ここまでのシリーズでは、テキストデータ分析を使って、

・アンケートの自由回答から改善点が見えた話

・商品レビューから売れなかった理由が分かった話

・日報から忙しさの原因が見えてきた話

・問い合わせ対応の負担が減った話

といったケースを紹介してきました。

最終回となる今回は、
テキストデータ分析を仕事にどう定着させるかを整理します。

振り返って分かる、共通点はとてもシンプル

これまでのケースを振り返ると、実は共通点がいくつかあります。

・特別なデータは使っていない

・難しい統計モデルも使っていない

・完璧な分析を目指していない

それでも、判断や改善には十分役立っていました。

ポイントは、
「分析すること」ではなく「考えやすくすること」です。

テキストデータ分析は「正解を出す道具」ではない

分析という言葉から、

「正しい答えを出さなければいけない」
「間違ったら意味がない」

と感じる人も多いかもしれません。

でも、今回見てきたテキストデータ分析は、

・判断のヒントを増やす
・見落としを減らす

ためのものです。

100点の答えを出す必要はありません。
60点でも、根拠があるだけで判断は変わります。

まずは「もうある文章」から始める

テキストデータ分析を続けるコツは、とても単純です。

新しくデータを集めようとしないこと。

すでに仕事の中にある、

・アンケートの自由回答

・レビューや口コミ

・日報、業務メモ

・問い合わせメール

こうした文章を、
「まとめて眺めてみる」だけで十分です。

うまくいかなかったケースにこそ、ヒントがある

シリーズで紹介した事例は、すべて、

・売れなかった

・忙しさが解消しなかった

・問い合わせが減らなかった

という、いわば「うまくいっていない状態」から始まっています。

テキストデータは、成功の理由よりも、
つまずいた理由を見つけるのが得意です。

「なぜダメだったのか」を感覚ではなく、
言葉として整理できるようになると、次の一手が見えやすくなります。

小さくやる方が、長く続く

テキストデータ分析を定着させるうえで、
もう一つ大事なのが「小さくやる」ことです。

・全件分析しなくてもいい

・毎回やらなくてもいい

・きれいにまとめなくてもいい

「ちょっと気になったときに、まとめて見てみる」
このくらいの距離感が、ちょうどいいのです。

数字と組み合わせると、さらに強くなる

テキストデータ分析は、単体でも役に立ちますが、
数字データと組み合わせると、より効果を発揮します。

・満足度が下がった「理由」をテキストで確認する

・売上が伸びない「背景」をレビューで探る

・残業時間の増加と、日報の内容を照らし合わせる

数字で「何が起きたか」
テキストで「なぜ起きたか」

このセットが、意思決定を一段深くしてくれます。

【図1：数字とテキスト情報を組みあせたデータ分析】

この先にあるもの

ここまで読んで、

「思ったより難しくなさそう」
「自分の仕事でも使えそう」

と感じてもらえたなら、シリーズの目的は達成です。

この先には、

・ChatGPTなど生成AIを使った整理

・より大量のテキストを扱う方法

・チームで共有するやり方

といった発展的な使い方もあります。

でもまずは、
「文章をまとめて眺める」という一歩から始めてみてください。

おわりに

テキストデータ分析は、
特別な人のための特別な技術ではありません。

毎日の仕事の中にある「言葉」を、
少しだけ丁寧に見直す。

それだけで、
判断の質や改善の方向は、確実に変わっていきます。

<文/岡崎 凌>