ユーザー事例

テキストマイニングツール

Text Mining Studio

DIC株式会社 様
良い解析結果を得るための、3つの条件［目標、データ、ツール］
印刷用インキの開発・製造を皮切りに、液晶や自動車、建材など私たちに身近な製品や部材を生産しているDIC 株式会社。その総合研究所で、高橋雅人様は各種研究や解析を数多く行い、テキストマイニングではText Mining Studio（以下TMS）を駆使し多DIC 総合研究所 R&D 統括本部
先進評価解析センター
高橋 雅人 様くの成果をあげている。それら豊富な経験の中から、目指す解析結果を得るためのポイントや、ブレーンストーミングの可視化といったTMSの活用法について話を伺った。

Interview
解析は、依頼者との緊密なコミュニケーションが不可欠所属の「先進評価解析センター」での役割を教えてください。
高 橋

DIC グループは印刷用インキに始まり、カラーフィルタ用顔料、各種合成樹脂の開発・製造など、幅広く展開しており、その素材は印刷物やペットボトルのフィルム、自動車用部品などさまざまなかたちで最終的にエンドユーザーの手にわたっていきます。私が所属する先進評価解析センターは R&D 統括本部にあり、製品開発にあたっての評価解析を行っています。主な担当は「感性評価」とそれに関連する「物性評価」です。例えば、「感DIC（ディー アイ シー）
株式会社 様1908 年、川村インキ製造
所 とし て 創 業、1937 年、大日本インキ製造株式会
社 設 立。印 刷 用インキか性評価」では「触り心地がいい印刷物用のインキ」を評価し、「物性評価」では摩擦係数

ら顔 料、樹 脂 製 品 へ 事 業を計測し、両者の関係を解析します。それにより、開発の設計指針にヒントを与えることを拡 大し、現 在 は 接 着 性を業務としています。

TMSはどのようにお使いですか。
高 橋Profile通常は、DIC グループ内から解析の依頼を受けてテキストマイニングツールを使用しています。そのほか当社で有効と思われる分野についても、積極的にこちらからTMSを使って分析し、結果を社内で公開しています。解析で重要となるのは具体的な目的と良いデータで、これはテキストマイニングに限らず AIや機械学習などでも同じです。それらに関して最も情報を持っているのは依頼者である研究者や担当者ですので、彼らと材 料、液 晶 など の オ プト
ロニクス材料、包装材料、など多 岐にわたる製 品を開 発・製 造。印 刷 用 イン
キや 液 晶カラーフィルタ
用 の グリー ン 顔 料 など、いくつ か の 製 品 でトップシェアを持つ。

徹底的に話して意識を合わせます。またデータに関しては「 Garbage in, Garbage out（ゴミを入れればゴミしか出てこない）」とコンピュータサイエンスで古くから言われているように、目的に応じた内容や質を確保することも欠かせません。こうしたこと、依頼者である研究者とコミュニケーションをとりながら、二人三脚のように目的の解析結果を目指すわけですが、そこで有効なのがTMSのレポート機能です。

レポート機能は、どのように役立っていますか。
高 橋「あなたは今回の解析でどのような仮説を持って、どのような目的で、どんなデータを用意していますか」といったことを依頼者と論議することから我々の解析が始まります。
その際、TMSのレポート機能で出力された分析結果の確認画面にある原文参照機能が役立っています。どんな単語が頻度多く出現しているか、頻度は少ないけれども見逃せない特徴語はこれ、というのが分かったとき、この単語は実際、原文ではこのように使用されている、といったことが依頼者と確認できます。それを依頼者と一緒に見ながら、この解析は目標や仮説と方向性が合っているのか、用意したデータから得られた分析結果が目的に合っているかどうかを検証し、それを繰り返すことで本来の解析のゴールを目指していきます。

