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テキストマイニングツール選定のポイント(基礎編)

世の中にはフリーツールから高機能なツールまで様々なテキストマイニングツールが多数存在しており、正しい選定プロセスでツール比較を進めないと、自社の要件に合ったツールを見つけることは困難です。

今回はテキストマイニングツール選定のポイントについて、まずは最も基礎的な内容について解説いたします。

 

1.インプット(対象データ)とアウトプット(導入目的)を明確化する

まずはインプット=対象データと、アウトプット=導入目的を明確化することが必要です。

「現在人手で行っている分類作業を効率化したい」という目的と、「現在全く活用できていない問合せ履歴のデータを活用し、業務課題を発見したい」という目的では、必要となるツールや機能が異なるからです。

また、対象データが、手入力をした対応履歴なのか、音声をテキスト化した会話テキストなのかによっても、対応できるツールや必要な機能が異なるので注意する必要があります。
概念図イメージ

 

2.機能表による比較ではなく、実データの分析結果で判断する

複数のツールを選定する際に、機能表を作成して○×の比較をする手法は一般的ですが、テキストマイニングツール選定の場合はその手法では不十分です。

何故なら「クロス分析ができる」「マップ表示ができる」という項目が〇となっていても、その詳細機能や、それによってどれだけ具体的な分析結果が得られるか?はツールによって全く異なるからです。

従って、機能表はあくまで参考程度として、必ずPOC等で自社の実データを使った分析試行を実施し、当初設定した導入目的に合った分析結果が実際に得られるか?を確認することを推奨します。
導入までの流れ

3.ツールの機能だけでなく、導入後のサポート体制を確認する

テキストマイニングツールを活用し業務で成果を出していくためには時間がかかります。

そこで、ツールの機能だけでなく、ツールを提供するベンダーの教育・サポート体制が充実しているかを確認しておく必要があります。

サポートメニューやベンダーによるチューニング支援がオプションであれば、それらを最初から見積りに入れておき、その価格を含めて比較検討することが必要となります。

 

4.まとめ

今回はテキストマイニングツール選定のポイントのうち、基礎的な内容について解説いたしました。

より詳細な情報や事例について知りたい方は、お問合せフォームよりぜひお気軽にお問合せください。テキストマイニングに興味をお持ちの方は、無料のセミナーもございますので、お気軽にご参加ください。
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