The Society for Economic Studies
The University of Kitakyushu
Working Paper Series No. 2011-12(accepted in March 30, 2012)

日本におけるテキストマイニングの応用
齋藤朗宏 (北九州市立大学経済学部)

序論のために開発されたソフトウェアをそのまま他の言語に対して用いることができないとい言葉の分析においては，近年，テキストマ

う事情があったものと考えられる．最近では，

イニングと呼ばれる研究分野が発展している．

樋口 (2004) の KH coder を嚆矢とし，松村・

テキストマイニングとは，膨大なテキスト（文

三浦 (2009) の TinyTextMiner，金 (2009a)

書）情報の中から有用な情報を掘り出す（マの MLTP に見られるように，日本語を分析

イニング）ことで，定型化されていないテキすることのできるフリーのソフトウェアも豊ストデータを，一定のルールに従って定型化

富である．形態素解析ソフトウェア MeCab

して整理し，データマイニングの手法を用いを R に組み込んだパッケージ RMeCab(石田ながら，相関関係などの定量分析を行う手法, 2008) により，フリーの統計ソフトウェア Rである．

上でもテキストマイニングは実行可能となっ文章の分析そのものには長い歴史がある．

ている．こういった背景から，最近では統計，

金 (2009b) によれば，19 世紀末には既に単語

テキストデータ分析の専門家ではない研究者の長さの分布を用いた分析が行われている．

による応用事例が数多く見られ，より一層の自然言語テキストからの情報抽出についても，発展が期待されている．ただ一方で，那須川

有村 (2003) によれば 1980 年代後半から研究(2009) が指摘するように，テキストマイニン

されている．しかし，データマイニングの一グという言葉やツールの普及と比べ，大きな手法としてのテキストマイニングという名がインパクトにつながっている活用成功事例は与えられ，特に実用化が進んできたのは，イ

少ない．Hearst (1999) の指摘する，貴重で新ンターネットや PC の普及に伴い電子化テキ

奇な情報を得てこそ真のテキストマイニング

ストが急激に増加し始めた 1990 年代後半にという立場からは，真のテキストマイニング

なってから (那須川, 2009) である．

に到達できていないとも言える．そこで，本

ただ，その初期の研究は，主に理論研究と実論文では，日本におけるテキストマイニング用化のためのソフトウェアの発表が中心であの応用の現状を確認し，今後の発展の可能性

り，応用研究は多くない．少数ではあるが見らについて考察する．

れた応用研究にしても，後述の那須川 (2001)
を代表に，自分で必要なソフトウェアを開発

テキストマイニングの技術するという方法を取られることが多かった．

テキストマイニングの応用について考える

データマイニングの諸分野の中でも，応用がにあたり，テキストマイニングの基本的な考遅れているのは，テキストマイニングはある特

え方について解説する．テキストマイニング

定の言語への対応が求められるため，ある言語の入門書は数多く出ており，解説論文も少なくない．中でも，松村 (2008) が全体の流れを計する方法である．この方法では，一つの文理解するにはわかりやすいので，解説は同論章である単語が複数回出現した場合，それぞ

文を基本として行う．

れを出現回数としてカウントする．もう一つ

形態素解析

は，文章の中で単語が出現したか否かを集計

日本語のように単語間の区切りが明示されする方法である．この方法では，一つの文章ていない言語は，分析に先立って文章を分かの中である単語が何回出現したとしても，一ち書きし，形態素に分割する．形態素とは，回としてカウントする．単語の集計により，「言語学で，意味を持った最小の音型．ヤマ

分析対象となる文章の特徴を大まかに把握す（山）のように形態素一つで単語が構成される

ることが出来る．

場合もあれば，ヤマカゼ（山風）のように複数共起の形態素が単語を構成する場合もある（大辞意味の分析を考える場合，文章や段落内で泉）」とされる．文章から形態素を探し出し，の共起関係の分析も有用である．これは，単その形態素単位に分割することを形態素解析

