ、選び方を無料を含むおすすめのツールと合わせてご紹介します。
テキストマイニングツールは、大量のテキストを分析し、その中から目的に応じた情報を抽出できるツールのことです。たとえば、SNSで飛び交うテキストデータの中から、自社のサービスについてのコメントを拾い上げ、効果的に分析して、マーケティングやPR施策に活かす、といった使い方が可能です。
「テキスト（文章）」「マイニング（採掘）」を組み合わせた造語です。自然言語処理技術の一つで、膨大なテキストの山から貴重な情報を掘り当てるという意味で名付けられました。一見すると難解に思えますが、実際には「アンケート結果から傾向を読み取る」「問い合わせログからよくある質問を見つける」など、企業内でも日常業務として行われています。
しかし、紙やExcelから必要な情報を探す・整理するといったアナログなやり方では「情報収集などの下準備が大変」「分類が上手くいかない」「作業が属人的になりやすい」といった課題が挙げられています。このような課題を解決できると期待されているのがテキストマイニングツールです。
テキストマイニングツールは、膨大な量のテキストデータを集約し、条件に合うものを抽出したり、分析結果を可視化したりするのに向いています。主な分析対象としては以下のようなものが挙げられます。
テキストマイニングツールは強みとする部分によって、いくつかのタイプに分けられます。
［1］SNS分析に強み/ 見える化エンジン、Tofu Analytics 、TextVoice、 Quid Monitorなど
［2］テキストマイニングに特化/ VextMiner 、TRAINAテキストマイニング、Text Mining Studio 、AIテキストマイニングなど
［3］コールセンターでの活用に強み/ VOiC Finder 、Vext Voice Minerなど
記事後半にはおすすめのサービス（無料を含む）を詳しく紹介しています。「今すぐツール選定に移りたい」という方はそちらをご覧ください。「もう少し詳しい選び方を知りたい」という方はこのまま読み進めてください。どのようなメリットがあるのか、選び方・比較ポイントなどをわかりやすくご紹介しています。
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テキストマイニングツールを導入することによるメリットとしては、主に以下の3つが挙げられます。
SNSや集計したアンケート、コールセンターでの対応など、様々なチャネルで収集した膨大なデータをリアルタイムに可視化。SNSの情報や顧客からのコメントを横断的に分析することで、顧客のニーズを正確に把握することができ、新たな製品の開発や効果的な施策を打ち出していくヒントとしても活用できます。競合比較による特徴語からトレンドを捉えて、素早くPDCAサイクルを回すことで、プロダクトの迅速なアップデートにも役立ちます。
また、自社の製品やサービスに関するキーワード推移や新出語などをキャッチできれば、既に起きているトラブルへのスピーディーな対応はもちろん、潜在的なリスクに備えた対策も取れるようになります。
テキストマイニングツールには、傾向変化のモニタリング、マッピング、ランキング、単語の組み合わせと関連性など、様々な手法でデータを見える化できる分析機能が搭載されています。
テキストデータに含まれる膨大な情報を、時期や期間、性別、年齢など、様々な条件でセグメントしたり、分析定義を柔軟に設定したりすることで、多角的に顧客ニーズを捉えた上で、現場感覚とデータの乖離を防止。分析結果をより納得感のある施策に活かせるようになります。
また、分析結果から見えてくる消費者のインサイトを可視化することで、新しい切り口でデータを分析するきっかけにもなります。
自社の製品やサービスが、どのような言葉で表現され、どのようなキーワードと紐づけられているのかを分析できれば、これまで気づかなかった価値や相関関係を見つけだすこともできるはずです。それにより新たな広告やマーケティング戦略、新製品開発にも役立てることができるでしょう。
テキスト解析エンジンにより、大量のテキストデータを素早く確実に高精度で処理できるため、Excelなどの手作業でデータを入力・確認して集計する手間が不要となり、業務の大幅な効率化が可能です。そのため、これまでマンパワー不足により分析しきれなかった自由形式などのアンケート結果もデータ化して有効活用できるようになります。
また、テキストマイニングツールの多くは、分析結果のレポートを活用しやすい形式で自動作成したり、ダッシュボードで共有したりできる機能を備えているため、データ加工の手間をかけることなく、分析データをそのまま会議資料などに活用することも可能に。
集計から分析、加工までの間にかかる手間と時間を削減することで、顧客の反響や要望、トレンドといった旬な情報もタイミングを逃すことなく得られます。
