本稿では，テキストマイニングを用いて自然言語文から未知の知見を見つける際の強みと弱みについて述べる。医中誌Webで，「情報」「科学」「技術」をキーワードとして検索した論文表題の分析例を参照しながら，強みと弱みを考察する。強みとして，人手では扱えないような膨大な量のデータに対して，数値を分析対象とする量的分析（多変量解析）と文字を分析対象とする質的分析（形態素解析）の両方を行うことが出来る。一方，弱みとして数値化されたデータでは表現できない現象の世界を分析する場合，暗黙知を抽出して形式知に置換する過程に課題が残る。
