お客様の声 ＃001 農林水産省様

議論のプロセスと内容がテキストマイニングで視覚化されて明快に

S:原田様ご自身は実際の業務でテキストマイニングをされましたか？

H:末吉さんの本を参考にしながら、議事録をテキストマイニングで分析し、アウトプットとなる対応分析の図を関係者に共有しました。
米政策に関する会議の議事録でしたが、分析結果と自分たちが経験した思考プロセスとが合致した内容だったことに感動しました。
最後の会議で議論にまとまりが見えて収束したという経緯が、数値とグラフで明らかになったのは実に爽快でした。

S:分析結果を共有することにより、何か反応はありましたか？

H:その分析アウトプットを見た上司や同僚から、「こういう分析をもっとやって欲しい」と、関心を持ってもらえたので、会議や文章の内容を他の人に理解してもらうときの判断材料としても有効なのだと実感しました。
このような経緯もあり、今回の勉強会の開催によってテキストマイニングが省内で広がるきっかけになればと考えています。

S:農林水産省のホームページを拝見すると、統計情報が提供されています。それらの統計データはテキストマイニングの対象になりそうでしょうか？

H:統計情報として公開されているのは、作付け面積や収穫量、家畜の頭数などの定量データになりますので、残念ながら単独ではテキストマイニングには適用できないかもしれませんね。
例えば、「坪狩り（調査）」と言って、一坪あたりに作物が何把植えられていて、一本の稲から何粒の米が収穫できるか、どれくらいの収量が見込めるか、といったデータです。
それらは伝統的に収集されているデータであり重要だと思う一方、現在のIT技術を見据えた活用という点が分断されているようにも感じます。
最近は、EBPM（Evidence-based Policy Making、エビデンスに基づく政策立案）が求められているので、時代に合わせてデータの内容と収集の仕方を進化させる必要があるかもしれませんね。