「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典

順番に見ていきましょう。
まずは予備知識として「テキストデータ（テキスト）」と「データマイニング」について説明します。
「そんなの説明されなくても知ってるよ！」な人は適当に読み飛ばしてください。

テキストデータ（テキスト）は「文字だけのデータ」です。
「人間様が見て理解できるデータ」と言っても良いかもしれませんね。



データマイニングは「すっごい大量のデータの中から何らかの法則性とか関係性とかを発掘すること」です。
人間様の手では扱いきれないような大量のデータをコンピュータに突っ込んで、解析することで、新しい何かを発見しようとする手法です。



例えば、そうですね。

ピヨ太君はピヨピヨ印のケーキ屋さんをやっています。
近所で評判の美味しいケーキ屋さんです。



ピヨピヨ印のケーキ屋さんでは、天気、売れたケーキの種類や個数、お客さまの年齢や年代、1回の購入金額などなど、あらゆる情報をパソコンさんに入力しています。



ある日のことです。
ピヨ太君はヒマでした。



あまりにもヒマなので、過去にパソコンさんに入力したデータを眺めていました。
「何か面白いことが見つからないかな～」と思ったのです。



そうしたら、面白いことが分かりました。

なんと！

毎週金曜日は、ピヨピヨ苺ショートケーキが必ず午前中に売り切れていたのです。
ここ10年くらいの間、ずっとです。
他の日は閉店間際に売り切れるかどうかくらいなのですが、金曜日だけは必ず午前中に売り切れています。



「何でだろう？」とピヨ太君は不思議に思いました。
気になったピヨ太君は、さらに調べます。



その結果、金曜日はピヨ子さんが来店している日だと分かりました。
どうやらピヨ子さんがピヨピヨ苺ショートケーキを買い占めていくようです。



ピヨ太君は大量のデータを解析することによって「ピヨ子さんが来店する日は午前中にピヨピヨ苺ショートケーキが売り切れる」という新事実を発見しました。

このように、すんごい大量のデータを解析することによって新しい何かを発見しようとする試みがデータマイニングです。

データマイニングは、乱暴な言い方をすれば

データ解析

です。
それ以上でも、それ以下でもありません。

単に「データ解析」と言った場合との違いは

１．すんごい大量のデータが対象
２．新事実を発見しようとしている

でしょうか。
「すっごい大量のデータを見て新しい発見をしてやるぜ！」がデータマイニングです。

以上を踏まえて

すっごい大量の文字情報の中から何らかの法則性とか関係性とかを発掘する

のが「テキストマイニング」です。
つまり、テキストデータを対象としたデータマイニングですね。
人間様の手では扱いきれないような大量のテキストデータをコンピュータに突っ込んで、解析することで、新しい何かを発見しようとする手法です。



例えば、そうですね。

ピヨ太君はピヨピヨ印のケーキ屋さんをやっています。
近所で評判の美味しいケーキ屋さんです。



ピヨピヨ印のケーキ屋さんでは「お客様のご意見」アンケートをやっています。
来店したお客様に、味や値段などに対する要望をはじめ、思ったことを好きに書いてもらっているのです。



この「お客様のご意見」アンケートが、だいぶ溜まりました。



ピヨ太君は、このアンケートの扱いに少し困っていました。
「いつか役に立つかな」と思ってアンケートをやってはみたものの、中身を読むのが面倒くさいのです。



そこでピヨ太君は、その面倒な作業をパソコンさんにやってもらうことにしました。
「これを全部読んで、気づいたことがあったら教えてよ」とパソコンさんに指示を出します。



しぶしぶながら、パソコンさんは全部のアンケートに目を通しました。



そして、気づいたことをピヨ太君に教えてあげました。
「苺ショートを好きな人が多い」「お値段は少し高いと感じている人が多い」「ピヨ子さんからの意見がメッチャ多い」などです。



この話においてピヨ太君（とパソコンさん）がやったことがテキストマイニングです。
大量のテキストデータをコンピュータさんに取り込んで、解析させ、何らかの法則や傾向、関係性などを見つけ出そうとするあれやこれやです。

ちなみに、他のところでは、データマイニングとテキストマイニングを「似ているけど別のもの」として区別して扱っている説明もありました。
個人的には、データマイニングの分類のひとつとしてテキストマイニングがある（テキストマイニングはデータマイニングに含まれる）と解釈しています。
データマイニングの「データ」が（数字とかではなくて）文字情報だと「テキストマイニング」と呼ばれるとの理解です。