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テキストマイニングとは？仕組みや代表的な解析方法をわかりやすく解説！

テキストマイニングとは？仕組みや代表的な解析方法をわかりやすく解説！

テキストマイニング

公開年月日: 2025.01.29

更新年月日: 2025.01.29

昨今、企業が取り扱うテキストデータの量は増大しており、その種類も多様化しています。そして、自社のビジネスを成長させるためには、これらのテキストデータを管理・分析して、具体的なアクションに繋げていく必要があります。本記事では、テキストデータの分析に有効なテキストマイニングという手法について、仕組みや解析方法など、あらゆる観点からわかりやすく解説します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

テキストマイニングとは？

テキストマイニングとは、膨大なテキストデータから有益なインサイト（洞察）を抽出するための手法です。昨今、企業が取り扱うテキストデータの種類は多様化しており、これらを有効活用することで、自社の課題発見や戦略策定などに繋がります。

具体的なテキストデータの例としては、

アンケート回答
商品レビュー
SNS 投稿

などが挙げられます。

このように、日常的に生み出される膨大なテキストデータをテキストマイニングで解析すれば、その中に隠れたパターンやトレンドを抽出できます。その結果、ユーザーの本音や市場動向が見える化され、企業の意思決定に大きく役立ちます。

なお、テキストマイニングと混同しやすい言葉として、データマイニングが挙げられます。データマイニングは様々なデータから有益な情報を抽出するための手法であり、その対象となるデータは画像や動画、音声など多岐にわたります。つまり、テキストマイニングはデータマイニングの一種だとご理解ください。

テキストマイニングの仕組み

テキストマイニングを行う際は、主に自然言語処理という AI 関連技術が活用されます。これは自然言語（人間が書いたり話したりする規則性を持たない言葉）を AI が理解し、必要な処理を行うための技術です。

テキストマイニングでは、この自然言語処理を用いて、膨大なテキストデータをもとに AI が文脈や内容を理解します。そして、その中から有益な情報を抽出し、自社の課題発見や意思決定に繋げるのがテキストマイニングの役割となっています。

また、テキストマイニングの特徴として、様々なデータを定量的な数値で表現する点が挙げられます。データを数値化することで、人間が分析結果を理解しやすくなり、より適切な判断を下せるようになります。

テキストマイニングの代表的な解析方法4つ

一口にテキストマイニングと言っても、その種類は多岐にわたります。本章では、テキストマイニングの代表的な解析方法を 4 つご紹介します。

1）センチメント分析

センチメント分析とは、文章からポジティブ・ネガティブなどの感情を解析するテキストマイニングの手法です。例えば、商品レビューや SNS 投稿などを対象に「良い」「好き」などの肯定的な単語と、「悪い」「嫌い」などの否定的な単語を検出し、全体の感情を数値化します。

これにより、製品の評価や顧客の満足度が一目で把握でき、改善点の特定に役立ちます。仮に、新商品について「美味しい」「おすすめ」などのポジティブな意見が多い場合は顧客からの評価が良いと判断できますが、一方で「まずい」「高すぎる」などのネガティブな意見が多い場合には、価格や味の見直しが必要だと分かります。

2）共起分析

共起分析とは、特定の単語と一緒に使われる他の単語の傾向を解析するテキストマイニングの手法です。共起分析を行うことで、テキストデータ内に存在する複数の単語同士の関連性を明らかにできます。

例えば、製品レビューにおいて「使いやすい」という単語と共に「デザイン」や「機能」という言葉が頻出する場合、その製品が「使いやすいデザイン」と「使いやすい機能」の両方を評価されていることが分かります。このように、共起分析は、顧客が特定の製品やサービスについてどのようなポイントを重要視しているのかを把握するのに役立ちます。

3）対応分析

対応分析とは、カテゴリ分けされたデータ同士の関係を視覚的に示すテキストマイニングの手法です。主にアンケート結果の分析などが対応分析の代表的な活用シーンとなっています。

例えば、顧客満足度調査で「年齢層」と「評価」の関係を分析することで、「 20 代の顧客は高評価が多いが、 40 代では低評価が増える」といった傾向が視覚化されます。これにより、年齢層ごとに異なるニーズが明らかになり、ターゲットに合わせた戦略立案が可能となります。

4）主成分分析

主成分分析とは、大量のデータの中から主要な要因を抽出し、情報を簡潔にまとめるテキストマイニングの手法です。例えば、 SNS で収集した大量のフィードバックの中から、顧客の不満要因を特定したい場合などに有効に活用できます。

