テキストマイニングとは？何ができる？仕組みや手法・活用例をわかりやすく解説

テキストマイニングとは

テキストマイニング（Text Mining）とは、文章データを単語や文節に分解し、出現頻度や関連性などを分析して有益な情報を抽出する手法です。

自然言語処理（NLP）などの技術を用いて、人が日常的に使う言葉をコンピュータで分析可能な形に変換します。アンケートの自由記述やSNS投稿、問い合わせ履歴など大量の文章を分析することで、「どのような話題が多いか」「顧客が何に不満を感じているか」といった傾向を可視化できます。

定性データと定量データの違い

データ分析で扱う情報は、大きく「定量データ」と「定性データ」に分けられます。テキストマイニングが主に対象とするのは、数値では表しにくい定性データです。

項目	定量データ	定性データ
データの特徴	数値で表せるデータ	言葉や意味など数値化しにくいデータ
具体例	売上金額、来客数、年齢、満足度スコアなど	自由記述の回答、会話ログ、口コミ、SNS投稿など
分析方法	集計やグラフ化が比較的容易	内容の整理や解釈が必要
テキストマイニングの役割	主な分析対象ではない	内容を整理・数値化し、客観的な分析につなげる

定性データは従来、人が一つひとつ内容を確認する必要がありました。テキストマイニングを活用すれば、大量の文章から頻出する言葉や傾向を抽出し、定量的な視点から分析できます。

データマイニングとの違い

テキストマイニングと似た言葉に「データマイニング」があります。データマイニングは、大量のデータから規則性や関連性を発見する分析手法の総称です。テキストマイニングは、そのなかでも文章データの分析に特化した手法といえます。

比較項目	テキストマイニング	データマイニング
主な分析対象	文章・会話などのテキストデータ	売上や顧客属性など幅広いデータ
主なデータ形式	非構造化データ	主に構造化データ
活用例	顧客の声や感情、話題の分析	購買傾向の把握、需要予測、パターン分析など

テキストマイニングでできること

テキストマイニングでは、大量の文章を単純に集計するだけでなく、頻出する話題や感情、単語同士の関係性なども分析できます。主に以下のような分析が可能です。

文章から頻出する話題を把握する

文章中に頻繁に登場する単語を抽出することで、顧客やユーザーが関心をもつ話題を把握できます。例えば商品アンケートで「価格」「使いやすい」「サイズ」などの言葉が多く登場すれば、商品評価に影響している要素を読み取れるでしょう。

顧客の感情や評価を分析する

口コミやSNS投稿、アンケートなどから、商品やサービスに対する肯定的・否定的な意見を分析できます。満足度の変化や不満の増加を継続的に把握し、顧客対応やサービス改善に役立てられます。

単語同士の関連性を可視化する

文章中で一緒に使われる単語を分析すれば、単語同士の関係を把握できます。例えば「価格」と「高い」、「サポート」と「遅い」が頻繁に同時出現していれば、商品やサービスに対する具体的な評価を読み取る手がかりになります。

大量の問い合わせや口コミを分類する

問い合わせ履歴や顧客の声を内容ごとに分類し、どのような相談や不満が多いかを整理できます。人がすべての文章を確認するよりも効率よく全体像を把握し、FAQの改善や問い合わせ削減にもつなげられます。

分析結果をわかりやすく可視化する

テキストマイニングツールでは、分析結果を以下のような形式で視覚化できます。

• ●頻出語ランキング
  文章中に多く登場する単語をランキング形式で表示する。注目されている話題や課題を把握しやすい。
• ●ワードクラウド
  出現頻度の高い単語ほど大きく表示する。データ全体でどのような話題が多いかを直感的に確認できる。
• ●共起ネットワーク
  一緒に登場する単語同士を線で結び、関係性を可視化する。話題や評価の背景を読み取る際に役立つ。

分析事例：問い合わせログから改善点を発見

例えば、ECサイトのカスタマーサポートへ寄せられた１万件の問い合わせを分析した結果、「配送」「遅い」「追跡」といった言葉が多く抽出され、「配送」と「遅い」が頻繁に同時出現していたとします。

この結果から、配送遅延に関する問い合わせが多い可能性を把握できます。さらに時系列で分析し、特定のキャンペーン期間に問い合わせが集中しているとわかれば、配送体制の見直しや案内ページの改善といった具体的な施策につなげられるでしょう。

テキストマイニングを自社で活用する場合は、分析対象となるデータや目的に適したツール選びが重要です。以下の記事では、テキストマイニングツールの特徴や価格を比較しています。