語同士の分割表を作成する形で集計を行う．

と呼ぶ．日本語の形態素解析には，は京都大学

前述の頻度集計が一次元の集計であるのに対黒橋研究室の JUMAN*1 をはじめ，奈良先端して，分割表の作成は，二次元の頻度集計と科学技術大学院大学松本研究室の茶筌 (松本,

考えることもできる．．

2000) や，google の工藤氏による MeCab*2 な

統計解析

ど，フリーのソフトウェアがある．前述の KH

テキストデータの場合，単語を用いて集計

coder，TinyTextMiner などでは，こういったを行なっても，出現単語数が多くなりがちで

形態素解析のツールを組み込んでいるので，あり，そのため，単純に結果を見るだけでは，ツールの存在を意識しなくても分析を進める

有効な知見を得るのは難しい．そこで行われことができる．

るのが統計的手法を用いた分析である．たと

構文解析

えば，書いた人の性別や年齢といったテキス

形態素に分割された文章は集計の際にはトの属性と出現単語を用いたコレスポンデン

有効だが，文章の意味にまで踏み込んで分ス分析，あるいは個々の文章と出現単語を用析を行う際には不十分である．こういった

いた数量化三類，それらの結果を用いたクラス

場合には，係り受け関係など構文について検ター分析が考えられる．それ以外にも，単語討する必要がある．構文解析に用いられるソ間の共起性を見る多次元尺度法やネットワー

フトウェアとしては，京都大学黒橋研究室のク分析，また，SVM のような機械学習によKNP(黒橋, 2000) や，google の工藤氏によるる，テキスト分類などもよく行われている．

cabocha(工藤・松本, 2001) が挙げられる．これらは，JUMAN や MeCab 同様フリーソフ
トウェアである．
頻度集計

テキストマイニングの国内における応用事例
経営学分析の第一段階は，単語の頻度の集計であ最も多くの応用事例が見られたのは，経営る．集計方法は，大きく分けて二通りある．

学，あるいは経営の実場面においてであった．

一つは，文章の中で単語が出現した個数を集中でも，企業のカスタマーセンター，コールセ
ンターにおける顧客とのやり取りにはごく初*1*2

期から数多くの分析事例がある．中でも，那
http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/
http://code.google.com/p/mecab/

須川他 (1999)，那須川 (2001) は，テキスト

マイニングの応用研究の魁とも呼ぶことがでがないため，主要なものについて箇条書きでき，数多く引用もされている．同論文では，問紹介することとする．

合わせからの概念抽出，係り受けパターンの分析，話題抽出や，時系列での話題の変化の分析などを，独自開発したソフトウェアを用いて行った例を示している．また，それらの成果は，FAQ として Web で公開されている．
これ以外にも，長谷川 (2011) では長時間対応になったコールログについて，新人とベテ
ランとの頻出係り受けの違いから，問題点を探り研修や FAQ を作成した．岡本他 (2000)
では，問い合わせ電子メールの内容を分析し，返答例をオペレータに提示するシステムについて紹介している．また，上田他 (2004) や櫻
井・酢山 (2005) では，問い合わせメールに対する分類手法についての提案，実例の提示が行われている．
カスタマーサポートとは異なるが，比較的近い応用先としては，営業日報の分析も挙げられる．櫻井・酢山 (2002) では，営業日報
から，キーとなる概念を用いてテキストを分類する手法の提案をおこなっており，市村他(2003) でも，営業日報を元に，成功事例，機会損失事例の分析を行い，要因と結果から，因果関係を持つ構造の抽出をしている．
一方近年では，マーケティング分野への応用が極めて多く見られる．豊田・森永 (2003)
では，ブランドイメージの調査結果を用いて，ブランドとキーワードとのコレスポンデンス
分析を行ないブランドのイメージを可視化している．黒岩 (2005) でもブランドイメージの調査結果からキーワードの集計を行なっている．石川・星野 (2004) では，観光地での落書き帳の書き込みからニーズを把握するために，キーワードの集計を行い，キーワード間の共起関係をスプリング埋込みという手法で確認している．小木 (2005) では，映画ジャン
ルごとの感想の頻出語句を確認し，ジャンルと語句のコレスポンデンス分析や係り受けの分析を行なっている．これ以外にも枚挙に暇• 高橋・鈴木 (2005) プロ野球チームについて，ファンになった理由とチームへの提言を自由記述，数量化 III 類を実施し，プ
ロ野球チームに対する愛着心や満足度にどのような要因がかかわっているのか，
ファンが球団に対して何を望んでいるのかを確認している．