テキストマイニングツールは、無料で使えるものから専門的なテキストを分析するものまで、幅広いタイプに分かれます。ここではビジネス用途に適したタイプにフォーカスして、3つのタイプをご紹介します。
マーケティングや製品開発、カスタマーエクスペリエンスの向上などに活用したい場合におすすめです。このタイプは、X（旧Twitter）・Instagram・FacebookなどのSNSやブログから「本音に近い感想や意見」を収集できる点に強みがあります。
| 主なサービス | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| 見える化エンジン |
|
要問い合わせ |
| Tofu Analytics |
|
月額10,000円～、 初期費用なし |
| TextVoice |
|
月額12万円（基本プランの場合）、初期費用20万円 |
| Quid Monitor |
|
要問い合わせ |
日報や現場メモといった長く複雑な文章を、効率的かつ体系的に分類・分析して現場の業務改善に役立てたい場合に適しています。
豊富な分析手法に加えて、分析結果を実務で活用するための機能が充実している点が特徴。該当する機能に、「クラスタ（話題の集合体）」をくっつけたり離したりと、自由自在に加工することで、分析結果をより分かりやすくする「クラスタマップ機能」や、類似するテキストをすべて抽出して少数でも重要な意見を見落とさずに把握する「全件マッチング機能」など。
| 主なサービス | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| VextMiner |
|
要問い合わせ |
| TRAINAテキストマイニング |
|
要問い合わせ |
| Text Mining Studio |
|
要問い合わせ |
| AIテキストマイニング |
|
要問い合わせ |
コールセンター（カスタマーサポートセンター、コンタクトセンター）でのお客様とオペレーターの会話などにおける「話し言葉」を分析したい場合に適したタイプです。音声認識システムにより、単純なテキストや書類・文書ではなく、会話ややり取りをベースにしたVOCのマイニングができるのが特徴です。
| 主なサービス | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| VOiC Finder |
|
要問い合わせ |
| Vext Voice Miner |
|
要問い合わせ |
テキストマイニングツールの導入目的を明確にしたら、次はどのようなツールが自社に適しているのかを考えます。その際には、以下の3つのポイントで検討してみましょう。
SNS、アンケート、コール、チャットなど、どのチャネルに対して分析可能なのか、対応範囲を確認します。SNSのデータ取得はオプションサービスで提供されているケースもあるので、どのデータソースが必要で、それをどれくらいの頻度で利用したいと思っているのかを整理しておいた方が良いでしょう。
また、テキストマイニングに対応しているだけでなく、分析したいデータソースそのものに強みがあるかどうかもポイントといえます。「見える化エンジン」であれば、急騰ワード分析、画像分析、リアルタイム検知などのSNS情報を活用することが可能です。「VOiC Finder」は、話し言葉に特化しているので、コールセンター等での会話で構築される複数の文章の関係性を読み取ることができます。
自社の目的に適した分析機能を備えているテキストマイニングツールかどうかだけではなく、専門知識がなくても分析や結果を活用できるかどうかが重要です。
たとえば「TRAINA」では、各キーワードや文の主述関係をマッピング・サーモグラフといった手法でビジュアル化、ネガティブ・ポジティブのイメージも分析してくれるので、直感的に傾向を把握できます。「TextVoice」は最大6つの言葉の組み合わせを認識して分析結果を要約し、関連性の理由、原因、背景などが可視化できるサマライズ機能を搭載。「Quid Monitor」は36のフィルタリング機能を活用してノイズを除去することで、必要なデータに絞りつつ汎用性の高い分析を行うことができます。
固有名詞や専門用語などを認識しやすくするための辞書機能が充実しているか、またマイニングの条件をカスタマイズできる自由度があるかどうか確認しておくとよいでしょう。
「AIテキストマイニング」はカスタム辞書を作成できるので、固有名詞や除外語を設定してテキストマイニングを実行可能。より自社の目的に合った分析ができるようになっています。「TRAINA」は新語・造語の辞書登録を自動化しているので、流行による言葉の対応がしやすくなっています。業界・商品種別の「感性辞典」も搭載されていて、業種に合わせた分析がしやすいツールです。
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（出所：見える化エンジン公式Webサイト）
