近年、AI技術を活用したサービスが注目を集めています。自然言語処理の技術を用いて自然で流暢な会話ができるAIチャットボットサービスや、AI画像生成サービスなど無料で使えるものもあり、便利なAI技術が、身近に利用できるようになってきています。

*AIを活用するためには、蓄積されたデータを元にAIに学習をさせることが必要です。*しかし、AIが学習するとは、一体どういうことなのでしょう。その仕組みや流れなどについて気になる方も多いのではないでしょうか。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

## AIの学習の仕組みを知ってAIへの興味を深めよう

AIは学習することで、人間にとってより有益な情報をアウトプットすることができます。

例えば、AIによる画像の自動生成サービスなどで、AIが画風を学習して、特定のクリエイターの特徴を持ったイラストを生成する、といったことも可能です。その影響は大きく、イラストを公開している人たちから自分の絵をAIに学習禁止させたいと言う声も上がるほどです。

*AIの学習手法について知る時に、重要なキーワードとして「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」などが挙げられます。*

この記事では、AI技術に興味がある方のために、AI技術の概要や役立てられる分野などについて解説し、AIに学習させる方法の基本的な仕組みについて述べていきます。また、これをきっかけに、AI技術について学び、スキルアップを目指してみてください。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

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## AIとは一体どのようなものか

ここでは、AIに学習させる方法の前提知識として、AIとはどのようなものであるのかを解説します。AIの概要や使用されている分野、AIを活用できる職種の年収などについても説明します。

AIとは、Artificial Inteligenceの略称で、人工知能とも呼ばれます。人間の観察や思考、反応などの知能を必要とするふるまいを機械に行わせる技術です。

*AIの定義は研究者により異なるため、明確なものはありませんが、共通する認識として、「人間の知能をコンピュータ上に再現したもの」と捉えられています。*

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

AIは様々な分野で活用が進んでいます。例えば、AIによる言語処理では、文章の要約や翻訳、また、データを用いた文章の生成などができます。また、音声認識を活用してスマートデバイスの音声操作などにも使われます。

また、自動車に搭載されたカメラやレーダーなどから取得するデータを分析して車両を制御する、自動運転システムにもAIは活用されています。

*その他にも、マーケティング分野においては人流分析や需要予測、医療における診察での活用、コールセンター でオペレータの補助や問い合わせ対応を行うなど、AIの活躍の場面は一層広がってきています。*

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

### AIを活用できる職種の年収とは

AIを活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収と同程度から高めであることが分かります。

AIエンジニアは活躍できる分野が多く、画像処理や音声認識など、求められる技術も様々です。*AI技術の専門家としての高度なスキルを持ち、さらにAIを利活用する業界や分野における経験や知識が豊富なAIエンジニアであるほど高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

ここでは、AIを学習させる手法の1つである機械学習モデルについて解説します。機械学習には、教師あり学習や、教師なし学習、強化学習などのタイプがあります。

機械学習は、AIが学習する方法の1つです。機械学習では、コンピュータを用いてデータの反復学習を行います。学習によって得た知識を元に、データのパターンやルールを抽出してモデル化します。

機械学習では、人間に与えられた基準を元にトレーニングを行います。**機械学習でトレーニングすることによって、AIは得られたデータを元に未知のデータに対して何らかの判断を下すことができるようになります。**

*教師あり学習とは、「入力したデータ」に対して、人間が「正解のデータ」を教えて学習させる方法です。*与えられた正解のデータに対して、入力されたデータが「正しいか」「正しくないか」を繰り返し学習します。

この学習により、AIは「識別」「分類」などを行うことができるようになります。例えば「正解のデータ」として、「犬」の画像データを与えれば、「猫」の画像データが入力されたら「正しくない」と識別したり、「人間」「犬」「猫」の写真を分類したりすることができます。

また、過去のデータを数値として学習し、連続する数値の次の値を予測する、「回帰（予測）」も可能です。回帰では、結果のデータから原因を予測することができ、天気の予測や、店舗の売上予測を行うのに活用できます。