• 磯島 (2006) や磯島 (2010) では，農作物の品質や価格に関する自由記述アンケー
トから，頻出単語の確認や，購入時に重視する商品属性とキーワードとのコレス
ポンデンス分析，キーワードの等質性分析により，購入者のニーズ把握を行なっている．

• 大瀬良他 (2007) 大瀬良 (2008) は，通信販売会社の化粧品カテゴリーに電話やインターネットで寄せられた顧客の声の分
析．声の内容分類，発言内容と発言前後の顧客ロイヤルティの変化について調べている．声を上げた顧客のロイヤルティは向上することがわかった．数量化 III
類とクラスター分析の結果から声を 4 分類を行い，声のカテゴリごとの，購買継続期間の分析も実施している．

• 三川他 (2007) は，ある商品を買い続ける
顧客にその理由をアンケート，自由記述
データに基づいて顧客ロイヤルティの構
造を視覚化，数量化 III 類を用いて高いロ
イヤルティを持つ顧客の特徴抽出をしている．

• 伊藤 (2007) は，美術館来訪者に対して，生活における美術館の位置づけ，美術鑑
賞はどんな意味を持つのかという自由記
述のアンケート．その結果と属性とのコレスポンデンス分析を行っている．また，主用な語との係り受けの分析もある．

• 小代 (2008) は，浴室の好みについての自由記述のネットワーク分析を行っている．

企業研究への応用例も数多くある．喜田• 菊池 (2008) は，おたくのイメージを表す(2006) では，アサヒビールの有価証券報告書

単語と自分はおたくという認識があるかから，名詞の数の時系列的な変化とシェアやのコレスポンデンス分析を行っている．

利益などの変化との関連性 (相関) の分析を行• 浅川・岡野 (2009) は，飲料の CM を女子

い，また，主要な概念について，時系列的に大学生に見せ，登場するタレントの好き内容がどのように変化しているのかを調べて嫌いと，好きな理由の自由記述から，係いる．白田他 (2009) も有価証券報告書を分り受けの頻度確認を実施している．

析した例である．同論文では，倒産企業と継• 伊藤・曽和 (2010) では，yahoo の blog

続企業の特徴を明らかにするために，倒産企検索を用いて，場所名＆庭で検索，その業に特徴的な語，継続企業に特徴的な語など

データを分析している．庭園と単語のコを確認している．小田・三橋 (2010) では，製

レスポンデンス分析を行っている．

造業 121 社の経営理念を分析対象とし，企業• 川島他 (2010) では，ゲーム批評雑誌にのクラスター分析，語をまとめて企業クラス

載っているゲーム批評記事を分析対象とターごとの使用頻度の分析，各クラスターのし，単語の共起頻度を元にしたクラスタ

パフォーマンスの分散分析などを行っている．

リングを行い，年代ごとの単語クラスター

記虎 (2009a,b, 2010b,a) では，企業の CSRの出現頻度の変化を集計している．

• 庄司 (2010) では，ある自分が好んでいる
店舗について，その店舗を推奨できる理

基本方針について取り上げている．主な分析
内容は，係り受けの分析や，その結果からの企業のクラスタリングなどである．

由を自由記述させ，同時にその店舗に対

これら以外にも，滝岸・町田 (2007) のようするロイヤルティの高さも測定し， ロイに，農家自身に収支結果の現状，原因，解決

ヤルティの高さと出て来やすい単語との方法を自由記述させ，その結果について係り関係性を分析している．たとえば，ロイ

受けの分析を行い，原因と解決方法のクロス

ヤルティの高いグループでは推奨の理由

集計を実施した例もある．

として「豊富」などの単語が出やすいこ

医歯薬看護学とが確認された．

経営学ほどではないにせよ，医歯薬看護学• 森脇他 (2010) では，学食で提供したヘルもテキストマイニングが頻繁に応用されていシー定食について，それが好まれる理由

