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顧客の声を活用するテキストマイニング
第２回：テキストデータ活用の変遷
著者：
野村総合研究所 神田 晴彦
2006/12/7
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アンケート・コールセンター部門で利用が急増
テキストマイニングは、元々マーケッターの分析ツールとして利用されることが多かった。実際に「TRUE TELLER」はメーカーのマーケティング担当者や調査会社から、「アンケートの自由回答欄の分析に利用したい」という声が2001年頃からすでに寄せられていた。
従来のアンケートの分析は、先程述べたように仮説検証が中心といえる。仮説が正しかったか否かをまとめて意思決定を行う。アンケート設計において、通常はマーケッターが明らかにしたい仮説に基づいて選択肢を用意する。アンケートの実査が終わると選択肢の集計を行い、仮説が正しかったか否かをまとめ、意思決定を行う。
しかしながら、近年は消費者のニーズが高度化・多様化してきている。マーケッターが選択肢を列挙しようと思っても、列挙が非常に困難になってきた。なぜなら、選択肢の数が膨大になるし、列挙漏れが発生することもあり、そもそもマーケッターがひらめかない観点も非常に多くなってきているからである。
その結果、より深い消費者ニーズを明らかにしようと、自由記述回答形式（フリーアンサー／オープンアンサー）の設問が増えている。
また、インターネットリサーチという手法も一般化してきた。従来の紙媒体のアンケート手法だと、回収まで時間がかかることや、分析するための電子化のコストがかかるため、自由記述回答形式の設問はあまり設けられなかった。
しかし、今は違う。インターネットリサーチでは電子化は回答者自身が行っているため、電子化作業は不要になり、データの回収までが短時間ででき、かつコストも安い。よって、回収できるテキストデータの量自体も急増してきたのである。それゆえに、増加する自由回答式のテキストデータの分析にテキストマイニングが求められるようになったのである。
2003年頃からコールセンターでの利用が増加
2002年を過ぎた頃から、「コールセンターで蓄積された膨大な顧客の苦情や要望などの声を分析するためにテキストマイニングを活用できないか」といった相談が非常に多くなってきた。
コールセンターでは顧客の苦情や意見を集計して、経営や事業部などの関連部署に報告を行っていく。しかし企業で扱う商品やサービスの数が多くなり、また寄せられる声の内容も複雑化・多様化してきた。その内容を分類コードで整理しようとしても、なかなか整理できないという問題が生まれていた。
この2002年〜2003年といえば、NRIが約200人のCIOに対し実施した「CRMに関する実態調査（2002年）」において、「コンタクトセンターのシステム導入を予定している」という回答が最も多かった年ともちょうど重なる。
つまり2002年頃を境にコンタクトセンターのIT化が進み、多くの企業でCTI（Computer Telephony Integration）や応対履歴システムが導入された。結果、カードなどに記入する紙媒体での管理ではなく、データとして膨大な問い合わせ内容や苦情・要望などの「顧客の声」を蓄積することが可能になったのだ。
しかしながら、「顧客の声」は日々膨大なテキスト情報として蓄積されていく一方であった。この顧客の声を分析するために注目が集まったのが「テキストマイニング」だったのである。
近年はこれまで見てきたトレンドに加え、いくつかの新たな方向性が見られるようになった（表4）。
全社的な活用
企業に寄せられた声を全社的にフィードバック
業務特化・データ特化
業務やテキストデータの特性に合わせたシステム
表2：企業における顧客の声の活用状況を読み解く上でのキーワード（2004年以降）
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著者プロフィール
株式会社野村総合研究所 神田 晴彦
野村総合研究所ビジネスインテリジェンス事業部にてテキストマイニングを活用したCS調査や、データマイニング分析コンサルティングを数多く手がける。近年はテキストマイニングによるBlog分析やFAQ構築、品質管理・経営層向けのポータルサイトの構築を実施している。また人材育成プロジェクトも担当し、日本で最初となるテキストマイニング認定試験の企画に携わる。
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第2回：テキストデータ活用の変遷
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アンケート・コールセンター部門で利用が急増
業務特化・データ特化
