テキストマイニングとは、アンケートの自由記述や問い合わせ履歴などの文章データから、傾向や特徴を抽出して可視化する分析手法です。人が全文を読み込まなくても、頻出語や話題のまとまり、感情の傾きを把握できます。文章の内容を「扱えるデータ」に変換する入口だと捉えると理解しやすいでしょう。
分析の流れは、形態素解析で文章を単語に分け、重要語の抽出や共起（同時に出やすい語）の確認を行うのが一般的です。さらに、トピックモデルで話題を分類したり、感情分析でポジティブ・ネガティブの傾向を測ったりもできます。結果はワードクラウドやネットワーク図、カテゴリ別の比率などで示されることが多いです。
テキストマイニングでは、表記ゆれや誤字、専門用語の扱いで結果が大きく変わるため、前処理の設計が重要になります。辞書の整備やストップワードの設定を行い、分析目的に合う粒度で単語を揃えることが大切です。個人情報やセンシティブデータが混ざりやすい領域なので、マスキングとアクセス権限、監査ログまで含めて運用すると安心でしょう。