テキストマイニングのメリット

テキストマイニングを活用すると、人が確認するには時間のかかる大量の文章データを効率よく分析できます。主なメリットを見ていきましょう。

大量のテキストデータを効率よく分析できる

アンケートや問い合わせ履歴、SNSなどのデータが数千件、数万件に及ぶ場合、人の目だけですべてを確認するには多くの時間が必要です。テキストマイニングを活用すれば、大量の文章から頻出語や傾向を効率よく抽出し、分析業務の負担軽減につなげられます。

顧客の潜在的なニーズや不満を把握できる

自由記述のアンケートや口コミには、選択式のアンケートだけでは把握しにくい顧客の本音が含まれています。大量の顧客の声を分析することで、自社が想定していなかったニーズや改善点の発見につながります。

客観的な分析につなげやすい

担当者が文章を一つずつ読んで評価する方法では、判断に個人差が生じる場合があります。テキストマイニングで出現頻度や関連性を数値化すれば、一定の基準にもとづいてデータを整理し、客観的な判断材料として活用しやすくなります。

商品改善や意思決定に活かせる

分析結果から顧客の不満や市場の変化を把握し、商品開発やサービス改善、マーケティング施策へ反映できます。継続的に分析することで、施策実施前後の変化を確認し、改善サイクルを回す際にも役立ちます。

テキストマイニングの活用例

テキストマイニングは、顧客の声の分析から業務改善、商品開発まで幅広く活用されています。代表的な活用例を紹介します。

顧客ニーズやVOCの分析

アンケートの自由記述や口コミ、SNSなどのVOC（顧客の声）を分析し、顧客が求めている機能やサービスへの不満を把握します。回答数が多い場合でも全体の傾向を効率よく整理でき、顧客満足度向上の施策立案に役立ちます。

問い合わせ・カスタマーサポートの改善

コールセンターの通話記録やメール、チャットなどの問い合わせ履歴を分析し、頻出する質問やクレームを特定できます。問い合わせ内容をもとにFAQやマニュアルを改善すれば、問い合わせ件数やオペレーターの負担軽減にもつながります。

商品開発・マーケティング

SNS投稿や口コミ、アンケートなどから消費者の評価やニーズを分析し、新商品の企画や既存商品の改善に活用します。競合商品に対する評価や市場で話題となっているキーワードを分析し、マーケティング施策の検討材料とすることも可能です。

社内ナレッジの分析・共有

営業日報や作業報告書などの社内文書を分析し、成果につながりやすい行動やノウハウを抽出します。担当者がもつ知見を共有しやすくなり、業務の標準化や属人化の解消にも役立ちます。

市場動向やトレンドの把握

SNSやニュース、口コミなどを継続的に分析することで、市場の関心や話題の変化を捉えられます。商品需要の変化や新しいトレンドを把握し、商品企画や販売計画の参考情報として活用できます。

テキストマイニングの代表的な分析手法

テキストマイニングでは、分析したい内容に応じてさまざまな手法を用います。ここでは、代表的な４つの分析手法を紹介します。

センチメント分析

センチメント分析とは、文章から商品やサービスに対する感情を読み取り、「肯定的」「否定的」「中立的」などに分類する手法です。口コミやSNS投稿の分析に活用され、顧客満足度やブランドに対する評価の把握に役立ちます。

ただし、同じ言葉でも世代や文脈によって意味が変わる場合があります。例えば「やばい」は、肯定的な意味でも否定的な意味でも使われるため、前後の文脈を含めて判断する必要があります。

共起分析

共起分析とは、文章中でどの単語とどの単語が一緒に使われているかを分析する方法です。例えば化粧品に関する口コミで、「口紅」と「潤う」、「口紅」と「落ちにくい」などの組み合わせを調べれば、商品がどのように評価されているかを把握できます。

対応分析

対応分析は、コレスポンデンス分析とも呼ばれる分析手法です。アンケートなどの集計結果を散布図上に配置し、項目同士の関係性を視覚的に捉えます。回答項目が多くクロス集計だけでは傾向をつかみにくい場合や、ブランドイメージを比較する際などに活用されます。

主成分分析

主成分分析とは、多数のデータ項目を少数の指標にまとめ、データ全体の特徴を把握しやすくする分析手法です。多くの変数を含むデータを整理し、全体的な傾向を捉える際に役立ちます。ただし、データを要約する過程で一部の情報が失われるため、分析結果の解釈には注意が必要です。