教師なし学習は、AIに正解を与えずに「データの構造」を学習させる方式です。*教師あり学習では、あらかじめ正解データが与えられますが、教師なし学習ではコンピュータ自身が試行錯誤してデータ内の特徴を抽出し、似たようなもの同士をグループ分けします。*

例えば、大量のデータの中からデータの特徴的な構造の類似部分を抽出することで、画像データの集まりを写っている人物の性別でグループ分けしたり、自動車やバスといった車の種類で仕分けしたりすることができます。

*強化学習は、AIが行なった出力に対してスコア（報酬）をつけることにより、コンピュータが自ら高得点を目指して試行錯誤を行い、より正確さの高い判断を行うことができるようにする学習のやり方です。*

教師なし学習と同じく、正解データを学習させることはありませんが、強化学習では、機械自身がより高い報酬を得るために、適切で効率的な判断を行うように動くという点が異なります。

ディープラーニングは、機械学習の1種ですが、AIにより複層的に学習させることができることから注目を集めています。ここでは、ディープラーニングの概要と、それを実現するためのニューラルネットワークについて説明します。

*ディープラーニングは、機械学習をさらに細分化したもので、自ら判定基準を学習し、自動で学習を繰り返すものです。*機械学習は、学習に同じプログラムを使って学習を繰り返しますが、ディープラーニングでは、目的にあったプログラムを自ら生成します。

また、膨大なデータを参照にすることで、注目すべき要素を自ら学習し、人間の指示に頼らずに学んでいきます。学習のアルゴリズムが、自分自身で予測が正解かどうかを判断します。

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

### ニューラルネットワークとは

人間の脳を構築するニューロン（神経細胞）は、他のニューロンと信号をやりとりしながら様々な情報処理を行っています。この仕組みをコンピュータで再現しようとする仕組みがニューラルネットワークです。

**ディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用したもので、人間の脳機能が持つ学習プロセスを真似たものであると言えます。**

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

### ディープラーニングのアルゴリズム

*ディープラーニングでは、様々なアルゴリズム（数学的計算手順）を用いて、単純な計算を膨大な量積み重ねています。*

代表的なアルゴリズムである「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」は、主に画像認識の分野で利用され、学習した画像データから特徴量を抽出し、それを区別することで、精度の高い画像認識を実現します。

また、「RNN（再帰型ニューラルネットワーク）」は、前の計算が今の計算の基になり、その繰り返しで情報利用が増えていくという仕組みで、以前の計算結果との関係性を踏まえて、前後の流れを踏まえて意味を把握できます。この特徴から、対話や翻訳といった、自然言語処理を行う時によく使われるアルゴリズムです。

## AIに学習させるメリットとは

AIには、機械学習やディープラーニングのような様々な学習方法があることがわかりました。では、AIに学習させることで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。

AIに学習を行わせて、期待できるものの1つが、作業の効率化です。*業務にAIを導入し、学習させることによって、省力化や自動化を推進でき、人間が時間をかけて行っていた作業を、AIにより短時間で行えるようになるでしょう。*

また、学習が進むほどAIの正確性は向上します。人間の手による作業にはミスはつきものと言えますが、学習されたAIによって、より正確な作業ができるようになります。

### 蓄積した大量のデータを分析できる

AIは膨大なデータをもとに学習し、分析したり予測したりすることができます。あらゆるデータを分析し、マーケティングや企業戦略の立案に役立てることができます。

*AIに学習させ、活用するスキルを身につければ、蓄積された顧客データに基づいて、顧客の購買行動の予測を行ったり、プロモーションのタイミングやアプローチの方法を立案したりと、ビジネスにも大いに役立てることができます。*

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## AIに学習させる方法を学び興味をキャリアにつなげよう

ここまで、AIの概要から、AIに学習させる方法や、学習させるメリットなどについて解説してきました。AIについて興味を持ったら、ぜひ勉強を深めてみることをおすすめします。

*これからの時代、AI技術は多くの分野で活用されることが予測されます。*AIの知識やスキルを学んで、活かせる会社に転職し、キャリアアップを目指すのも良いでしょう。