る分野である．その応用は，2006 年以降に集を自由記述させ，その回答から出てきた中している点が注目に値する．

単語の頻度を確認している．

医療，それから後述する工学に共通した応• 粕渕・松村 (2011) は大学生協のひとこと用として，インシデントやエラーの内容分析

カードとそれに対する返答の分析である．

が挙げられる．岡部他 (2006) では，インシデ

投稿意図の分類を行い，投稿意図の中でントに関して，発生場所や時間などのメタデー

特に「要望」に分類されるものについて，

タとテキストを用いた共起情報のネットワー

返答を実現段階 (実現，不可能，検討，努ク分析が行われている．五十嵐・福士 (2011)，

力，問い直し) に分類している．また，ポ五十嵐他 (2010) でも，放射線技師に対して，

ジティブ内容は実現段階の高いテキスト

経験したエラーの内容記述をしてもらい，原に多いなど，返答に使われた語句と実現因について頻出単語の確認し，また，クラス

度の関係性の確認，表現内容の確認など

ター分析でエラー発生状況のデンドログラムも実施している．

を作成し，同時に発生しやすい状況を示す単語を確認している．

ワークによる分析である．

医療に関わるアンケート調査における応用

エラー分析に関わるもの以外では，尾暮他例も見られる．村上他 (2009) では，病院に(2004) の，脱原発を主張するコミュニティのおける体位変換に使う用具についてのアン

概念体系と技術者コミュニティの概念体系とケートを行い，自由記述に出てきた単語の頻の比較を行った事例が挙げられる．同論文で度や係り受けの分析，語のマッピング，因果は，核燃料リサイクルに関する解説記事と，脱関係のネットワーク作成を行っている．七海原発を主張するコミュニティのサイトそれぞ他 (2011) は，ケアマネジャーから薬剤師や薬れのデータについて，自己組織化マップを用

局に対する意見のテキストマイニングを行っ

いて分析し．その結果から，両者の知識や意たもので，単語の出現頻度や頻度や共起分析

見の効率的な共有を目指している．

を行い，ケアマネージャーのニーズを探って

経済学

いる．

経済学におけるテキストマイニングは，景また，二見他 (2010) のように，胸部 CT 検

気動向，経済動向に関連するテキストから，実査の検査レポートの内容を分析，類似記載を際に景気，市場の動向を予測，説明するとい特定する応用例もある．

うことがメインテーマとなっている．和泉他

工学(2007) では人工市場に現実のニュースを導入

工学分野における応用事例は，先述の通りすることでより現実に即したシミュレーショ

エラー分析にかかわるものが多く見られる．

ンを行うため，ニュースのテキストマイニン

安藤他 (2002)，安藤・大和 (2004) では，船舶グを行なっている．テキストの特徴を決定木の故障報告書について，発生した故障の内容で分類することで，テキストデータから自動の抽出や，出現単語の組み合わせを元にした的に経済動向を推定するという内容だ．同様トラブルの発生頻度の算出，1 件あたりの平に，和泉他 (2010)，和泉他 (2011) では日銀

均遅延時間の算出を行っている．

の金融経済月報を利用し，単語の共起ネット

同様に，北澤・長田 (2008) では，自動車のワークを作成，また，主成分分析による単語

リコール情報を分析し，不具合部位や一次要のグループ化を行い，その主成分スコアから 2

因についてキーワード抽出を行い，企業ごと

週間後の市場価格の予想を行う回帰分析を実の頻度の比較や，不具合状況の重大度でレベ行している．谷口他 (2011) では，SVM を用ル分けした時系列による比較を実施している．

