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タレパレ通信
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#12 人材情報の集約から活用へ！ 「テキストマイニング」
タレパレ通信12通目の配信内容を公開しています。
タレントパレット通信（通称：タレパレ通信）12通目では、収集したアンケート結果の分析例をもとに、テキストマイニングの使い方についてご紹介しています。
アンケートを収集するまではできそうですが、
内容を全件読むだけで時間がかかって、
施策につなげることができません…。
内容を全件読むだけで時間がかかって、
施策につなげることができません…。
そんなときはテキストマイニングです。
今日のテーマ
１. テキストマイニングとは
２. 人事アンケートでどう活用すべきか
３. 定性データと定量データを組み合わせる
２. 人事アンケートでどう活用すべきか
３. 定性データと定量データを組み合わせる
テキストマイニング…？それを使えば、
数千人の社員アンケートも分析できますか？
数千人の社員アンケートも分析できますか？
もちろんです！
マーケティング部門では、アンケートでも
数千規模、twitterなどのSNSの分析になると
数百万件規模のテキストデータを、
テキストマイニングを使って解析し、
市場のニーズを日々分析しています。
数千規模、twitterなどのSNSの分析になると
数百万件規模のテキストデータを、
テキストマイニングを使って解析し、
市場のニーズを日々分析しています。
テキストマイニングとは、
マーケティング業界で生まれた技術です。
マーケティング業界で生まれた技術です。
テキストマイニングとは
テキストマイニングとは、
アンケートを始めとしたテキスト文章を、単語や文節に分割して、
その出現頻度や相関関係を分析し、有益な情報を探し出す技術です。
マイニング（mining）とは「採掘」という意味で、膨大なテキストの
山から価値ある情報を掘り当てるといった意味が込められています。
アンケートを始めとしたテキスト文章を、単語や文節に分割して、
その出現頻度や相関関係を分析し、有益な情報を探し出す技術です。
マイニング（mining）とは「採掘」という意味で、膨大なテキストの
山から価値ある情報を掘り当てるといった意味が込められています。
人が日本語の理解する時のように読み取ってるんですね。
実は、日本語は世界の言語の中でも
難しい言語とされ、“人が理解するように”
くみ取るには高度な技術力が必要です。
難しい言語とされ、“人が理解するように”
くみ取るには高度な技術力が必要です。
確かに日本語はひらがな、カタカナ、
漢字が混ざっている上、英語と違って単語で
区切られてないので、どこまでが1単語なのかもわかりにくいですね。
漢字が混ざっている上、英語と違って単語で
区切られてないので、どこまでが1単語なのかもわかりにくいですね。
タレントパレットには見える化エンジン※の
高度なテキストマイニング技術が搭載されているため、文脈まで解析できるようになっています。
高度なテキストマイニング技術が搭載されているため、文脈まで解析できるようになっています。
【参考サイト】見える化エンジン
（https://www.pa-consul.co.jp/mieruka/）
（https://www.pa-consul.co.jp/mieruka/）
そのテキストマイニングが、人事部の
アンケートでどう活用できるんですか。
アンケートでどう活用できるんですか。
それではよく社員向けに実施される、
ES調査を例に出して説明しましょう。
ES調査を例に出して説明しましょう。
| 設問 |
| １．会社に対する満足度は何点ですか？ |
| ２．評価に関する満足度は？ |
| ３．働きやすさに関する満足度は？ |
| ４．業務内容に関する満足度は？ |
| ５．仕事を通じた成長に関する満足度は？ |
この場合の定量分析のテーマは下記です。
■ 各項目の満足度の集計
（評価の満足度は高い。自己成長の満足度は低い）
■ 組織、年代、役職別の満足度集計
（GM以上は非常に満足している割合が高い。）
■ 総合満足度に対する影響度が高い項目の特定
（評価満足度が高い社員は、会社に対する満足度が高くなりやすい）
一方で、受け手からすると、
この調査は次のような疑問が残ります。
この調査は次のような疑問が残ります。
【疑問点】
1.満足度の高い/低い理由は何なのか？
2.世代・等級などで差はでないか？
3.満足度調査の設問として漏れがないか？
1.満足度の高い/低い理由は何なのか？
2.世代・等級などで差はでないか？
3.満足度調査の設問として漏れがないか？
それぞれの設問に、理由を問う自由記述の
設問を加え、テキストマイニングすると
こうした疑問を解決することができます。
設問を加え、テキストマイニングすると
こうした疑問を解決することができます。
1.満足度の理由のランキング化
2.各項目に対する組織、年代別、役職別の話題の比較
（本社は勤務時間、支社は通勤時間の話題がそれぞれ多い）
3.不足している/分割すべきテーマの発見
（「働きやすさ」はオフィス環境、人間関係、社内制度の
3つに話題が分かれる）
2.各項目に対する組織、年代別、役職別の話題の比較
（本社は勤務時間、支社は通勤時間の話題がそれぞれ多い）
3.不足している/分割すべきテーマの発見
（「働きやすさ」はオフィス環境、人間関係、社内制度の
3つに話題が分かれる）
テキストマイニングできるなら、
自由記述だけでもよさそうですね！
自由記述だけでもよさそうですね！
自由記述だけの場合、重要度のような
定量的な指標が読み取れず、逆に不便な
データになる可能性があります。
定量的な指標が読み取れず、逆に不便な
データになる可能性があります。
定量的な指標…？
先生、いつもちょっと難しい表現されますね…。
先生、いつもちょっと難しい表現されますね…。
それは失敬！
例えば、
「仕事内容はつまらないが、
よい仲間が多いので満足しています」
と書かれた場合、何が読み取れますか？
「仕事内容はつまらないが、
よい仲間が多いので満足しています」
と書かれた場合、何が読み取れますか？
トータルして満足していることと、
その理由が、“仲間のおかげ”ということが
分かります…!
その理由が、“仲間のおかげ”ということが
分かります…!
そうですね。
でも、「どの程度満足しているのか、仕事内容はどれだけ不満なのか？」などは読み取れますか？
でも、「どの程度満足しているのか、仕事内容はどれだけ不満なのか？」などは読み取れますか？
…うぅ…、たしかに“どの程度”かは
分からないです…。困りました…。
分からないです…。困りました…。
定量分析は「今の実態」、
定性分析は「その理由」を
読み解くための分析です。
それぞれ目的が異なるため、
２つを組み合わせて分析することが大切です。
定性分析は「その理由」を
読み解くための分析です。
それぞれ目的が異なるため、
２つを組み合わせて分析することが大切です。
具体的なテキストマイニングの分析手法に
ついては下記のFAQでまとめていますので
ぜひログインして一度読んでみてください。
ついては下記のFAQでまとめていますので
ぜひログインして一度読んでみてください。
次回は、アンケートの定量分析や分析事例を
ご紹介します。
ご紹介します。
将来は飛行機のパイロットを目指している
タレパレ先生です。今日はどうしました？