しかし、1人で理想の企業を探すのは難しいものです。自分のスキルや、エンジニアとして描く将来像を目指せる会社に出会うには、できるだけ多くの企業へアプローチをする必要があるでしょう。

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近年注目を集めているAIを活用するためには、AIに学習させる工程が不可欠です。AIに学習させるためには、機械学習、ディープラーニングなどの手法があります。この記事では、AI技術に興味を持つ方のために、AIの概要や、学習させる方法などについて解説します。

AIを活用するためには、データを学習させることが必要

AIの機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などのタイプがある

AIのディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用し、人間の脳が持つ学習機能をコンピュータで再現しようとする手法である

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

**AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを指します。**指示や命令文自体やそのフォーマットを指す場合もあります。AIプロンプトは生成系AIシステムの登場により、重要度が高まっています。

基本的なAIプロンプトですが、何かを質問することでAIシステムがそれを理解します。単純に言うと、*「〇〇を教えてください。」が基本的なプロンプトとして成立します。*後は、その基本形に追加の指示や命令を加えていくことで、希望する回答に応答を近づけていくことができます。

*プロンプトエンジニアあるいはAIプロンプトエンジニアとは、生成系AIシステムに対して最適な指示や命令を出すエンジニアです。*最適なプロンプトを送ることで、最も要件に合う回答を得たり、テキストや画像・イラストなど高品質のコンテンツを生成させたりすることが可能です。

利用拡大に伴い、今後求人も増えると期待が高まっています。

プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理やプログラミングの知識が必要です。知識吸収には、機械学習の勉強や資格などを取得するのも良いでしょう。

プログラミングの基礎知識とは？未経験の方にも分かりやすく解説

### AIシステムの理解できるプロンプトは

*AIシステムの理解できるプロンプトは、汎用的な言語に基づくものから特定のことを表す専門用語まで多岐に渡ります。*例えば画像生成システムの場合はイラストの種類や顔の表情などを特定のキーワードで表す場合もあります。

プロンプトは、「〇〇を教えてください。」が基本形ですが、質問者が都度言い方を変えると回答内容にばらつきが出てしまいます。そのため、*定型文やフォーマット一覧を事前に作成しておくと、業務利用や再利用時に精度よくAI生成を行うことができます。*

## ChatGPTが理解できるプロンプト

*ChatGPTは、大規模言語モデルによって学習し、幅広いトピックや質問に対応できるよう設計されています。*また自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送信します。理解できるプロンプトは多岐に渡ります。その詳細は以降で解説していきます。

【参考】：[ChatGPT](https://openai.com/product/chatgpt)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

*ChatGPTは、"こんにちは"などの挨拶から、"最近の〇〇は何ですか？"や"おすすめの〇〇はありますか？"などの、対面でのコミュニケーションに相当する会話が可能です。*体調が悪い時には、健康やメンタル面の質問の質問にも対応してくれます。

こちらが最も多い使用方法だと考えます。*"〇〇の△△について教えてください。"、"〇〇に関する最新の研究について教えてください。"などと質問し、情報を得ることができます。*同様に、"〇〇でおすすめの観光スポットはありますか？"などとすると、見どころを教えてくれます。

### 具体的な比較や専門情報を得る

*特定の製品やサービスを知りたい場合は、"〇〇と△△の違いは何ですか？"と聞いてみてください。*"最適な〇〇はありますか？"や、"どの〇〇が△△をする際に最適ですか？"と聞くと、用途別に最適な候補を教えてくれます。

*生成AIの得意とする、創作のサポートが得られます。*"〇〇を考えるのにアイデアをください。"や、"〇〇を制作するためのアドバイスを教えてください。"、"ユニークな〇〇のアイデアを教えてください。"と質問すると、候補を生成してくれます。

## 実際にプロンプトを記述してみる

先にプロンプトの分類を挙げましたが、AIシステムはさまざまなトピックや質問に対して広範囲に対応できるよう考えられています。*特定のトピックや質問があれば、それに基づいてより具体的なプロンプトを与えることで、さらに正確な回答を生成することができます。*

