「ビッグデータから有用な情報を取り出したいけど、どうやって分析すればいいの？」
「SNSの大量の投稿から顧客の声を分析したいけど、手作業だと時間がかかりすぎる…。」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、テキストマイニングの基本的なプロンプトから実践的な活用事例まで、誰でもタスク形式で使える生成AIツール『Taskhub』を提供する弊社が実際に行っている分析手法をご紹介します。
きっと役に立つと思いますので、ぜひ最後までご覧ください。
テキストマイニングプロンプトの利用ガイド
AI時代のプロンプトエンジニアリングは日々進化しています。下記のプロンプトは品質を保証するものではありません。ご自身の用途に合わせてカスタマイズしながら、最も使いやすいプロンプトを作成してみてください。
こんな人におすすめ！
- データ分析に時間を取られすぎて、本来の業務に支障が出ている事業会社のマーケターの方
- テキストデータの分析方法に悩む研究者やアナリストの方
- 顧客の声やSNSの投稿を効率的に分析したいビジネスパーソンの方
この記事のプロンプトで得られる効果
- テキストデータから重要なインサイトを素早く抽出できるようになります
- データの前処理から分析まで、作業時間を大幅に短縮できます
- 複雑な分析タスクを簡単なステップで実行できるようになります
テキストマイニングは膨大なデータを扱う必要があり、時として困難な作業となることがあります。しかし、適切なプロンプトを活用することで、データの整理から分析、そしてインサイトの抽出まで、効率的に進めることができるようになります。
テキストマイニングのプロンプトを活用する3つのメリット
1. トレンドを反映した最適な記事構成の実現
テキストマイニングを活用することで、検索キーワードの傾向や関連性を分析し、ユーザーが求める情報を的確に把握できます。
これにより：
- 検索意図に沿ったコンテンツ作成が可能
- 関連キーワードの網羅的な活用
- 記事の構成最適化によるユーザビリティの向上
2. ターゲット層に響くキーワードの効果的な配置
テキストマイニングによって得られた情報から：
- ユーザーの興味・関心の可視化
- 検索頻度の高いキーワードの戦略的な配置
- 自然な文脈でのキーワード活用が実現
3. SEO効果を最大化する記事執筆の実現
テキストマイニングデータを基にした記事作成により：
- 検索エンジンでの上位表示を狙える最適なキーワード密度の実現
- 関連キーワードの適切な配置によるSEO効果の向上
- ユーザーのニーズに合致した質の高いコンテンツ提供
これらのメリットにより、より効果的な記事執筆が可能となり、結果としてコンテンツマーケティングの成果向上につながります。
テキストマイニングプロンプトのご紹介
# 命令
今回は、テキストマイニングを現場で活用できるシーンに合わせて、プロンプトに則ってテキストマイニングを行なってもらいます。
# 意識すること
- 以下の内容は必ず含めること
- 具体的な説明文（目的に応じた適切な文字数で）
- テキストマイニングの観点
- データの前処理
- 形態素解析
- 頻出語の抽出
- 共起関係の分析
- 感情分析の実施
- 自然な日本語での出力を心がける
- 専門用語は極力避け、平易な表現を使用
# 必要事項
ターゲットとする分析対象の明確化：
- SNSの投稿内容
- カスタマーレビュー
- アンケート回答
- 社内文書
- 報道記事
# ターゲット（例）
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□ マーケティング担当者
□ 商品開発チーム
□ カスタマーサポート部門
□ 経営企画部門
□ データ分析チーム
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# 用途（例）
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□ 顧客の声の分析
□ トレンド把握
□ 商品評価の分析
□ リスク検知
□ 改善点の発見
===================================テキストマイニングプロンプトの実行例を3つ紹介
それではプロンプトが出力した実例を見てみましょう。ご自身の活用イメージをより膨らませてみましょう。
前述のプロンプトテンプレート命令文に、以下の入力テキストを記入し、実行しました。例1：感情分析の結果
入力テキスト：
「新商品は使いやすく、とても気に入りました。ただ、価格が少し高いです。」分析結果：
– ポジティブ要素: 使いやすさ(+0.8), 満足度(+0.7)
– ネガティブ要素: 価格(-0.3)
– 総合スコア: +0.4（やや肯定的）
例2：トピック抽出結果
入力テキスト：
顧客レビュー100件
分析結果：
主要トピック:
1. 製品品質 (出現率: 45%)
2. カスタマーサービス (出現率: 30%)
3. 価格設定 (出現率: 25%)
関連キーワード: 耐久性、対応、コスパ例3：要約生成結果
入力テキスト：
1000文字のビジネスレポート
分析結果：
要約:
・第1四半期の売上は前年比120%
・新規顧客獲得数が30%増加
・主力商品のシェアが5%拡大
重要ポイント3点を抽出し、200文字に圧縮テキストマイニングのプロンプト活用における3つの重要な注意点
1. データの前処理と品質管理
テキストマイニングを効果的に行うためには、入力データの品質が極めて重要です。プロンプトを作成する際は以下の点に注意が必要です：
- 不要な記号やスペースの削除
- 文字コードの統一
- 同義語や表記揺れの統一化
例えば：
「データを整形してから、以下の文章から重要なキーワードを抽出してください：
1. 不要な記号を削除
2. 表記揺れを統一
3. 分析に関係のないデータを除外」2. 分析目的の明確化
テキストマイニングの結果を有効活用するためには、明確な分析目的の設定が不可欠です：
- ターゲットとする情報の具体化
- 抽出したいキーワードの種類の特定
- 分析結果の活用方法の明確化
プロンプト例：
「以下のテキストから、
・ユーザーの感情表現
・製品に関する評価
・改善要望
に関連するキーワードを抽出し、カテゴリごとに分類してください」3. 適切な分析手法の選択
テキストマイニングの手法は目的によって使い分ける必要があります：
- 共起分析
- 感情分析
- トピック分析
- クラスタリング
効果的なプロンプト例：
「次のレビューデータに対して：
1. 頻出キーワードの抽出
2. ポジティブ/ネガティブ判定
3. 主要トピックの特定
を行い、それぞれの結果を表形式でまとめてください」
これらの注意点を意識することで、より精度の高いテキストマイニング分析が可能になり、有益なインサイトを得ることができます。また、これらの要素を組み合わせることで、より包括的な分析結果を導き出すことができます。
ChatGPTでテキストマイニングを行う際のプロンプトのまとめ
テキストマイニングは、ビジネスにおける重要なデータ分析手法として注目を集めています。しかし、多くの企業では専門的な知識やツールの使い方に課題を感じているのが現状です。
Taskhubは、そんなテキストマイニングの課題を解決する生成AI活用プラットフォームです。200種類以上の実用的なAIタスクを搭載し、テキストデータの分析や可視化を簡単に実行できます。特に、以下のような機能が特徴的です：
- 大量テキストデータの自動分類
- キーワード抽出と傾向分析
- センチメント分析
- トピックモデリング
- テキストクラスタリング
セキュリティ面でもAzure OpenAI Serviceを採用し、企業データの安全な取り扱いを実現。専門家による導入サポートも充実しているため、テキストマイニング未経験の方でも安心して活用できます。
本記事で紹介したプロンプトを活用することで、より効率的なテキストマイニングが可能になります。ぜひプロンプトをコピーして、実際のデータ分析にお役立てください。より詳しい活用方法は、Taskhubのサービス概要資料で確認することができます。
