「単語セット」の作成と進化に基づくテキストマイニング手法: MOT（技術経営）のためのテキストデータ解析を事例として

摘要

テキストデータの電子化とコンピューターの情報処理能力の向上は，構造化されていないテキストデータを解析し，価rn値のある知識を取得することを可能にした。テキストマイニング研究の意義は，今後ますます高まることが予想されrnており，企業の技術経営（MOT）においては，事業の「選択と集中」など重要な意思決定を行う際の利用が期待されrnている。しかし，経営判断に影響を与えるような信頼性の高い知識を発見するためのテキストマイニング手法は，こrnれまで十分に確立されているとはいえない。そこで本稿では，テキストマイニングに人間の実際的な知識を効果的にrn導入する手法を考案し，その手法が企業の意思決定に利用可能な知識を発見し得るかを検証した。具体的には量子ドッrnト太陽電池を解析事例に取り上げ．テキストマイニングで抽出した単語に関連キーワードを組み合わせた「単語セット」rnを作成，進化させる方法を示し，その有効性について論じる。%Increase in computer performance in recent years enables us to obtain a variety of valuable knowledge fromrnoriginal data without structurizing text data. Text-mining is expected to play an important role in knowledge acquisition more and more in future. For instance, it will be useful for the management of technology (MOT) including decision making for "selection and concentration" strategy. However, the technique of text-mining for discovering knowledge, with the reliability which is necessary for decision making, has not yet fully been established. Statistical analysis is insufficient for acquiring knowledge trusted by managers. Therefore, in this article, authors verify whether human-computer collaboration, in which human-embodied knowledge is utilized for text mining, can be useful for MOT. To do so, taking an example of quantum dot solar cell, authors argue that "word sets" , in which words are selected carefully and are put together through human-computer collaboration, are useful for discovering knowledge meaningful for decision-making by companies who deal with huge amounts of text data.