テキストマイニングとは？やり方・分析手法・活用方法をわかりやすく解説

顧客の意見をマーケティングに取り入れたいものの、口コミや自由記述式のアンケート、問い合わせログといったテキストデータをどう処理してよいか悩んでいるマーケティング担当者の方もいるのではないでしょうか。

テキストマイニングはテキストデータを定量化して分析する手法のことで、データの集計や分析を効率的にします。本記事では、テキストマイニングの代表的な手法や進め方、ツールの選び方を解説します。

• テキストマイニングとは

• テキストマイニングが注目される理由

• テキストマイニングと関連概念の違い

• 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の進め方6STEP

• テキストマイニングの活用方法

• テキストマイニングを成功させるポイント

• テキストマイニングツールの選び方

• テキストマイニングでよくある質問

• まとめ｜テキストマイニングは顧客の声を意思決定につなげる手法

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、大量のテキストデータから言葉のパターンや関係性を統計的に分析し、有益な情報を引き出すことです。数値では表せないテキストを構造化することで、顧客の声を体系的に把握できます。

テキストマイニングで活用されるテキストデータには、以下のようなものがあります。

• SNSの投稿やコメント
• ブログ
• ECサイトの商品レビュー
• カスタマーサポートのチャット履歴
• 問い合わせフォームの入力内容
• 自由記述式のアンケート
• 営業日報

顧客の声を分析することにより、サービス改善や商品開発に生かされます。

定量データと定性データの違い

データは大きく分けると、定量データと定性データがあります。

テキストデータは定性データで、従来は自由記述や問い合わせ内容を担当者が一件ずつ読み込んで、傾向を感覚的にまとめるのが一般的でした。しかし、テキストマイニングを使えば定性データであるテキストを定量的に扱えるようになり、数百・数千件規模の声からも客観的に傾向を読み取れます。担当者による属人的な解釈への依存を減らせることも、導入が進む理由のひとつです。

テキストマイニングによるデータ可視化の例

テキストマイニングを実行すると、大量のテキストから顧客の傾向が整理され、可視化されます。可視化には以下のような方法があります。

テキストマイニングが注目される理由

テキストマイニングが注目される背景には、以下が挙げられます。

• デジタル接点の増加でテキストデータが急増している
• 顧客の本音や潜在ニーズを把握しやすい
• 生成AIの登場で解釈・要約まで進めやすくなった

それぞれ詳しく解説します。

デジタル接点の増加でテキストデータが急増している

スマートフォンの普及により、SNS投稿や商品レビュー、カスタマーサポートでのチャットなど、消費者がネット上にテキストを発信する場が増えました。大量のテキストを担当者が一件ずつ目を通して分析するのは容易ではありません。属人化せず客観的な知見を得るには、定量化できるデータマイニングが有効です。

顧客の本音や潜在ニーズを把握しやすい

テキストマイニングへの関心が高まっているのは、顧客の本音や潜在ニーズを把握しやすいからでもあります。テキストマイニングが扱うのはテキストです。自由記述式のアンケートでは、回答の背景までつかめるかもしれません。また、SNS投稿や商品レビュー、問い合わせなどは顧客の自発的な意見のため、思いがけないアイディアが得られることもあるでしょう。

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生成AIの登場で解釈・要約まで進めやすくなった

生成AIの登場により、整理されたデータの解釈を人の手を介さずに行えるようになりました。テキストマイニングツールもありますが、活用できるのは大量のテキストから頻出語や共起関係を抽出し可視化する段階までがほとんどです。生成AIは「データの収集結果が何を意味するか」という解釈の部分を補完し、問題点の要約や改善点などを具体的に示すことができます。施策の立案をスピーディーに行うのに有効です。

テキストマイニングと関連概念の違い

テキストマイニングはデータマイニングやソーシャルリスニング、生成AIなど、似た概念と混同されることが多いです。各概念との違いを見ていきましょう。

データマイニングとの違い

データマイニングは、データを分析し有益なパターンを発見することが、テキストマイニングとの共通点です。

違いは、データマイニングが定量データと定性データを合わせたあらゆるデータを扱うのに対し、テキストマイニングは定性データのうちのテキストデータに特化していることです。

ソーシャルリスニングとの違い

ソーシャルリスニングとは、SNSや口コミサイトなどソーシャルメディア上でユーザーが発信する声を収集し、ブランドの評判や市場トレンドを把握するマーケティング手法です。

ソーシャルリスニングの分析対象はソーシャルメディアの媒体に限られますが、テキストマイニングはソーシャルメディアに加え、問い合わせフォームやカスタマーサービスのチャット履歴、記述式のアンケートもデータの対象に含まれます。また、ソーシャルリスニングは収集から分析・活用までの一連の活動を指す概念であるのに対し、テキストマイニングは収集から分析までのみを示すことも相違点です。

テキスト分析との違い

テキスト分析とテキストマイニングは、テキストから有用な情報を得ることを指し、どちらも特に違いはありません。分析手法に手動で行う方法とコンピューターシステムを使う方法があることも、両者の共通点です。