例えばChatGPTに、“新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。” のように質問してみます。この場合、次の図のように回答が得られます。

~~　【図】：プロンプトの基本形~~

ここで得られたのは、「リモートワーク向けのフィットネスプラットフォーム」と「エコフレンドリーな食品宅配サービス」のアイデアです。何の前提もない基本形では、無難な回答のみが表示されます。

### プロンプトに追加指示を与える

ここからはChatGPTを用いて、汎用的な回答からよりポイントを絞った回答を得るための追加指示を解説していきます。*具体的にはAIプロンプトを最適化するために、以下のような指示を追加していきます。*

・詳細な情報を加える
・回答形式を指定する
・質問の制約や範囲を指定する
・優先順位を明確化する
・補足事項を加える

詳細は以降で解説していきます。

### プロンプトに詳細な情報を加える

*生成AIの回答を、自身が求める回答に近づけるには、聞きたいことや関心のある事を具体的にかつ詳細に伝えます。*例えば、”最新の〇〇について教えてください。特に△△に関して知りたいです。”、といった質問は、回答領域がはっきりしますので、より適切な回答が得られます。

先の基本形に図のように、「地域振興と地方活性に関する」と具体的に情報を追加し、“地域振興と地方活性化に関する、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに詳細な情報を加える~~

この場合の回答は、「地域特産品のオンライン販売プラットフォーム」と「地域観光ガイドアプリ」のアイデア」が得られました。確かに「地域振興と地方活性に関する」情報によって範囲に絞り込みがされています。

### プロンプトに回答形式を指定する

*回答の形式やレベル感について具体的な要求がある場合は、プロンプトで指示します。*例えば、”〇〇などの言葉を使って説明してください”、”初心者向けの用語で説明してください”、などといった指示を追加することができます。

基本形に図のように、「シニア世代に分かる言い方と内容で」と回答形式を指定し、“新規ビジネスのアイデアを、シニア世代に分かる言い方と内容で2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに回答形式を指定する~~

この場合の回答は、「シニア向けライフサポートサービス」と「シニア向けオンライン学習プラットフォーム」の2点で、さらに具体的なサービス内容が分かりやすく追加されています。

なお、回答文字数の都合ですべての回答が表示されていませんが、ブラウザ下部の「Continue generating」をクリックすると残る回答も表示されます。参考としてお伝えしておきます。

### プロンプトに質問の制約や範囲を指定する

*特定の条件や制約がある場合は、その条件をプロンプトに指定します。*例えば、”〇〇の△△を××する方法を、□□の条件を考慮に入れながら教えてください”、というような具体的な要件を指示します。

基本形に図のように、「売り上げを最大にするように」と具体的に質問の制約を追加し、“新規ビジネスのアイデアを、売り上げを最大にするように2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに質問の制約や範囲を指定する~~

この場合は、「カスタマイズ可能な健康食品サブスクリプション」と「オンラインチュータリングプラットフォームの拡大」の2つの回答が得られました。チュータリングとは家庭教師のことを指します。得られた回答は売り上げ効果が高い候補ですので、自身の気づきにもなるはずです。

### プロンプトに優先順位を加える

*複数の質問を行う場合は、質問の優先順位をつけることでどの質問に重点を置くか、指示することができます。*例えば、”まず最初に、〇〇の△△について教えてください。それから、〇〇の□□も教えてください”、という具合に指示を追加します。

ここでは次のように、優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」と情報を加えて見ます。
“新規ビジネスのアイデアを、まず売り上げに関する項目を1つ出してください。続いて、利益に関する項目を1つ出してください。”

得られた回答は次の図の通りです。

~~　【図】：プロンプトに優先順位を加える~~

得られた回答は、売上増加策と利益創出策の2点です。ここでは各1件の回答としましたが、ブレストなどを行う場合はそれぞれ3つあるいは5つを指定して議論するのが良いでしょう。