主成分分析を行うことで複数の要因がまとめられ、「価格」「品質」「デザイン」といった主な特徴が抽出されるため、全体像を把握しやすくなります。これにより、どの要因が顧客の満足度を下げているのかを見える化でき、適切な改善アクションに繋がります。

テキストマイニングのメリット

企業がテキストマイニングを実践することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、テキストマイニングのメリットを 3 つご紹介します。

情報の抽出と効率的なデータ分析

テキストマイニングを活用することで、膨大なデータの中から有益な情報を効率的に抽出できます。従来のデータ分析では、数値データの解析が主流でしたが、テキストデータの分析により、アンケートの自由記述欄や SNS 投稿、ニュース記事など、様々なデータをもとに市場トレンドや顧客の声を把握できるようになりました。これにより、消費者のニーズを迅速に把握することが可能となり、マーケティングや商品開発の戦略策定に役立ちます。

感情分析による顧客満足度の向上

テキストマイニングは、顧客の感情を分析する「感情分析」にも利用できます。顧客の声を定量的に把握すれば、サービスの改善点を具体的に見つけ出すことが可能となります。

例えば、口コミやレビューのポジティブ・ネガティブな意見を分類することで、顧客がどのように感じているのかを理解し、対応策の検討に役立てられます。その結果、顧客満足度を高めるための施策を迅速に展開でき、自社のビジネス成長に直結します。

リスク管理と予測分析への活用

テキストマイニングは、リスク管理や予測分析にも有効活用できます。例えば、 SNS 投稿やニュース記事などをリアルタイムで解析し、自社に関わるネガティブな要素を把握することで、リスクの早期発見に繋がります。また、過去のデータを分析し、それらをもとにパターンを把握すれば、将来のトレンド予測を行うことも可能です。

テキストマイニングを実践するための 5 ステップ

テキストマイニングを実践するためには、適切な手順に沿ってプロジェクトを進めていく必要があります。本章では、テキストマイニングの進め方について、 5 つのステップに分けてわかりやすく解説します。

Step.1 データを収集する

テキストマイニングの第一歩は、解析対象となるテキストデータを集めることです。分析する目的に合わせて、 SNS 投稿や顧客レビュー、アンケートの自由記述欄など、適切なデータを収集します。

例えば、新製品の評価について知りたい場合は、レビューサイトや SNS 投稿（顧客の生の声）を収集するのが効果的です。テキストマイニングの精度は集めるデータの品質に大きく左右されるため、信憑性の高いデータを集めることが重要なポイントになります。

Step.2 データの前処理を行う

次に、収集したデータを整理するための前処理を行います。一般的なテキストデータには、ノイズや表記揺れなどが含まれていることが多く、そのままの状態では解析作業を効率的に進めることはできません。

そのため、スペルミスの修正やストップワード（不要な単語）の削除など、データに対して前処理を行う必要があります。これにより、データを整理された状態に保つことができ、結果として分析作業が円滑に進むようになります。

Step.3 データを変換する

通常の場合、テキストデータは非構造化データ（形式が統一されていない生データ）として存在することが一般的です。しかし、テキストマイニングで非構造化データを解析するのは難しいため、事前に構造化データ（形式統一などの処理が施された整形されたデータ）へ変換する必要があります。

例えば、顧客レビューを「ポジティブ」「ネガティブ」などの感情カテゴリに分けて数値化することで、テキストデータを数値で扱えるようになります。これにより、単語とフレーズの関係性や出現パターンを視覚的に理解できるようになるため、テキストマイニングの効率化に繋がります。

Step.4 データを分析する

データの前処理と変換が終わったら、いよいよ本格的な分析作業に移ります。前述した通り、テキストマイニングには様々な手法が存在するため、データの種類や自社の目的に合わせて、最適なものを選択することが大切です。

例えば、新商品の評判を知りたい場合は、センチメント分析を行うことで、消費者の感情を数値で表現でき、全体の傾向を把握しやすくなります。また、単語の共起分析を行えば、消費者が特に評価しているポイントや不満を抱いている要素などを可視化できます。

Step.5 分析結果をもとにアクションを実行する

最後に、テキストマイニングの分析結果を活用して、具体的なアクションや戦略に反映します。例えば、顧客満足度を下げている要因が価格の場合、価格の見直しが有効な打ち手になります。

また、感情分析でポジティブな意見が多かった部分については、マーケティングの訴求ポイントとして利用するなど、具体的なアクションに繋げることが可能になります。このように、分析結果をもとに適切な施策を講じることで、テキストマイニングの効果を最大限に引き出せるようになり、自社の課題解決やビジネス成長に直結します。