テキストマイニングツールと生成AIとの違い

生成AIとテキストマイニングツールは、どちらもテキストを分析することに使われますが、得意とする役割が異なります。テキストマイニングツールは大量のテキストを一括処理し、図などに可視化することを強みとしています。生成AIはテキストの内容を理解し、要約や解釈を行うことが得意です。

生成AIとテキストマイニングツールは、組み合わせて使うことができます。例として、テキストマイニングで抽出したネガティブな頻出語トップ10を生成AIに入力し、「この結果をもとに改善施策を3つ提案してください」と指示する方法があります。

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の代表的な分析手法として以下が挙げられます。

• センチメント分析
• 共起分析
• 対応分析
• 主成分分析

それぞれ詳しく解説します。

センチメント分析

センチメント分析とはソーシャルリスニングのひとつで、テキストデータや音声データからポジティブ・ネガティブ・ニュートラルのいずれかの感情傾向を判定する手法です。「満足」「良かった」のような肯定的な表現はポジティブ、「不満」「最悪」のような否定的な表現はネガティブ、「まあまあ」「嫌いではない」のような中立的な表現はニュートラルとして分類され、全体のバランスを数値で把握できます。SNS上のブランドへの評価や商品レビューの全体的な反応を把握するのに向いています。

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共起分析

共起分析とは、同じ文章内で使われる頻度の高い単語の組み合わせを分析し、単語どうしの関係性を明らかにする手法です。例えばSNS上でブランド名とともに登場する単語を検出し、「値段」と「高い」の組み合わせが多ければ、「値段が高い」という意見が多いことがわかります。

頻出語ランキングでは「高い」が上位にあっても値段のことなのか品質のことなのか明確ではありませんが、共起分析ではより正確な意味が読み取れることが特徴です。

対応分析

対応分析（コレスポンデンス分析）とは、アンケート結果をまとめたクロス集計表を散布図にして分析する手法です。例えば「年代とブランドイメージに関する回答」を散布図にすると、「20代は〇〇ブランドをおしゃれと感じ、40代は△△ブランドを信頼できると感じている」といった関係性が一目でわかります。

表のままでは数値を読み取らなければなりませんが、対応分析で散布図を使うと視覚的に特徴をつかむことができます。ブランドのポジショニングや競合との差別化を可視化したい場面でもよく使われる手法です。

主成分分析

主成分分析とは、多数の変数を少数の「主成分」にまとめることで、複雑なデータの全体構造を把握しやすくする手法です。データマイニングで取得したデータ項目数を減らし、散布図で表すといった使い方が代表的です。

情報の一部が省略されるため少数意見を見落とす可能性がありますが、顧客がメインとしている評価軸を把握するのに向いています。

テキストマイニングの進め方6STEP

テキストマイニングでは、目的の明確化からデータ収集、前処理、変換、分析、そして施策への落とし込みまで、6つのステップを順に進めることで分析の精度と活用度が上がります。各ステップをひとつずつ確認しましょう。

1. 目的を決める

まずは、何のためにテキストマイニングを活用するのかを定めることが重要です。目的の例としては、商品改善のための不満の抽出や問い合わせの削減に向けたFAQの見直し、キャンペーンの反応の評価、競合他社のブランドイメージの把握などが挙げられます。

目的が定まれば、収集すべきデータの種類や分析手法も自然に絞り込めます。また、分析担当者と施策担当者の間での認識のズレを防げるのもメリットです。

2. データを収集する

目的が決まったら、対象となるテキストデータを集めます。収集するデータの種類は目的によって異なります。自社の商品・サービスへの評価やキャンペーンの反応、または競合への評価を把握したい場合はSNS投稿やレビューサイトの口コミが適しています。顧客対応の課題を見つけたい場合は、問い合わせ履歴やチャットのログが良いでしょう。あらかじめ収集期間や調査対象人数などを定めておくと、その後の作業もスムーズに進みます。

3. 収集したテキストデータの単語を整理する

データ集計・分析しやすいように、収集したテキストデータを単語や品詞単位に分類します。分類したら、助詞などの不要な語句の除去や同義語の統合などをして整理します。ツールを使う場合は、ブランド名や商品名などの固有名詞が正しく読み取れないことがあるため、事前にツールへ登録しておく必要があります。

4. 構造化データへ変換する

構造化データとは、エクセルやCSVなどに代表されるように、列と行によって整理されたデータのことです。テキストデータのような非構造化データを構造化することで、ツール上での分析だけでなく、他のシステムへのエクスポートや共有も容易になります。構造化データへの変換作業は、テキストマイニングツールを使えば自動で処理されます。

5. 分析・可視化する

データを処理したら、分析手法を選択します。感情の傾向を把握したい場合はセンチメント分析、単語の関係性を見たい場合は共起分析、カテゴリ間の関係性を可視化したい場合は対応分析というように、ゴールに合わせて手法を選ぶことが重要です。

