テキストデータから有用・有益な情報を抜き出し、サービス・製品の品質向上やマーケティング活用、業務課題を発見することを「テキストマイニング」と呼びます。
その中でも、「ワードクラウド」はみなさまに一番身近な手法かもしれません。

過去の記事「ワードクラウドでは分からない”本当の課題”」でワードクラウドとVextMinerのメリット・デメリットにも触れていますが、納得感がある分析結果を出すときにワードクラウドは有効な手段でしょうか？

今回はテキストマイニングを利用する目的である活用に足る発見ができるのか？について掘り下げていきたいと思います。

ワードクラウドの特長とは？

ワードクラウドは単語の出現頻度に合わせ大小をつけて視覚化する手法ですが、その利点は情報量が絞られており、よく出現する単語を読み取れることにあります。
そのため、大量の文書情報を分析する際、ぼんやりと認識していた内容のパーツが少しはっきりして、全く馴染みのないデータであってもこれからこういった単語がよく出るのだと準備ができます。

改善施策や、課題の問題提起をしてほしいと言われた場合を想像する

結論からいうと、ワードクラウドでは納得のいく分析結果を出すのには向いていません。
それはなぜか？をこれから説明していきます。

どのようにその単語が使われているのかまでは分からない

よく使われている単語が分かるわけですが、それがどう使われていたのか？ポジティブに使われていたのか？ネガティブに使われていたのか？の文脈まではワードクラウドでは把握しきれません。
例えば、「知識」と「豊富」が目立つ単語だったときに、それが何かしら作用しているのではと推察はできるかもしれませんが、「知識が豊富な人」が求められているのか「知識」と「豊富」は別々の文脈で使われているのかまでは分かりません。

重要な意見・希少だが想定していないような意見は埋もれる

分析者は、今まで提示したことのない情報や、検討したことのない施策を提案してほしいと期待をされることが多いかと思います。ワードクラウドでは、サービスや製品の特徴としてよく出てくる語句や一般的に気にされる語句が強調されるだけですので、頻出頻度の高い語句だけでは、少数派意見だが重要な意見は見つけきれません。

ワードクラウドはデータ全体を具体的に把握するには不十分であり、マクロ・ミクロな視点で見るのには長けていません。

ワードクラウドは分析の契機としては有用ですが、視覚的な情報だけでは結果を誤認しやすいことから、納得感を持たせる分析結果を出すには物足りないのです。
挙げたような課題を解決するためには、言い回しや文脈、少数派意見も可視化できるようなテキストマイニングツールを選定しましょう。

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関連製品：VextMiner、VextCloud
関連ワード：自然言語処理、ワードクラウド、単語分析、単語解析、頻度集計、予兆、少数意見