テキストマイニングとは｜リサーチ マーケティング用語集

テキストマイニング

テキストマイニングとは、アンケートの自由回答やSNSへの投稿、口コミなど、文章として蓄積された膨大な非構造化データを対象に、形態素解析などの手法を用いて単語単位に分解し、統計的・言語学的に分析する手法です。

代表的な分析手法には、「センチメント分析（感情分析）」「共起分析」「対応分析（コレスポンデンス分析）」「主成分分析」などがあります。

単語の出現頻度や係り受け構造などを定量的に可視化することで、人の目視では気づきにくい傾向や関係性を抽出できる点が特徴です。マーケティング分野では、顧客の生の声を把握し、製品・サービスの改善やコミュニケーション戦略の立案に活かす手法として広く活用されています。

英語表記は、Text Mining です。

テキストマイニングは、アンケートの自由記述、SNSや口コミ、問い合わせ内容など、さまざまなテキストデータの分析に活用されています。定性情報を可視化し、意思決定の質を高める手法として、多くの業界で注目されています。代表的な活用シーンは以下の4つです。

消費者の声を分析することで、購買行動の傾向や変化、市場の動向をいち早く把握できます。

自由記述に含まれる潜在的なニーズを抽出し、数値だけでは見えにくい「理由」や「背景」を分析することで、生活者の意識変化を先取りできます。

頻出語や関連語のパターンから、消費者の潜在的な心理や価値観（インサイト）を読み解き、数値データでは捉えきれない気づきを得ることができます。

店舗やサービスに寄せられた生の声を分析し、現場ごとの課題を可視化することで、効果的な改善施策につなげることができます。

「テキストマイニング分析（テキスト分析）」という言葉も使われますが、テキストマイニングとの間に明確な違いはなく、意味としてはほぼ同じです。どちらも、メールやアンケート、SNSなどのテキスト情報から有益な情報やユーザー心理を読み解くプロセスを指します。

あえて使い分けるとすれば、「テキストマイニング」は手法や概念そのものを表し、「テキストマイニング分析（テキスト分析）」は、その手法を用いて実際に分析を行う行為を指す場合があります。

テキストマイニングツールを活用することで、テキストデータの形態素解析から各種分析までを一貫して実施できます。

大学の研究などでも利用される無料ソフト「KH Coder」や、Webブラウザ上で手軽に使える「ユーザーローカル テキストマイニングツール」のほか、各社が提供する有償のクラウド型サービスもあります。AIを活用し、専門知識がなくても頻出語や感情分析の結果を直感的に確認できるツールも増えています。

また、プログラミングの知識があれば、MeCabなどの形態素解析ライブラリをPythonと組み合わせて分析を行うことも可能です。利用できる分析機能はツールによって異なるため、自身の目的や分析ニーズに適したツールを比較・検討することが重要です。

形態素解析、コレスポンデンス分析、主成分分析、定性情報、インサイト、ソーシャルリスニング、データマイニング

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