テキストマイニングのやり方

テキストマイニングは、データを集めてすぐに分析するわけではありません。一般的には、収集した文章を分析しやすい形に整えてから、目的にあった方法で分析します。

• １．分析するテキストデータを集める
• ２．収集したデータを前処理する
• ３．分析可能なデータへ変換する
• ４．データを分析・可視化する

１．分析するテキストデータを集める

まず、分析目的にあわせて対象となるテキストデータを収集します。アンケートの自由記述や問い合わせ履歴、メール、口コミ、SNS投稿などが代表例です。

どのような課題を明らかにしたいのかを先に決め、目的に関連するデータを選びましょう。WebサービスやSNSから情報を取得する場合は、各サービスが提供するAPIなどを利用する方法もあります。

２．収集したデータを前処理する

次に、収集したデータから不要な記号や文字を削除したり、表記ゆれを統一したりして、分析しやすい状態に整えます。

特に日本語は単語ごとにスペースで区切られていないため、文章を単語や品詞に分解する「形態素解析」などの処理が必要です。前処理の精度が低いと分析結果にも影響するため、慎重に進めましょう。

３．分析可能なデータへ変換する

文章は、そのままでは一般的な表計算や統計処理で扱いにくい「非構造化データ」です。そのため、単語の出現回数や属性などを整理し、行と列で構成された構造化データへ変換します。

４．データを分析・可視化する

整えたデータをもとに、頻出語や単語同士の関連性、感情、時系列の変化などを分析します。分析結果はグラフやワードクラウド、共起ネットワークなどで可視化すると、傾向を把握しやすくなります。

テキストマイニングを行う３つの方法

テキストマイニングを行う方法には、Excelを利用する方法、PythonやRなどのプログラミング言語を利用する方法、専用ツールを利用する方法があります。それぞれ必要なスキルや対応できるデータ量が異なります。

方法	メリット	おすすめのケース
Excel	追加費用を抑えやすい	少量のデータを簡易的に分析したい
Python・R	高度な分析やカスタマイズが可能	社内にデータ分析やプログラミングの知識がある
専用ツール	大量データの分析や可視化を効率化しやすい	継続的に顧客の声や文章データを分析したい

Excelを利用する

Excelを使えば、新しいシステムを導入せずにテキストデータを集計できます。COUNTIF関数などで特定の単語が登場する回数を数えたり、データを整理したりする方法があります。

一方、文章の分割や単語の集計などを手作業で行う必要があり、大量のデータや高度な分析には向いていません。少量のアンケートを試験的に分析したい場合などに適しています。

以下の記事では、Excelでテキストマイニングを行う方法を詳しく解説しています。

Python・Rを利用する

PythonやRを利用すれば、自然言語処理や統計分析のライブラリを組み合わせ、高度なテキストマイニングを行えます。自社独自の分析方法を構築したい場合や、大量のデータを柔軟に処理したい場合に適しています。

ただし、プログラミングやデータ分析に関する専門知識が必要です。分析担当者を確保できるか、継続的なメンテナンスが可能かも確認しましょう。

専用のテキストマイニングツールを利用する

専用ツールを利用すると、データの取り込みから分析、結果の可視化までを効率化できます。製品によっては、専門的なプログラミング知識がなくてもワードクラウドや共起ネットワーク、感情分析などを手軽に行えます。

大量のVOCや問い合わせ履歴を継続的に分析する企業には、専用ツールが適しています。無料で使えるサービスもありますが、分析件数や機能に制限が設けられているケースがあるため、利用目的にあわせて比較しましょう。

以下の記事では、無料で利用できるテキストマイニングツールを紹介しています。

「自社にはどのテキストマイニングツールがあうのかわからない」という方向けの診断ページもあります。
ITトレンドで過去にテキストマイニングツールを資料請求した方のお悩みや要望をもとにした簡単な質問に答えるだけで、自社に適した製品を案内します。無料で利用できるので、以下から診断してみてください。

生成AIとテキストマイニングの違い・使い分け

近年では、ChatGPTなどの生成AIを文章分析に利用するケースも増えています。生成AIとテキストマイニングはどちらも文章を扱いますが、得意とする処理が異なります。

比較項目	テキストマイニング	生成AI
得意な処理	大量データの集計、傾向分析、定量的な比較	文章の要約、文脈理解、回答・アイデアの生成
分析結果	頻出語、割合、関連性などを数値・図で確認しやすい	自然な文章で解釈や要約を出力しやすい
向いている用途	定点観測、大量VOC分析、傾向比較	個別文章の要約、分類、分析結果の解釈支援