いて新聞経済記事の分析を行い，段落が経済

西浦・山田 (2010) においても自動車のリコー

動向をネガティブに捉えているか，ポジティ

ル情報が分析対象となっている．同論文では，

ブに捉えているか，その他かに分類している．

不具合に関する用語の頻度や共起ネットワー

それ以外の応用事例としては，有村・坂本

ク，部品と現象との間の数量化 III 類，部品

(2002) で，経済関係のニュースのうち海運に間の関係に関するアソシエーションルールと関する記事とその他の記事から，海運関係のいった分析が行われている．

記事に特徴的な内容を示している例がある．

野守他 (2010) では，子供の傷害データを用

心理学

いて，どのような製品に対してどのような行心理学では，被験者の自由記述に対する分動が行われているのか分析している．具体的

析に応用されるケースが多い．アンケートのには，製品の種類の頻度分析，個々の製品に自由記述項目に対する分析は特に多い．真船

対する行為の頻度分析．年齢，製品，行動，事他 (2006) では，ストレッサーを自由記述させ

故内容それぞれの関連性のベイジアンネット

た上でキーワードの頻度を分析，数量化 III 類

で分析した結果を元にした回答対象者のクラう．アメリカにおいて用いられている小論文

スタリングを行っている．川島他 (2009) で採点システム e-rater を参考に，文体，論理構

は，自殺を希望した患者への医師のメッセー

成，内容の観点から日本語小論文を自動的に

ジ内容分析対象としている．同論文では，性採点するシステムを作成，公開している．自別や年齢とのコレスポンデンス分析．そのス

動採点以外では，吉村 (2009) にの，AO 入試

コアを用いた単語のクラスター分析などが行の選考書類の分析が挙げられる．この論文でわれている．KUSUMI et al. (2010) は，ノス

は，教育学部の AO 入試の選考書類について，

タルジアを感じるシチュエーションに関する内容のクラスタリングを行い，志望理由と希自由回答について，単語のクラスター分析な

望校種の連関など，内容と属性の関連性を調どを行った事例である．緒方他 (2010) におべている．

いては，司法解剖に関する遺族へのアンケー

授業に関わる学生からの働きかけの分析とトの自由記述欄について，MDS やクラスター

しては，佐川他 (2004) が挙げられる．ここで分析による分析を試みている．

は，授業で作成した看護研究抄録を元にして，実験に対する自由回答への分析も見られる．

共起ネットワークの分析などが試みられてい岡本他 (2008) では，心理学実験としてのゲーる．同様に，濃沼他 (2008) では，薬剤師のム参加者に，ゲーム内で用いた地域について，

実務実習に先立ち，自由記述のアンケートでその印象を記述させたものを用いて地域とコ

学生がどのような分野に関心をもつのか，頻レスポンデンス分析やクラスター分析を行っ度分析やコレスポンデンス分析により検討をている．岡本他 (2009) は，大学での一週間を行っている．谷塚・東原 (2009) では，現場で写真に撮影させ，その説明を分析対象としての実習科目の感想等について，単語間のクラいる．ここでは，語句と大学とのコレスポン

スタリングや，行き先と単語とのコレスポン

デンス分析，語句のクラスター分析が行われデンス分析などによる分析を行っている．さている．

らに，鈴木他 (2009) でも，薬学部学生の実務

安田・鳥山 (2007) は，これらの例とはやや実習を受け入れた病院の実習指導者を対象に，異なる．同論文では，電子メールによるコミュ

事前学習に対する期待の理由と事前学習に対

ニケーションの内容が分析対象となっている．

する印象について自由記述させ， 病院におけ受信者と送信者の関係とコミュニケーション

る職種とキーワードのコレスポンデンス分析の内容の分析や，企業におけるパフォーマン

や，「必要」や「不安」といった特性の原因とスの高い層のコミュニケーションでは，ポジなる単語の抽出を行っている．高橋他 (2009)

