テキスト・マイニングとは

テキスト・マイニングとは

テキスト・マイニングは、テキスト・データ・マイニングとも呼ばれ、意味のあるパターンと新しい洞察を特定するために、非構造化テキストを構造化された形式に変換するプロセスです。テキスト・マイニングを使用することで、膨大なテキスト資料のコレクションを分析し、重要な概念、傾向、隠れた関係性を把握できます。

インテリジェント検索によってデータ・サイロが排除され、従業員や顧客が必要な情報を迅速かつ簡単に見つけられるようになる仕組みについて説明します。

テキストは、データベース内で最も一般的なデータ型の1つです。データベースによって、このデータは次のように整理される:

  • 構造化データ:このデータは、多数の行と列を備えた表形式に標準化されているため、分析や機械学習アルゴリズムのための保存と処理が容易になります。構造化データには、名前、所在地、電話番号などのインプットを含めることができます。

  • 非構造化データ:このデータには事前定義されたデータ形式がありません。SNSや製品レビューなどのソースからのテキストや、ビデオやオーディオ・ファイルなどのリッチ・メディア形式などのテキストを含めることができます。

  • 半構造化データ:名前が示すように、このデータは構造化データ形式と非構造化データ形式を組み合わせたものです。ある程度の組織はありますが、リレーショナル・データベースの要件を満たすのに十分な構造になっていません。半構造化データの例には、XML、JSON、HTMLファイルなどがあります。

世界中のデータのおよそ80%は非構造化形式で存在しているため、組織内でのテキスト・マイニングには極めて高い価値があります。テキスト・マイニング・ツールと、情報抽出などの自然言語処理(NLP)技術により、非構造化ドキュメントを構造化形式に変換して、分析を行い、高品質の洞察を生成することができます。これにより、組織の意思決定が改善され、ビジネス成果が向上します。

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テキスト・マイニングとテキスト分析の比較

テキスト・マイニングとテキスト分析という用語は、会話の中ではほぼ同義語ですが、より微妙な意味を持つこともあります。テキスト・マイニングとテキスト分析は、機械学習、統計、言語学を使用して、非構造化データ内のテキストパターンと傾向を識別します。テキスト・マイニングとテキスト分析を通じてデータをより構造化された形式に変換することで、テキスト分析を通じてより定量的な洞察を得ることができます。その後、データ視覚化技術を活用して、調査結果をより広い対象者に伝えることができます。

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テキスト・マイニング手法

テキスト・マイニングのプロセスは、構造化されていないテキスト・データから情報を推測できるようにするいくつかのアクティビティーで構成されます。さまざまなテキスト・マイニング手法を適用する前に、テキストの前処理、つまりテキスト・データをクレンジングして使用可能な形式に変換する作業を開始する必要があります。これは自然言語処理(NLP)の中核的な側面であり、通常は言語識別、トークン化、品詞タグ付け、チャンキング、構文解析などの手法を使用して、分析に適したデータ形式にします。テキストの前処理が完了したら、テキスト・マイニング・アルゴリズムを適用してデータから洞察を引き出すことができます。一般的なテキスト・マイニング手法には次のようなものがあります。

情報検索

情報検索(IR)は、事前に定義された一連のクエリーまたはフレーズに基づいて、関連する情報またはドキュメントを返します。IRシステムはアルゴリズムを利用してユーザーの行動を追跡し、関連データを識別します。情報検索は、ライブラリー・カタログ・システムやGoogleなどの一般的な検索エンジンでよく使用されます。一般的なIRサブタスクには次のようなものがあります。

  • トークン化:これは、長い形式のテキストを「トークン」と呼ばれる文や単語に分割するプロセスです。これらは、テキスト・クラスタリングやドキュメント・マッチング・タスクで使用される「bag-of-words」などのモデルで使用されます。

  • 語幹抽出:語源と意味を導き出すために、単語から接頭辞と接尾辞を分離するプロセスを指します。この技術は、インデックスファイルのサイズを縮小することで情報検索を改善します。

自然言語処理(NLP)

計算言語学から発展した自然言語処理は、コンピューター・サイエンス、人工知能、言語学、データサイエンスなど、さまざまな分野の方法を使用して、コンピューターが書き言葉と口頭の両方の形式で人間の言語を理解できるようにします。NLPサブタスクは、文の構造と文法を分析することで、コンピューターが「読む」ことを可能にします。一般的なサブタスクは次のとおりです。

  • 要約:この手法では、長いテキストの概要を提供し、ドキュメントの要点を簡潔かつ首尾一貫して要約します。

  • 品詞(PoS)タグ付け:この手法では、品詞(名詞、動詞、形容詞などを表す)に基づいて、ドキュメント内のすべてのトークンにタグを割り当てます。このステップにより、非構造化テキストの意味分析が可能になります。