SNS、問い合わせログ、アンケート、社内文書、日報のデータ活用に対応しているテキストマイニングツール。コールセンターやSNS、アンケート、音声認識データなど、多様なデータソースに対応。様々な形式のデータを統合し見える化できる。
20年以上磨き続けられた高度な言語処理技術によって、感情や要望を正確に抽出可能。40種類以上の分析機能を標準で搭載しており、定性データと定量データの両面から顧客体験を可視化。全体像の把握から個別グループの特徴分析まで、幅広い分析が行える。分析結果をタイムリーに社内外にフィードバックできるレポート共有機能も便利。
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（出所：Tofu Analytics公式Webサイト）
ソーシャルリスニング・SNSマーケティング・SNS集客を自動化できるSNS分析ツール。InstagramやX（旧Twitter）、Facebook、LINE、TikTok、YouTubeなどのSNSの投稿を独自の分析技術で全量分析。リーチ、エンゲージメント等のソーシャルリスニング分析はもちろん、競合調査やトレンド分析、 マーケット調査などにも利用できる。
料金は初期費用無料、月額10,000円～、契約期間・利用人数の縛りもなし。手頃な価格ながら、テキストマイニング機能やAIによる画像分析機能も備える。更に各SNSで二次拡散、三次拡散を含めて影響を与えているインフルエンサーを発見し、自動でアプローチしてくれるインフルエンサーマーケティング支援機能などの便利な機能も標準搭載。東証一部上場企業から創業間もないスタートアップ企業まで、多くの業種で利用されている。
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（出所：TextVoice公式Webサイト）
20年以上の実績を持つマーケティングリサーチ会社によるテキストマイニングツール。シンプルで直感的なUIで、分析はCSVデータをアップロードするだけ。辞書の自動生成機能を備えており、類義語を自動でまとめて分析対象にすることが可能。テキストマイニングで必須の類義語整備を自動化することで、大幅な作業効率向上が見込める。
言葉の出現量を文字の大きさで表現する「ワードクラウド」や言葉と言葉のつながりを可視化する「ネットワーク」など、6種類の分析結果を自動出力できる。1つのデータについて様々な切り口で分析することによって、ニーズやその時々の気持ちといったインサイトをより正確に読み取ることが可能。顧客理解を深めるのに役立つ。
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（出所：Quid Monitor公式Webサイト）
豊富な導入実績を持つソーシャルリスニングツール。X（旧Twitter）、Facebook、Instagram、YouTube、ブログ、レビューサイトなどの多様なデータソースから、独自のAI技術を活用したリアルタイム分析が可能。フィルタリング機能を活用すれば、ノイズ情報を除去し、時間コストをかけずに必要なデータだけに絞って分析できる。
ストリーム機能では、SNS上の投稿と属性情報を照合したり、画像付き投稿を分析したりと、潜在ニーズや新規ターゲットの発掘が可能。社内データを取り込み、独自の角度から消費者インサイトを抽出できるデータアップローダー機能も便利。分析結果はダッシュボードにまとめられ、定期的なメール配信にも対応。チームでの情報共有の効率化に貢献する。
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（出所：VextMiner公式Webサイト）
大量の文書情報を解析し、人間では読み切れない情報を抽出・活用できるようにするテキストマイニングツール。言語の自動学習機能に強みがあり、文章ごとに主要話題を簡潔に抽出、工数削減につなげることができる。類似話題を自動分類、分類体系をスピーディーに構築して、ルールとして抽出可能にする。
会話テキストやSNSなどで取得できる、数百万件規模の大量データの分析に対応でき、予兆監視、文脈抽出、自動要約などの分析結果はわかりやすく可視化。豊富なビックデータに潜む少数意見を漏れなく発見できる。チャット履歴・FAQの抽出によるAI学習知識の生成や、追加メンテナンスを自動化して、チャットボットの回答精度を向上させるオプションも備えている。
（出所：TRAINAテキストマイニング公式Webサイト）
野村総合研究所が自ら使い込んで開発したテキストマイニングツール。業界・商品種別の「感性辞書」や、意味・感情解析技術を開発しており、「ポジネガ分析」として独自の辞書を搭載。分析データに応じて適切な感情の分析ができる点に強み。
ほかにも、データ分析を効率的かつ正確に行うための様々な機能を搭載。ChatGPTとの連携によりキーワード設定の作業負荷を大幅に低減できるほか、分析結果からPowerPoint形式のレポートを自動作成することも可能。特徴マップ機能を用いて隠れた傾向を網羅的に抽出したり、クロス分析でデータを多角的に比較したりできる。
