板橋区議会 2023-02-17 令和5年2月17日文教児童委員会－02月17日-01号
◆南雲由子 一番巻末の参考資料っていうあたりに、テキストマイニングで、児童に聞きました、あるいは小中学校の先生に聞きましたっていう単語の色別にされているものだとか、あとはアンケートで明らかになった主な課題って言われている、国が、デジタル庁が出している資料なんかが私にとって分かりやすいかと思ったんですけども、どこで、そのタブレットなり、その端末を見るのかというところによって、そこで出てくる課題というのが
◆南雲由子 一番巻末の参考資料っていうあたりに、テキストマイニングで、児童に聞きました、あるいは小中学校の先生に聞きましたっていう単語の色別にされているものだとか、あとはアンケートで明らかになった主な課題って言われている、国が、デジタル庁が出している資料なんかが私にとって分かりやすいかと思ったんですけども、どこで、そのタブレットなり、その端末を見るのかというところによって、そこで出てくる課題というのが
五ページ以降にアンケート結果といたしまして、テキストマイニングという手法を使い、記載してございます。テキストマイニングは、文章を名詞、動詞、形容詞など単語ごとに区切りまして、出現頻度が多いほど字体が大きく、太くなる手法でございます。 一二ページには、ただいま説明したテキストマイニングの概要、説明でございます。
そこで，テキストマイニングツールの活用を実施したそうです。応対履歴を効率よく分析できるテキストマイニングツールを導入しました。ツールを導入してからは，これまで各担当課にばらばらに届き，全体が見えなかった声を全て入れられる市民の声システムという仕組みを構築し，コールセンターへの問合せメール，各課への問合せメールなどを一括して分析し，全体を把握することで庁議資料として提案できるようになりました。
(2)でございますが、(1)で上位項目であった体調や健康面への不安、こういった療養生活の不安やストレスにつきまして、テキストマイニングという手法を用いて図式化してございます。キーワードとなる単語がどれぐらいあるのか、アンケートの回答の中で出た頻度で円の大小で表しておりまして、その結ぶ線がそれぞれの関連を示しているという内容でございます。
特に２０１８年の後期基本計画に関するアンケートの自由回答のテキストマイニング分析では，図書館の充実は高齢者福祉や子育て支援に続き３位で，政策の優先順位は高い。基本方針では，図書館の３要素である建物・蔵書・職員から見て，ゆったりした滞在型図書館は困難の状況だ。また基本方針策定に現場の職員が参加していない，現場の意見が吸い上げられていない，そういう声も出されたと思います。
既に質疑がこの決算特別委員会でもありましたけれども，テキストマイニングによる分析では，「多摩川」，「図書館」，「高齢者」，「子ども」などに市民の関心が高いことが明らかになっております。「図書館」という言葉が大きくなっております。
次に移りますけれども，このアンケートの中でフリーアンサー，テキストマイニング等の結果から見た平成３１年度施策というのがあります。これはある意味定性的な話ですね。
この１４４ページに，ワードクラウドというのがあるんですが，これはフリーアンサーの単なる羅列だとみんな見ないので，ここで代表的な発言項目とか相関性とかをテキストマイニングした手法ですが，この中の出現頻度の高い言葉のど真ん中に図書館，相関関係で見ますと図書館，充実，市民望むというのが近くにあったりします。これが今年の２月の実査ですので，これが現在の民意かなということであります。
学校は大変御苦労されてそういった配信を始められているわけですが，やっぱりインテリジェンスの高い，感度の高い狛江市民の親御さんは双方向ということ，テキストマイニング手法の中でのフリーアンサー抽出でもかなり多くの親御さんからあったということでございます。
また，テキストマイニング分析というものがありまして，こちらの分析によると，こちらを見てもらいたいんですけれども，多摩川というのが大きく出ているんです。このように，今，狛江市でも多摩川がいいから来たいんだ，住みたいんだという人が非常に多い。これらを踏まえて，狛江市の魅力は多摩川だというのも１つ考えられるわけであります。 ましてこの多摩川，地価も調べました。
６月議会での御答弁内容の再度確認となりますが，市民アンケート調査報告書の内容に関して，文字が羅列されるだけのフリーアンサー報告に関してテキストマイニング手法を取り入れてほしいと質問をさせていただきました。御答弁では，簡易なものであれば無料で実施可能なものもあることから，今回の結果表では有効性や必要性に関しては研究してまいりますということでもございました。 今年度の報告書が実は来ました。
さて，テキストマイニングという手法があります。これは文字や文章を対象としたデータ解析手法であって，取得した文章から成るデータを単語や文節で区切って，それらの出現傾向や相関などを解析することで有益な情報を得ることができるということが広辞苑には書いてありました。
テキストマイニングという手法を用いることでテキストデータであってもコンピュータを用いた解析が可能です。プログラミング言語である「Ｐｙｔｈｏｎ」や「Ｒ言語」を用いることもできます。また、「ＫＨ Ｃｏｄｅｒ」のようなプログラミング言語の知識が不要なフリーソフトでもテキストマイニングは可能です。
コールセンターをやっている全国的なほかの自治体もそうなんですが、例えばテキストマイニングといって、内容の文章を解析して、ごみであれば、どういう地域に、どういう関連で、例えば分類なのか、資源ごみとか分け方がありますね。
もう１点でございますが、ＣＲＭと申しまして、コールセンターに入りました応対記録をテキストマイニング、調査分析いたしまして、業務改善が必要な部署については、そこの部署に情報を発信していくというようなことも一応来年度検討しております。 ◆殿村 委員 それでは次に、104ページの業務核都市事務ということについてお尋ねしたいと思います。