単語単位分析と文章単位分析では、どちらの方が分析の難易度が低いと思いますか？
一見、単語単位の方が手軽で簡単なのかな？と思われるかもしれませんが、
分析の仕組みを理解することでそうではないことをご理解いただけるかと思います。
ベクストではより高度な分析ができるかつ分析しやすい文章単位での関連語解析を採用しておりますので「単語」と「文章」を比較しながらその違いについてご説明いたします。

今回はテキストマイニングツールを比較し、単語単位分析と文章単位分析の違いについてご紹介いたします。

単語単位分析と文章単位分析

まずは、単語単位分析と文章単位分析それぞれの特徴についてご説明します。

単語単位分析について

よくあるテキストマイニングツールとして「構文解析」を扱う単語単位での分析があります。
構文解析とは単語と係り受けの頻度を相関分析することが可能となる手法です。
具体的には「Aという単語とよく一緒に出てくる単語はBである。」という結果からAとBという単語を含む文章を逆引きし、話題を想定し仮説を立てながら検索ベースで分析を進めていきます。
この際に分析者のスキルが求められるため、知見がないと思うような結果が得られないことがあります。
他にも分析の初期段階で辞書を作成する必要があり、その場面でも業務の知見や想定される類義語などを知っておく必要があります。

文章単位分析について

VextMinerでは関連語解析（単語相関を含む）を用いて文章単位で分析ができるようになっています。
関連語解析ではDB（データベース）作成時に自動で学習を行い、類似話題を自動でまとめて表示することが可能です。
単語単位での分析と異なり、分析初期段階での辞書作成は不要で、だれがツールを扱っても同じ結果が得られます。
次に類似話題を自動でまとめてくれるので仮説を立てる必要がなく、業務知識がなくても容易に主要話題を把握することができます。
また、システムにて自動でまとめた結果に適切ではない話題が入っていたとしても、ルールを作成して条件をチューニングするだけで、自分たちの分類したいように話題を集めることも可能です。

分析結果が分析者に依存するとどうなるか

そもそも分析をする目的は様々かと思いますが、多くは現状の課題を解決するためや、傾向を把握し業務改善や更なる満足度向上を図るためかと思います。
上記の想定で話を進めると分析者によってはボトルネックが分からず表面的な改善となったり、顧客や従業員などの満足度向上に効果の薄い施策を実行してしまったりする可能性があります
そこで分析者の力に依存しない分析手法というものが必要になってくるのです。

VextInsightのご紹介

単語単位分析と比べ分析者のスキルに依存しにくい文章単位分析ですが、それでもグラフを見て特徴をつかむ際などに分析者によって注目する箇所が変わってきます。
こんな時、優秀な第三者目線を持つ分析者がいてくれたら…と思われた方にはVextInsight powered by LLMがおすすめです！

昨今話題となっている生成AIとVextMinerを組み合わせて 「分析結果の解説を自動生成し、レポーティングを強力サポート」いたします。
分析スキルや業務知識に関わらず誰もが簡単にデータ特徴を、深く・いち早く理解して業務活用のための気づきを得ることを実現できる機能となっています。
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