生成AIが得意なこと

生成AIは文章の文脈を理解し、要約や分類、回答の生成を行うことに強みがあります。例えば、「このアンケートに多い不満を３つにまとめて」と指示すれば、文章の内容を踏まえて自然な言葉で要約できます。

テキストマイニングが得意なこと

テキストマイニングは、大量のデータを同じ基準で集計し、頻出する話題や変化を数値として比較する用途に適しています。毎月の顧客アンケートを分析し、特定の不満が増えているかを継続的に確認するといった使い方が代表例です。

テキストマイニングと生成AIを組み合わせる

テキストマイニングと生成AIは、どちらか一方だけを利用するのではなく、組み合わせて活用する方法もあります。

例えば、テキストマイニングで数万件の顧客の声を分析し、「サポートに関する否定的な意見が増えている」と把握したうえで、該当する文章を生成AIで要約すれば、具体的な問題を効率よく確認できます。

近年では、生成AIによる要約や分析支援機能を備えたテキストマイニングツールも登場しています。

テキストマイニングに活用できるおすすめツール

大量の文章データを継続的に分析する場合は、テキストマイニングツールの活用がおすすめです。ここでは、ITトレンドで取り扱っているテキストマイニングツールを紹介します。

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テキストマイニングを活用するポイント

テキストマイニングは、データを分析するだけでは十分な成果につながりません。分析目的を明確にし、データの品質や分析精度を継続的に改善することが重要です。

分析の目的を明確にする

まず、「顧客の不満を把握したい」「問い合わせ件数を減らしたい」など、分析によって解決したい課題を明確にしましょう。目的が曖昧なままでは、どのデータを集め、何を分析すべきか判断しにくくなります。

分析結果だけで原因を断定しない

テキストマイニングで単語同士の関連性が見つかっても、必ずしも因果関係があるとは限りません。例えば、「価格」と「高い」が頻繁に同時出現していても、それだけで価格が顧客満足度低下の原因だと断定することは困難です。

分析結果をそのまま結論とせず、実際の文章や売上データ、アンケート結果などほかの情報とあわせて判断しましょう。

辞書や前処理の精度を高める

テキストマイニングでは、同じ意味をもつ言葉の表記ゆれや、自社独自の商品名・専門用語によって分析精度が変わります。類義語や固有名詞などを辞書へ登録し、必要に応じて更新しましょう。

分析結果を施策につなげてPDCAを回す

分析によって課題を発見したら、改善施策を実行し、その後のデータを再び分析します。施策前後の変化を確認しながら分析と改善を繰り返すことで、テキストデータを継続的な業務改善に活かせます。

テキストマイニングに関するよくある質問

ここでは、テキストマイニングについてよくある疑問を紹介します。

Q１：テキストマイニングとは簡単にいうと何ですか？

文章データを分析し、頻出する言葉や話題、感情、単語同士の関連性などを見つけ出す手法です。アンケートや口コミ、問い合わせ履歴、SNSなどの分析に利用されます。

Q２：テキストマイニングで何がわかりますか？

顧客が多く言及している話題や不満、評価の傾向、単語同士の関連性などを把握できます。継続的に分析すれば、顧客ニーズや市場トレンドの変化を確認する際にも役立ちます。

Q３：テキストマイニングとデータマイニングの違いは何ですか？

データマイニングは大量のデータから規則性や関連性を発見する手法全般を指します。テキストマイニングは、そのなかでも文章や会話などのテキストデータを主な分析対象とする手法です。

Q４：Excelでもテキストマイニングはできますか？

少量のデータであれば、Excelの関数などを使って特定の単語の出現回数を集計できます。ただし、文章の分割や前処理には手間がかかるため、大量データや高度な分析では専用ツールのほうが効率的です。

Q５：生成AIとテキストマイニングの違いは何ですか？

生成AIは文章の要約や文脈理解、回答生成などを得意とする一方、テキストマイニングは大量データから頻出語や傾向を一定の基準で分析する用途に適しています。両者を組み合わせて利用する方法もあります。

まとめ

テキストマイニングとは、アンケートや口コミ、問い合わせ履歴などの文章データを分析し、顧客ニーズや課題、話題の傾向を把握する手法です。頻出語の抽出や感情分析、共起分析などを活用することで、人の目だけでは見つけにくい情報を効率よく発見できます。

少量のデータであればExcelでも分析できますが、大量のVOCや問い合わせ履歴を継続的に分析する場合は、専用ツールの活用が効率的です。自社に適した製品を見つけるために、複数のテキストマイニングツールを比較し、分析機能や対応データ、使いやすさを確認しましょう。