### プロンプトに補足事項を加える

*不足している情報や関連する背景情報がある場合は、それを追加します。*例えば、”〇〇の資料を作成しています。”や、”今度の△△で使用する□□を準備しています。”などと、伝えることで、よりニーズに合う回答が生成されます。

ここでは、プロンプトに「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」と補足事項を加えて、次のように質問してみます。
“他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”

この場合、次の図のように回答が得られました。

~~　【図】：プロンプトに補足事項を加える~~

得られた回答は、既存のアイデアを含んでいないと説明されています。「モビリティシェアリングエコノミープラットフォームのための電力供給インフラストラクチャの開発」と「プラントベースドミート（植物由来の肉）の研究・開発」の2点です。興味深いアイデアですので、実現可能性なども確認するのが良いでしょう。

### プロンプトにすべての指示を追加する

これまでに、プロンプトに肉付けすべき要素を確認してきました。次の指示は、すべての指示を追加した場合のプロンプトです。

```
地域振興と地方活性化に関する、提案を行っています。
他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。
提案するアイデアは、シニア世代に分かる言い方と内容にしてください。
優先順位は、まず売り上げ最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
続いて、利益最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
最後に、全体のまとめを追加してください。```

*この指示は、学んだプロンプトの組み合わせです。*次の図のようにまとめてみます。

~~　【図】：すべての指示を追加した場合のプロンプト~~

すでに学んだ基本形に追加する情報を①～⑤に、全体の調整を⑥に整理すると、次のようにまとめることができます。

・①詳細な情報を加える
　「地域振興と地方活性に関する」などを加える

・②回答形式を指定する
　「シニア世代に分かる言い方と内容で」などを加える

・③質問の制約や範囲を指定する
　「売り上げを最大にするように」などを加える

・④優先順位を明確化する
　優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」などを加える

・⑤補足事項を加える
　「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」などを加える

・⑥すべての指示を追加する
　「最後に、全体のまとめを追加してください」などを加えて、指示を調整する

⑥はいくつかバリエーションがあります。例えば「500文字にまとめてください」と文字数を調整したり、「あなたの立場は〇〇です」や「△△の視点で説明してください」など立場や論点を明確にしたりすることもできます。これらの指示は、より具体的な回答を生成するのに役立ちます。

以下の図は、上記プロンプトで得られた回答です。

~~　【図】：すべて指示を追加した回答~~

売り上げの最大化に関しては「シニアライフ応援センター」の設立、利益最大化に関しては「シニア専用エンターテイメントサービス」の提供、がアイデアとして得られました。まとめには、豊かな生活を送るシニア世代に対する考えが整理されています。

追加した指示は、回答を見ながら徐々に最適化を図ることもできます。

## AIプロンプトは目的を明確にすると効果的

AIのプロンプトは、多少分からないことでも回答が得られるメリットがあります。そのメリットをさらに活かすには、より目的を明確にし、背景などの追加情報を適切にプロンプトに盛り込むことが重要です。

図解したようにプロンプトにより多くの追加情報や指示を提供することで、さらに満足のいく回答を得ることができます。

AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを表します。生成AIでは自然言語処理が可能ですので、会話のように指示を送信し回答を得ることが可能です。ここでは、AIに対する指示であるプロンプトの概要から記述の最適化まで解説していきます。

AIプロンプトとは、AIシステムに対して指示や命令を出すことを指します

生成AIでは自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送ります

プロンプトでは、背景や補足情報などを正確に伝えることで要望に沿った回答が得られます

AIプロンプトとは？概要からプロンプト記述の最適化まで解説！

## AI活用のテキストマイニングとは

AI活用の幅が広がっています。**AIは自然言語処理でも利用されてきており、文字データ処理に対する期待も高まっています。**ここでは、従来の統計解析で難しいとされている定性データについて、テキストマイニングの現状をAI活用の可能性とともに解説していきます。

