特集：テキストマイニングに関連する技術等の説明

現代社会ではITシステムの性能が向上し、単体の企業だけで膨大なデータを蓄積できる仕組みが運用されるようになっています。他方で、自社内に留まらず、SNSや公官庁・自治体などがインターネット上で公開しているデータも含め、オープンデータと呼ばれる第三者が提供するデータも大量に存在し、データを活用することの魅力は日に日に増していると考えられます。

そうなると、データが蓄積されているのであれば、有効に活用出来ないか？と考えるのが企業人の性でしょう。ただ、実際にデータを活用したいと考えても、

　- 何のために解析するのか？
　- どのデータを活用するか？
　- どんな技術を使えばよいか？
　- どんなツールを使えばよいか？

など、考えるべきことは多岐にわたります。
もちろん、これまでにも述べてきた通り「解析の目的」や「期待する効果」は、解析を行う前に考えておく必要があります。

今回の特集では、「日本語の解析」に特化して、活用できる技術・解析した事例をご紹介させて頂きます。是非、皆様の回りにあるテキストデータの活用のヒントになることを期待しています。 また、本記事の不明点がございましたら、ページ下部にある「お問合せ」からお気軽に一言お声がけください。

§そもそもテキストマイニングとは？ wikipedia
・テキストマイニング
「文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である。 テキストデータの多くは形式が定まっておらず、また日本語は英語などと比べて単語の境界判別の必要性（→わかち書き）や文法ゆらぎが大きい点において形態素解析が困難であったが、自然言語処理の発展により実用的な水準の分析が可能となった。テキストマイニングの対象としては、顧客からのアンケートの回答やコールセンターに寄せられる質問や意見、電子掲示板やメーリングリストに蓄積されたテキストデータなどがある。」

出典　テキストマイニング　（ウィキペディア）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

テキストマイニングを行う際には、次の4つの作業に分解すると理解しやすいです。
１．解析とする対象
２．データの準備
３．分析技術
４．分析ツール
1〜4については、以下のリンク先で詳細をご紹介いたします。