［裏面に続く］語彙の重要さを共有する、それが思い通りの解析につながるTMSの活用例を教えてください。

どのように議論を可視化したのですか。

高 橋

高 橋

TMSの解析事例で報告されているような活用方法、例

ブレーンストーミングでは、付箋に単語を書いて貼り付えば、特許、論文などの技術文書の分析なども行ってけてグルーピングしたりしながら進めますが、その付箋います。TMSの有効性を社内（特に技術者以外）で理に書かれた単語を会議開催ごとに、全ての班の分を手解してもらうために、有価証券報告書の解析をテスト的入力してTMSで解析しました。そうすると、1 回目の議に行ってみた例もあります。自社を含む業界数社の 5 年論ではこのような単語が頻出し、関連語としてこのよう分の報告書の中から技術に関するテキストを抜き出し、な単 語 が 上 がり、それが 2 回目、3 回目ではこのようにその単語がどう変遷したかを見たのです。単語頻度解析変化していった、という結果が数値で出てきます。また、や特徴語抽出により、企業ごとにどんな単語が多く使わ班ごとにどんな言葉が交わされ、それが結果的にどのれているか、また新しく登場したり消えていった単語はなような結論に至ったのかも見えます。論議の範囲が狭いか、経過を調べました。その結果、ある企業は4年間

いと、ファシリテーターが「視野を広げてみましょう」とまったく傾向が一緒だったのに、ある年に単語が大幅に提案したりしますが、その動向や結果などもTMSによっ入れ替わっていました。有価証券報告書を承認する人がて数値で出てきます。それを見ることで参加者はこのま変わったのか、あるいは経営トップが変わり、それによりまの方向性でいいのか、あるいは広がりすぎているの報告書の中身も書き換えられたのかもしれない、と想定で修正した方がいいのか、判断することができ、参加者できます。その一方で、毎年ほぼ同じ内容で書いているにとってより納得性の高い議論の場になっていくはずで企業やそうでない企業、例えばその年の注力事業を毎年す。さらに、解析された数値を丹念に見ていくことで、記している企業などもあり、そうした結果から企業ごとの例えば良い結論が導き出されるときの議論の過程はど経営方針やスタイルを読み取ることもできました。レポー

うだったかを検証できます。また、発言力の強い人がまトを技術職以外の人に提示したところ、興味を持って受とめた結論だとか、興味深い少数意見があったにもかかわらず見逃されてしまったとか、そういったことも明け入れられました。

らかになります。思っていた以上の成果が出ました。

ブレーンストーミングにも活用されたそうですね。
高 橋

新規分野の開拓や新製品のアイデア出しなどでブレー解析のために手間をかけていらっしゃいますね。

ンストーミングをよく行いますが、その内容を可視化し高 橋

思ったような解析結果を得るには、多くの手間を必要とたいと思ったのです。通常、ブレーンストーミングを開します。冒頭で話したように、依頼者との密なコミュニ催するごとにレポートを作成しますが、それは会議の結ケーションや、ブレーンストーミングで手書きの単語を果をまとめたものなので、各参加者がどんな話をしたの手入力していくような、そういう地道な作業が欠かせまか、それによって会議の内容はどのように変化していっせん。そのような作業を一つひとつ行っていくと、やがたのか分かりづらくなります。また、ファシリテーターやて関係者に語彙の重要性に気づいてもらえるようになり参加者にとっても、自分たちがどのように議事進行したます。例えば、感性評価でも人が感じる色として青の範のか、結果だけではなくプロセスも分かれば、次回の会囲はどのあたりなのか、また「持ちやすい」というのはど議でもスムーズに議論に入ることができます。そこで、ういう状 況なのかなど、各自が それぞれ曖 昧に持って会議で出た言葉を逐一まとめ、TMSを使って議論の流いる感 性 の 認 識 が ありますが、それと同じように各々れや変化点などを抽出することができないかと思ってトの曖昧な言葉の認識を解析を通じて統一できます。そライしてみました。

れは目指すべきゴールを共有することになり、最終的に思い通りの解析結果を得ることにつながるのです。

ブレーンストーミングの可視化で有用だったTMSの機能例

単語頻度解析

特徴語抽出

原文参照

時系列分析

班ごとに単語頻度を解析。すると各班の特徴が見えてくる。

出現頻度の多少だけでは埋もれがちな単語でも、特徴的なものに重みをつけて抽出。

どのような脈絡でその単語が使われたかを知りたいときは、原文を参照。

複数回の議論の中で、単語の出現状況がどう変化していったかを把握。

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