テキストマイニングとは、文章データから特定の情報やパターンを抽出する技術で、お客様の声を分析するのに使われます。

解説

テキストマイニングは、膨大な量のテキストデータを解析して有用な情報を抽出する技術です。自然言語処理（NLP）や機械学習と連動し、非構造化データ（例: 顧客のフィードバック、SNS投稿、メール内容）を効果的に分析します。

特にコールセンターやコンタクトセンターにおいては、VoC（Voice of Customer）分析の一環としてテキストマイニングが活用されます。この分析手法は、顧客からのフィードバックやクレーム内容を解析することで、サービス改善のヒントを見出し、顧客満足度向上を図ります。

企業はこのプロセスを通じて、製品やサービスに対する評価やトレンドを迅速に把握し、顧客ニーズに即応した戦略を構築できます。テキストマイニングは、データドリブンな意思決定を可能にし、ビジネスの競争力を高めます。

データマイニングとの違い

似た言葉にデータマイニングがありますが、データマイニングは数値データを主に対象にパターンを抽出するのに対し、テキストマイニングは自然言語のテキストデータに焦点を当てて情報を引き出します。

利用シーン

より簡単な説明

テキストマイニングとは、たくさんの文章を調べて、役立つ情報を見つけることです。コールセンターでは、お客さんが言ってくれたことを分析して、どんな問題があるかや、どんなふうにサービスを良くすればいいかを考える助けになります。これによって、もっと多くのお客さんが満足するようにサービスを改善することができます。

類義語・関連用語

自然言語処理、データ解析、情報抽出、データマイニング、VoC分析

読み方・表記

テキストマイニングは、英語で"Text Mining"と表現されます。国内のコールセンターでは「テキストマイニング」とそのまま使用されることが多いです。

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