  • テキスト分類:このタスクはテキスト分類とも呼ばれ、テキスト・ドキュメントを分析し、定義済みのトピックまたはカテゴリーに基づいて分類する役割を担います。このサブタスクは、同義語や略語を分類するときに特に役立ちます。

  • 感情分析:このタスクは、内部または外部のデータ・ソースから肯定的または否定的な感情を検出し、時間の経過に伴う顧客の態度の変化を追跡できるようにします。ブランド、製品、サービスに対する認識に関する情報を提供するためによく使用されます。これらの洞察により、企業は顧客とのつながりを築き、プロセスとユーザー・エクスペリエンスを向上させることができます。

情報抽出

情報抽出(IE)は、さまざまなドキュメントを検索するときに関連するデータを表示します。また、フリーテキストから構造化された情報を抽出し、これらのエンティティー、属性、関係情報をデータベースに保存することにも重点を置いています。一般的な情報抽出サブタスクには次のものがあります。

  • 特徴選択または属性選択とは、予測分析モデルの出力に最も貢献する重要な特徴(ディメンション)を選択するプロセスです。

  • 特徴抽出は、分類タスクの精度を向上させるために特徴のサブセットを選択するプロセスです。これは次元削減にとって特に重要です。

  • 名前付きエンティティー認識(NER) は、エンティティー識別またはエンティティー抽出とも呼ばれ、名前や場所など、テキスト内の特定のエンティティーを見つけて分類することを目的としています。例えば、NER は「カリフォルニア」を場所として識別し、「メアリー」を女性の名前として識別します。

データ・マイニング

データ・マイニングは、ビッグデータ・セットからパターンを識別し、有用な洞察を抽出するプロセスです。この手法では、構造化データと非構造化データの両方を評価して新しい情報を特定し、マーケティングや販売における消費者行動の分析によく利用されます。テキスト・マイニングは、本質的にはデータ・マイニングのサブフィールドであり、非構造化データに構造をもたらし、それを分析して新しい洞察を生み出すことに重点を置いています。上記の技術はデータマイニングの一種ですが、テキスト・データ分析の範囲に含まれます。

テキスト・マイニング・アプリケーション

テキスト分析ソフトウェアは、多くの業界の業務方法に影響を与え、製品のユーザー・エクスペリエンスを向上させるとともに、より迅速かつ適切なビジネス上の意思決定を可能にしています。ユースケースには次のものがあります。

カスタマー・サービス:IBMではさまざまな方法でユーザーからの顧客フィードバックを収集しています。テキスト分析ツールと、チャットボット、顧客調査、NPS(ネット・プロモーター・スコア)、オンライン・レビュー、サポート・チケット、SNS上でのプロフィールなどのフィードバック・システムを組み合わせることで、企業は顧客体験を迅速に改善できます。テキスト・マイニングと感情分析は、企業が顧客の主要な問題点を優先順位付けするためのメカニズムを提供し、企業が緊急の問題にリアルタイムで対応して顧客満足度を高めることを可能にします。通信会社のVerizon社がカスタマー・サービスでテキスト分析をどのように活用しているかをご覧ください

リスク管理:テキスト・マイニングはリスク管理にも応用でき、感情の変化を監視したり、アナリスト・レポートやホワイト・ペーパーから情報を抽出したりすることで、業界のトレンドや金融市場に関する洞察を提供できます。このデータは、さまざまなセクターにわたる事業投資を検討する際に、より信頼性を高めるため、銀行機関にとって特に価値があります。アメリカのCIBC銀行とAIソリューション・プロバイダーのEquBot社がリスク軽減のためにテキスト分析をどのように使用しているかをご覧ください

保守:テキスト・マイニングにより、製品や機械の操作と機能に関する豊富で包括的な情報が得られます。時間の経過とともに、テキスト・マイニングは、問題や予防的および事後的な保守手順と相関するパターンを明らかにすることで、意思決定を自動化します。テキスト分析は、保守担当者が課題や障害の根本原因をより早く発見するのに役立ちます。

ヘルスケア:テキスト・マイニング技術は、特に情報のクラスタリングにおいて、生物医学分野の研究者にとってますます価値が高まっています。医学研究を手作業で調査するとコストがかかり、時間がかかります。テキスト・マイニングは、医学文献からの貴重な情報の抽出を自動化します。

スパム・フィルタリング:スパムは、ハッカーがコンピューター・システムにマルウェアを感染させるための侵入口として頻繁に使用されます。テキスト・マイニングは、これらのEメールをフィルタリングして受信トレイから除外する方法を提供し、全体的なユーザー・エクスペリエンスを向上させ、エンド・ユーザーに対するサイバー攻撃のリスクを最小限に抑えます。

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