（出所：Text Mining Studio公式Webサイト）
データマイニングに必要なデータの前処理から、データの分析・処理まで、高機能なツール群を簡単に利用することのできるWindows向けインストール型の汎用ツール。マウスでメニューをクリックするだけで、ネットワーク図やバブルチャートなどの基本的な分析ができる使いやすさに定評。製造、流通、金融、通信、運輸、バイオ技術などあらゆる分野で利用されている。
頻度分析や注目分析、特徴分析など、計7 系統 14 種類の分析機能を搭載。特に自然言語処理に優れており、係り受けやニュアンスを単語と掛け合わせることで、更に要望や困りごとなどの詳細な分類が可能となっている。元のテキストも分類結果と一緒に表示されるため、説得力も高い。
（出所：AIテキストマイニング公式Webサイト）
ディープラーニングを利用した解析AIにより、文章や音声データをテキストマイニングできるツール。文章内の感情を読み取る感情認識をAIで行い、文書から特徴語や重要文を抽出し、自動で要約が可能。Web API経由でテキストマイニングを実施する機能で、自社サイトや社内情報システムにテキストマイニング結果を組み込こんで表示。社内のデータを自動的に可視化し、二次活用しやすくする。
シンプルなサービスだが、通信データの暗号化だけでなく、データベースの暗号化にも対応しており、大量のテキストデータを安全に分析できる点も魅力。無料版では、2つの文章の比較や音声データのマイニングに対応。フォームで利用報告することでデータを手軽にメディアや動画などに使うこともできる。
（出所：VOiC Finder公式Webサイト）
会話や音声データのVOC分析に強みを持つ、日産自動車と共同開発したテキストマイニングツール。コールセンターでの顧客との会話など、「話し言葉」のテキストデータを高精度で分析可能。複数文の関係性まで考慮した解析ができる。
10万語以上の大規模なデフォルト辞書に加えて、AIを活用した自動辞書生成機能も搭載。業界や商品分野に特化した辞書を迅速に構築できるため、準備期間を短縮しつつ確実な分析ができる。困りごと、要望、感謝などの辞書を豊富に取り揃えているのも特徴。CX分析やペインポイント分析など、様々な応用ができるようになっている。
（出所：Vext Voice Miner公式Webサイト）
Vext Minerの音声データ対応版で、コンタクトセンター・コールセンターに蓄積された音声データを有効活用できる音声マイニングツール。リアルタイムで音声を認識するリアルタイム型と通録装置に保管してバッチ処理を行うバッチ型が存在する。
バッチ型では音声認識で全通話をテキスト化、オペレーター別の傾向やスクリプトとの合致度を分析する。音声認識・分析・レポート作成の自動化により、教育工数の削減につなげられる。リアルタイム型は音声認識で全通話をテキスト化し、会話文章を書き言葉に自動要約する。会話内容からFAQやトークフローを表示したり、チャットでの書き言葉に変換したりすることで、平均処理時間を大幅に削減し、応対履歴の品質を均一化することができる。
テキストマイニングツールの中には、無料で利用することができるものもあります。たとえば、「User Local AIテキストマイニング」などもその一つ。解析したいテキストを入力（アップロード）するだけで、「どのような単語の利用が多いのか」「一緒に使われる言葉には何が多いのか」など可視化できます（「銀河鉄道の夜」サンプル利用）。
（出所：User Local AIテキストマイニング公式Webサイト）
コストをかけずに試しに導入したい、シンプルな機能のみで問題ない、という場合にはおすすめです。
ただし、無料ツールの多くは、分析対象がテキストのみだったり、テキストを自ら用意しなければならなかったり、ある程度のプログラムの知識が必要だったり、様々な制限が考えられます。広範囲、高精度でテキストマイニングを実施したい場合は、有料ツールがおすすめです。
テキストマイニングツールは、大量のテキストデータを分析し、目的に応じた情報を抽出できるのが魅力です。
また、テキストマイニングツールは下記のように分類できます。
（1）SNS分析に強み
（2）テキストマイニングに特化
（3）コールセンターでの活用に強み
（4）無料で使えるテキストマイニングツール
機能性に優れるツールも多く、自社の希望に合わせた導入が可能です。たとえば、「どのような傾向が多いのか」「どういう組み合わせで利用されることが多いのか」など、分析作業を、素早く、かつ高精度で処理できます。
顧客や従業員の声を拾い上げ、分析していくことで、マーケティングやサービスの改善、顧客/従業員満足度の向上に活かせます。
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