### そもそもテキストマイニングとは

*テキストマイニングとは、大量のテキストデータ（文字データ）から有益な情報を取り出し（マイニング＝採掘する）活用することを指します。*

テキストデータは、顧客の声としてSNSやWebに多く見られます。その文字列から得られる情報も、数多く集めて眺めるとそれぞれの関係や傾向を掴むことができます。そのデータ群から価値あるものを取り出すことを、テキストマイニングと言います。

### 定量データと定性データの違い

ビッグデータで、あらゆるデータが蓄積され価値ある情報として活用が試みられています。

データの分析というと統計解析が思い浮かぶ人も多いでしょう。統計解析では、数値化された定量データの分析を得意とします。ここで言う「定量データ」とは、あらかじめ決まった売り上げや利益・販売数など、数値として比較できるデータを指します。

この定量データを時系列に蓄積し、前年度比較や今後の販売予測などに利用します。

テキストデータは、人が感じる印象や感情など数値がしにくいものです。このような数値化しにくいデータを、「定性データ」と言います。アンケートの自由記入欄を考えると、その欄には多様な意見が記述されていますが、同じような回答の傾向がみられる場合は、対策が必要となります。

*分かりやすく言うと、「定量データ」は数値化されたデータ、「定性データ」は数値化しにくいデータと覚えておくと良いでしょう。*

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

### テキストマイニングで扱うデータ

テキストマイニングで扱うデータは、どこから得られるでしょうか？理解しやすいようにいくつかの分類で解説していきます。以下は、企業が対象とするテキストデータの入手経路です。

・*直接の顧客*
直接の顧客は、自社の問い合わせ窓口のデータを活用します。コールセンターを解説している場合は、問い合わせの電話や電子メールなどが挙げられます。また、ウェブの問い合わせフォームなども該当します。チャットボットを導入している場合は、そのやり取りも利用します。

近年ではSNSに感想を投稿する場面も多いので、TwitterやInstagram・Facebookなどもデータとして活用するのが良いでしょう。

・*将来の見込み客*
リーチできていない顧客や新製品開発などの意見は、アンケートなどを実施し、集計します。SNSや口コミ・商品比較サイトの投稿、ブログなどが対象となります。自社の競合する商品やサービスに関しても得られる情報は活用対象とします。

・*社内業務や社内作業*
社内打合せのメモや議事録、あるいは営業活動の報告書は見過ごさず活用できる情報はテキストマイニングで抽出すると良いでしょう。営業の日報などは、社内と顧客を結ぶ接点でもありますので、有効活用が望まれます。

### テキストマイニングの利用メリット

*利用メリットとしては、顧客の真のニーズを把握できることが挙げられます。*データを抽出することにより、商品の改善が促進され、ニーズに合う商品開発や訴求のためのプロモーションなどに活用することができます。

競合との差別化や、自社の価値を高めるブランド戦略にも有効です。将来の事業戦略を立案するうえでも、経営判断を手助けする情報となるでしょう。社内においても業務改善が促進し、結果として顧客にプラスとなる仕組みを設けることができます。

### AIを活用したテキストマイニングの特徴

テキストマイニングは定性データが対象であるため、人手で集計するのは大変な労力を要します。抽出手順を決めるのも一苦労です。エクセル集計も不可能ではありませんが、AIや集計ツールを活用することで、労力を大幅に削減することが期待できます。

集計ツールにより、単語の出現頻度の表示や、スコアが高い単語を大きいサイズで表示するワードクラウドが、より簡単に実現できるようになります。*

特にAIの活用は、蓄積されているビッグデータ全体を対象とした分析も可能になりますので、単語同士のつながりが分かる共起ネットワークの表示など、幅広い情報の関係性や優先付けなどが可能になります。*

## AIベースのテキストマイニングのツールと事例

*テキストマイニングは、いかに大量のデータから効率的に有効な情報を抽出し可視化できるかが重要です。*そのためには深層学習や機械学習など、AI技術を用いて広範囲な情報が活用できれば、意思決定や意思統一などにも有効です。ここでは、良く利用されるツールと活用事例を解説していきます。

### AIテキストマイニング by ユーザーローカル

*「AIテキストマイニング」は、ユーザーローカルが提供するAI活用のテキストマイニングサービスです。*アンケートの自由回答やコールセンターの音声ログ、クチコミなどの分析、感情認識など、AIを活用して価値ある分析結果が得られます。

使い方は簡単で、ウェブのフォーム欄に張り付けたり、ファイルをアップロードしたりするだけで利用できます。誰もが利用可能な無料版に加えて、企業向けに機能拡張したビジネス版も提供されています。利用実績が多く、手軽に始めることができます。

