テキストマイニングの限界とは？AI分析を正しく理解するために知っておくべきポイント

こんな人におすすめ：

• マーケティング担当者やデータアナリストでテキスト分析手法を理解したい方
• AIや自然言語処理を使ったデータ活用の限界を知りたい研究者・技術者
• 顧客の声や大量テキストデータを解析しようとする経営者や企画担当者

プロンプト例：

"テキストマイニングの主な限界を3つ挙げ、それぞれについて簡潔に説明してください。特に文脈理解や長文処理の問題点に焦点を当ててください。"

プロンプト例の出力結果：

1. 文脈理解の困難さ：テキストマイニングは単語の出現頻度を認識できますが、文章の意味や感情を人間のように正確に理解することが難しいです。例えば、「嫌いではない」という表現のニュアンスを誤認することがあります。
2. 長文における情報処理の制限：言語モデルは処理できるテキストの量に上限があり、非常に長い文書の内容を一度に分析するのには限界があります。重要な情報を抽出するために適切に区切る工夫が必要です。
3. 専門知識の必要性と誤解のリスク：複雑な内容や専門文書を扱う際は、AIの解釈ミスが起きやすく、専門家による評価や補正が欠かせません。過度な期待は避けましょう。