ティブな内容が多いといった，特徴の抽出がでは，中学生に対して，ストレッチはどのよ

行われている．

うなものと認識しているか，その内容につい教育学て確認している．

教育分野における応用は，自動採点の研究若干異なる例としては，椿他 (2010) があなど入試に関わるもの，授業に関わる学生へ

る．ここでは，学習の改善のために，学生にのアンケートの分析などがあり，どちらも学生

PDCA，CAPD サイクルを割り当て，その学からの働きかけに対して適切なフィードバッ

習プロセスを記録させたものを分析している．

クを返すための研究と言える．

両サイクルにおける文字数のカウント，出て入試に関わるものとしてはまず小論文の自動採点が挙げられ，国内におけるその代表的研究は，石岡 恒憲・石岡 恒憲 (2003) であろくる単語を用いたコレスポンデンス分析，その結果を利用したクラスター分析である．

文学あったのか，期と単語とのコレスポンデンス

序論においても述べたように，文学作品に分析による期ごとの特徴の確認を行っている．

おける著者推定の問題は，テキストマイニン

そして，答申と計画との類似度の分析，共起グという言葉が生まれる遙か昔から存在し，

タームのネットワーク分析なども実施されてこれらをテキストマイニングという理論を応いる．また，佐藤他 (2011) のように，豪雨に用した事例として紹介するのは不適切とも言対する教訓，課題等の自由記述データと，自える．また，著者推定を行っている論文も極治体が経験した雨量と当日の雨量のデータをめて多数存在するため，それらを紹介するの利用して，豪雨を経験したことのある市町村は困難である．そこで，ここでは現在この分としたことのない市町村，降水量の大きかっ野の中心を担っていると思われる二氏の論文

た市町村，少なかった市町村それぞれに特徴を紹介するにとどめる．

的なキーワードの抽出，キーワードのクラス

確認できた限り，1970 年代には既に，村上征勝氏による文学作品の著者推定の論文が存

ター分析を行った事例もある．
学術在する．たとえば村上 征勝 (2002) では，日テキストマイニングは，学術研究の基礎と蓮の著作とされているもののうち，真贋が不して使われることも多い．論文や特許データ

明である書物に対して，単語の出現率を用いベースの内容分析から，研究内容，課題の把たクラスター分析による分類からの推定を試

握などが可能だからである．

みている．また，同論文では，源氏物語のう

景山・辻 (2005) では，大学のウェブサイ

ち，他者の著作であるという説のある宇治十トを分析対象とし，経営工学系の研究内容に帖に関して，特定の名詞の出現率の確認，頻ついて，TF/IDF 値から大学の特徴を抽出し出助動詞を用いた数量化 III 類からの推定もている．類似した研究として篠原他 (2007)，試みている．

Masanori et al. (2008) がある．ここでは，特この問題については，金明哲氏の論文も多い．金・村上 (2007) では，10 人の作家の小説にアンカーテキストに注目し，研究室情報に特徴的な文字列の自動抽出を行っている．

と，6 人の書き手の日記について，1 編につき論文の内容分析は，医学，工学分野に多く見

平均 1 回以上出てくる単語に絞った上で， そられる．佐々木他 (2005) では，正規表現を利の単語を元にしてランダムフォレスト法によ用して，論文アブストラクトから原子状態をり著者の推定を行っている．

抽出している．小池 (2007) では，医学生物学

法・政治学

分野における論文データベースのテキストマ

法律文書はある程度定型化しているため，イニングに用いられる BioTermNet 開発し，分析対象として有用であるように見えるが，同ソフトを用いて，概念ネットワークの作成．

現状では判例の分析と特許文書の分析以外応

遺伝子と機能，疾患との関係などを調べる例

用事例は発見できなかった．特許文書の分析を示している．

については，学術研究への応用事例として後この分野において，最も応用が進んでいる

述する．川島他 (2010) では，判例データベーのは，企業ニーズも高い特許文書の分析であスを利用した知識マップを作成している．

ろう．豊田・菰田 (2011) のような書籍が出版

政策研究においては，答申書の分析が見らされていることからも，関心の高さが窺える．

れる．崔・浅見 (2004) では，住宅建設五箇年

石川他 (2004) では，繊維工学の分野で，特許計画の答申，計画について，各期 (5 年× 8 期)