【参考】：[AIテキストマイニング by ユーザーローカル](https://textmining.userlocal.jp/)
【参考】：[AIテキストマイニング ビジネス版](https://textmining.userlocal.jp/enterprise_textmining/)

*「KH Coder」は、テキストデータの内容分析・テキストマイニングを行うフリーソフトウェアです。*日本語と英語に対応しており、アンケートの自由回答やインタビューの記録・新聞記事などに対応します。

内部ではR言語を用いており、研究用途の分析の実績も多数あります。プログラム開発不要で、多変量解析による分析を行うことができます。AI・機械学習にも対応します。Windows版は、手間なくインストールが可能です。

【参考】：[KH Coder](https://khcoder.net/)
【参考】：[KH Coder 3 ダウンロード](https://khcoder.net/dl3.html)

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

*「R言語」は、統計解析で用いるオープンソース・フリーソフトウェアのプログラミング言語です。*定量データの分析のみならず、定性データ分析にも活用できます。ここで「RMeCab」などの日本語テキストマイニングパッケージを導入すると、目的のテキストマイニング環境が構築できます。

使用するには、ベースとなる日本語形態素解析器MeCabとともに導入します。R言語をお使いの方であれば、戸惑うことはないでしょう。

【参考】：[The R Project for Statistical Computing](https://www.r-project.org/)
【参考】：[GitHub RMeCab](https://github.com/IshidaMotohiro/RMeCab)
【参考】：[アールメカブ](https://rmecab.jp/new/)
【参考】：[GitHub MeCab](https://taku910.github.io/mecab/)

R言語入門！概要や基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説！

### AIテキストマイニングの事例

テキストマイニングは、ツールやサービスを利用することで手間なく始めることができます。*アンケート集計や、意見の集約、授業での活用などのニーズも増えていますが、オンラインで集計するフォームを活用することもできます。*以下が、具体的なフォームの例です。

・*Microsoft Forms*
Microsoft Formsは、Microsoft 365の機能でExcelやSharePoint・Teamsなどから利用することもできます。回答の可視化やExcelでエクスポートしたデータを活用することもできます。AI技術により作業の支援や提案が行われます。

【参考】：[Microsoft Forms](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/online-surveys-polls-quizzes)
【参考】：[Microsoft Forms: アンケート データに関するより多くの洞察を得る](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%88%E3%82%8A%E5%A4%9A%E3%81%8F%E3%81%AE%E6%B4%9E%E5%AF%9F%E3%82%92%E5%BE%97%E3%82%8B-5c8b89aa-eee3-4ac2-8377-55f2bcf986af)

・*Google Forms*
Google Formsは、Googleが提供するオンラインフォームです。フォームの作成や自動集計などに使用します。おすすめするのは、ユーザーローカルの「AIテキストマイニング」との併用です。Google Formsで簡単に作成したフォームデータは、スプレッドシートに保存することができます。

そのスプレッドシートは「AIテキストマイニング」の入力データに利用できます。

この手法は、学校教育でも着目されています。クラスのワークショップでリアルタイムに活用したり、学級通信で結果を共有したりして、生徒が感じていることを簡単に可視化することができます。

【参考】：[Google Forms](https://www.google.com/intl/ja_jp/forms/about/)

## AI活用のテキストマイニングは見えない要求を可視化します

従来のように人手によるテキストデータの集計作業は、非常に労力を伴います。特に情報源が多様化され、顧客のニーズも多岐に渡る現代では、真のニーズを把握するのは容易ではありません。見えない要求や隠れた問題は、時間の経過により大きな障害となり得ます。**AI活用のテキストマイニングは、定性データの分析方法としておすすめの方法です。**

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