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基本情報技術者試験

てきすとまいにんぐ

テキストマイニング

Text Mining

テキストマイニングとは、膨大な文章データから有益な情報や傾向を抽出する分析技術です。

詳しい説明

テキストマイニングとは、自然言語で書かれた大量のテキストデータから、有益な情報や傾向を抽出する分析技術です。単なるキーワードの検索とは異なり、単語の出現頻度、単語間の共起関係(一緒に現れる確率)、感情分析などを通じて、文章の中に隠れている意味や価値を見つけ出します。

仕組みとしては、まず形態素解析を行い、文章を単語単位に分解します。次に、不要な語を除去し、重要度を計算したり、単語同士のつながりを可視化したりすることで、文章全体の傾向や文脈を把握します。コールセンターの問い合わせログや、SNSの投稿データから顧客のニーズを分析するなどの用途で活用されています。

試験では、データ分析の手法やビッグデータ活用の文脈で問われます。テキストデータは非構造化データであるため、そのままでは集計できません。テキストマイニングを行うことで、数値データ化し、経営戦略やマーケティングに活用できる形に変換するという位置づけが重要です。AI技術の進歩により、文脈の理解度が向上しています。

試験で問われること

基本情報技術者試験

  • テキストマイニングは文章を単語へ分割する形態素解析を土台に、単語の出現回数や同時に現れる関係を数え上げて傾向を取り出す技術です。処理の入り口が形態素解析である点が問われます。
  • 同じ用語例に並ぶアソシエーション分析やリフト値との区別が出ます。アソシエーション分析は同時に買われる商品の組合せを見る手法であり、扱う材料が取引データか文章かで分かれます。
  • 対象は非構造化データです。表形式に整った売上データを集計するだけの処理をテキストマイニングと呼ぶ選択肢は誤りです。

最終更新日: 2026/09/23