20250718_分析業務への生成AI活用(テキストマイニングを例題に)

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1. 分析業務への⽣成AI活⽤ 〜テキストマイニングを例題に〜 2025/7/18 NOB DATA株式会社 代表取締役 ⼤城 信晃
2. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 分析業務への⽣成AI(LLM)活⽤ • LLMは2025年7⽉現在ではまだまだハルシネーションは発⽣するものの、データ分 析の各フェーズにおいてかなり有⽤ • LLMをうまく使うことで、分析効率を2〜10倍程度まで上げることが可能( 体感値 ) • テキストマイニングを例に取り上げます( デモは時間があれば )
3. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ご参考：テキストマイニングのビジネスニーズ • Indeedで検索した結果(200件以上の求⼈)
4. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ご参考②：LLMでのサマリ • ディープリサーチ -> サマリ • 実はこれは従来のテキストマイニング技術では困難
5. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 分析業務への⽣成AI(LLM)活⽤ • ⽬的->仮説->データ収集->分析->レポート->アクション->(必要に応じて⾃動化) 製品の ユーザー評価 を知りたい ( 改善のため ) データ収集・ 整形 前処理 基礎分析 / 可視化 探索的分析 (EDA) 特化分析 レポート& アクション 提案 必要に応じて ⾃動化や後続 システム に組み込み ひとまず現状の課 題を把握したい (初期仮説の１つ： 星５と星１レ ビューを⽐較すれ ば、差があるので は？) 解き⽅を考える 次の仮説検証へ
6. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. データ収集フェーズ • 今回はM1 MacのAmazonの⼝コミをサンプルに収集 • その後のデータをCSVにする処理なども⼀⼿間 (☆LLMで⽀援可能) https://www.amazon.co.jp/product- reviews/B096F11HV9/ref=acr_dp_hist_1?ie=UTF8&filterByStar=one_star&reviewerType=all_reviews#reviews-filter-bar
7. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 形態素解析＆ランキング化 • ⽇本語を古典的な⽅法でテキストマイニングしようと思うと、区切りや品詞分解のための「形 態素解析」が必要。mecabやjanomeなどを使うが、環境構築が結構⼤変だったりする。 ( 最近はだいぶ楽にはなってますが・・ ) --- 品詞別 頻出語ランキング (ストップワード除外 前) --- [名詞] 購⼊: 11 バッテリー: 9 返品: 8 もの: 7 品: 7 .: 7 1: 6 画像: 5 の: 5 新品: 5 [動詞] し: 33 い: 6 れ: 6 なり: 5 さ: 5 する: 4 あり: 4 使っ: 3 いる: 3 思い: 3 [形容詞] 良い: 7 ⾼い: 4 悪く: 2 なく: 2 良く: 2 いい: 2 近い: 1 無く: 1 やすかっ: 1 やすい: 1 --- 形態素解析が完了しました ---
8. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ワードクラウド化( レビュー５と１で別々に ) • 形態素解析した後にワードクラウドを使うと単語の出現回数に応じて全体感をざっくり把握す ることができます
9. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ストップワードの除去 • て、に、を、は、などワードクラウド化しても意味の無い⾔葉をフィルタリングします • この辺は⼿作業で延々とやると時間がいくらあっても⾜りないので、辞書が公開されてたりし ます。(☆今ならLLMでも作れますね。便利な時代になりました)
10. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. その後：試⾏錯誤しながらレポートを作成 • 今ので「少しだけ」分析してますが、 実際は元の⽂章を⾏ったり来たりしながら、分析レポートを作成します • 最終的には「なぜ評価が良いのか・悪いのか」「その打ち⼿」をまとめます èこの辺りは結構分析者の「解釈⼒」で変わってくる部分でもありますね ・多分、新⼈なら５〜１０⼈⽇、中堅以上で１〜２⼈⽇仕事でしょう ( どこまでやるか、には依存しますが )
11. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ご参考：専⽤ツールもいくつかあります • 樋⼝先⽣が作られたKHCoderなどは⾮常に⼈気です • ノンプログラマーだけでなく、我々も普通に使います(ツールとして優秀) • 「データをどう可視化するか・解釈するか」は⾊々と勉強が必要です https://khcoder.net/ 【第２版】⽬次 •まえがき •第1章 内容分析から計量テキスト分析へ――継承と発展を⽬指 して •第2章 計量的分析の新たなアプローチ――2つのアプローチの 峻別と接合から •第3章 新たなアプローチによる分析の⼿順と実際――漱⽯「こ ころ」によるチュートリアル 《第2版で⼤幅に改訂》 •第4章 ⼿作業による伝統的な⽅法との⽐較――新聞記事の分析 結果から •第5章 現代における全国紙の内容分析の有効性――社会意識の 探索はどこまで可能か •第6章 情報化イノベーションの採⽤と富の有無――⾃由回答 データを⽤いた研究事例 •第7章 社会調査と計量テキスト分析 •第8章 研究事例に学ぶ利⽤の⽅策 《第2版で追加》 •資料A KH Coder 3 リファレンス・マニュアル 《第2版で⼤幅 に改訂》 •資料B 機能追加プラグイン「⽂錦（R）」シリーズ 《第2版で 追加》 •資料C KH Coderの使⽤条件とその考え⽅ •あとがき
12. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. LLMの使い道①：データ整形⽀援 • データを雑にコピペして、CSVにしてくれと依頼すれば⼤抵OK • ⼀応、ハルシネーションには注意ですが。 https://chatgpt.com/share/6879b5e8-1534-800f-9354-867930cbd99c
13. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. LLMの使い道②：プログラミング⽀援 • データを⾷わせて「xxし て」でバイブコーディン グならぬバイブアナリ ティクス • ChatGPTの環境だと⾃ 由にPythonライブラリ をインストールできない ので、 Google Colabなどを使 うと応⽤の幅が広がりま す
14. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. LLMの使い道③：解釈⽀援 • Outputの内容を読ませて、解釈するのもLLMは得意です ( 平均的な読み解きの場合。奇抜なアイディアとかは苦⼿ )
15. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. LLMの使い道③：解釈⽀援 • ⼝コミの分析結 果を解釈させる とこんな感じ
16. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 応⽤：分析AIエージェント • 中堅以上の分析者が1〜 2⽇仕事だった内容を、 1〜2時間で完了 • 以下、40分動画ですが ご参考まで(最初と最後 だけで良いです)。 https://x.com/doradora09/status/1945864915807600799
17. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 応⽤：分析AIエージェント • Output例
18. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. まとめ • 分析業務への⽣成AI活⽤の⼀例として「テキストマイニング」をご説明 • 新⼈が１〜２週間かかっていた仕事を⽣成AIを使えばおそらく１〜２⽇、分析 AIエージェントを使えば1〜2時間程度で実現できるポテンシャルがある • 今回は「⽣成AIでデータ分析の何が楽になるか」にフォーカスしました。 • 今後もしサービスとして売り出す検討を⾏う際はターゲットや売り⽅、「どこ でバリューを出すのか」などの議論も必要だと思いますが、⼀つご参考まで。
19. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 参考資料： 分析AIエージェントが40分・$10で作ったレポート
20. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ! !
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