文献から化合物とその性能との因果関係を抽において，それぞれどのような単語が頻出で出，整理している．酒井他 (2009) では，特許情報から技術課題情報を取り出すための手がものであり，研究の個性も出る部分であるが，かりとなる条件を調べ，実際に技術課題情報

たとえば小論文の自動採点システム，文学作を抽出する例を示している．

品の著者推定の問題のように，個々の目的に論文と特許情報の両方を分析対象としてい合わせたデータの作り方をするのは応用研究る例もある．山本 (2009) では，論文，特許情を行うものには困難が大きい．ソフトウェア

報に出てくる単語の類似性マップを作成し，が示す手順通りに分析を行うとなると，基本

企業と論文の著者の類似性を確認している．

的な名詞を抽出して単語間の関連を見る，単また，落合他 (2010) では，特許情報，科学論

語と属性の関係を見るという段階に留めざる

文に関するデータベースを作成し，それを用を得ないのが現状なのだろうと思われる．まいた特許情報に出てくる単語のマッピングのた，一般的なデータマイニングと同様，統計例を示している．

的仮説検定等の基本的な推測統計の手法を用考察・展望いることが難しい点も，応用事例が限られている理由であろう．

これまでに説明してきた応用事例を，分析

この問題を解決するためには，より多彩な分手法に着目して整理すると，概ね以下の通り

析手法を簡単な操作で実行可能なソフトウェに分類できる．

アが必要であると同時に，応用研究者がテキ

1. 単語の出現頻度の集計
2. 係り受けの頻度の集計
3. SOM，MDS による単語のマッピング
4. ベイジアンネット等による単語のネット
ワーク分析

5. コレスポンデンス分析，数量化 III 類による単語と属性，対象の同時布置

6. 対象のクラスタリング
7. SVM 等を用いたテキストの分類
8. キーワードの自動的な抽出

ストデータ分析の可能性をより強く感じ，こういった分析をしたいと考えられる状況が必要となるのだろう．

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と，用いられている手法はかなり絞られてい有村博紀 (2003). テキストマイニング：ウェ

る．単純な集計を行うか，単語間の同時出現

ブデータからの知識発見を目指しての割合を分析するか，テキストの属性の特徴

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日本

を出現単語を用いて分析するといった，記述

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応用数理，

テキストデータの場合，形態素解析され，ま浅川雅美・岡野雅雄 (2009). テレビ CM に登た，係り受け解析されたデータから必要な部

場するタレントに対する態度を決定する要

分をいかに抽出して実際に用いるデータとす

因の分析―自由記述のテキスト・マイニン

るかは，本来的には分析者に委ねられている

グ

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佐藤翔輔・林春男・田村圭子・浦田康幸 (2011).

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高橋亮輔・林英俊・渋川正人・中村崇・掛川習におけるキー概念集合を含む属性値の扱

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根拠表現への極性付与手法の提案 (研究速報)

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ランド・イメージ調査へのテキストマイニ
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習型 PDCA 及び CAPD サイクルを用いた学習過程テキスト情報の個人差を考慮した分析

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上田芳弘・成田仁志・加藤直孝・林克明・南保英孝・木村春彦 (2004). テキストマイニ
ングと強化学習を用いた電子メール自動分
配 (データマイニング)

電子情報通信学会

論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理，

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山本外茂男 (2009). 産学連携のマッチング性分析におけるテキストマイニングの有効性
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安田雪・鳥山正博 (2007). 電子メールログからの企業内コミュニケーション構造の抽出(特集 ソーシャル・キャピタルの組織論)
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谷塚光典・東原義訓 (2009). 教員養成初期段
階の学生のティーチング・ポートフォリオのテキストマイニング分析: INTASC 観
点「コミュニケーション」に関するリフレ
クションの記述から

日本教育工学会論文

大学入試研究ジャーナル