分析結果はワードクラウドや共起ネットワーク、散布図などのビジュアルに変換することで、データ分析に関わっていないメンバーにも伝わりやすくなります。マーケティング施策を議論する際にも有効でしょう。

6. 示唆を施策に落とし込む

テキストマイニングの価値が生まれるのは、分析結果から得た示唆を施策に生かしてからです。施策に落とし込む具体例は以下のとおりです。

• 口コミで不満が集中しているテーマを商品改善の優先課題に設定する
• 問い合わせログに頻出する質問をFAQに追加する
• 広告に対するポジティブな反応を次回の施策にも生かす
• 競合ブランドへの評価や評判を分析し、自社の差別化戦略を検討する

分析結果をもとに施策を動かし、その効果を見ながら次の分析に生かすサイクルを続けることで、次第に打ち手の精度が上がっていきます。

テキストマイニングの活用方法

テキストマイニングによって掘り起こされた顧客の声は、商品開発から競合分析まで幅広い場面で活用されています。

商品開発・広告改善に生かす

顧客の声をテキストマイニングで分析することで、商品開発に生かすことができます。アンケートや口コミから「使いやすさ」や「価格への不満」といった意見を抽出し、次の開発に反映させることが可能です。

広告においても、既存クリエイティブへの反応を分析し、コピーやビジュアルを見直すことで、クリエイティブを顧客の実際の声に近づけられます。データで裏付けながら改善を積み重ねられることが、テキストマイニングをマーケティングに取り入れるメリットです。

競合分析・市場トレンドの把握に使う

テキストマイニングは自社ブランドの分析だけでなく、競合分析にも活用できます。SNSや口コミサイトで競合ブランドへの評価や反応を収集・分析することで、競合の強みや弱みを客観的に把握できます。これは自社のポジショニング戦略のうえで有用なデータです。

また、業界全体のトレンドを継続的に分析すると、まだ市場に出ていない潜在的なニーズや消費者の関心の変化を早期に察知できます。競合が取り組んでいない課題に着手するといった先手の戦略立案にも役立ちます。

カスタマーサポートを充実させる

テキストマイニングは、問い合わせフォームやチャットボットでの顧客とのやり取りも分析対象に含まれます。顧客対応での課題を見つけ出すことで、ホームページのFAQ設置や対応マニュアルの改善などができます。

問い合わせをする顧客は自社サービスを利用していたり、強い関心を持っていたりすることがほとんどです。サービス向上は顧客の離脱防止になるでしょう。また、サポートの効率的な導線を見出すことは、人材不足の解消にもつながります。

テキストマイニングを成功させるポイント

テキストマイニングを成功させるポイントは以下の3つです。

• データの質と収集範囲を整える
• 日本語の文脈・皮肉・表記ゆれを考慮する
• 定量データや人の解釈と組み合わせる

順番に解説します。

データの質と収集範囲を整える

分析結果の信頼性は、収集するデータの質と量で決まります。ノイズが多かったり調査対象が偏ったりするデータでは、特定の層の意見が過剰に反映され、実態とかけ離れた結果になりかねません。また、データ量が少ないこともデータのばらつきの原因になります。

スパムや重複データを取り除きながら、一定のデータ量を確保することが精度の向上のポイントです。問い合わせ内容やアンケートの自由記述など、複数のチャネルを組み合わせるのも効果的でしょう。

日本語の文脈・皮肉・表記ゆれを考慮する

テキストマイニングツールはテキストデータを整理するのに便利ですが、文脈をすべて正確に読み取れるわけではありません。日本語特有の皮肉や婉曲表現、また「スマホ」「スマートフォン」「smartphone」のような表記ゆれへの対応には限界があります。分析結果を鵜呑みにせず、同じ意味の単語をまとめたり単語の複数の意味を考えたりするなど、人の手で解釈を加えることが大切です。

定量データと組み合わせる

テキストマイニングの結果は、件数や売上など初めから数値で表せる定量データを組み合わせることで、精度が上がります。売上の推移を定量データで把握し、SNS投稿や問い合わせログなどのテキストから原因を探るといった使い方が一例です。

テキストマイニングツールの選び方

テキストマイニングツールを選ぶ際は、以下のポイントをチェックしましょう。

• データ収集対象のチャネルが自社に合っているか
• 日本語解析の精度と辞書カスタマイズのしやすさ
• 可視化やレポート化など共有のしやすさ
• ソーシャルリスニングなどのAI分析と連携できるか

それぞれ詳しく解説します。

データ収集対象のチャネルが自社に合っているか

まず確認しておきたいのは、自社がデータ分析の対象とするチャネルが扱えるツールかどうかです。対応チャネルが合っていないと、欲しいデータをそもそも取り込めなかったり、手動変換の手間が増えて分析の頻度が落ちたりします。SNSとの連携機能やコールセンターに特化した機能などがあるか、確認しておきましょう。

日本語解析の精度と辞書カスタマイズのしやすさ

日本語のテキストをどれだけ正確に単語単位で読み取れるかも重要な要素です。品詞タグ付けやニュアンスの読み取りなど、ツールにどのような言語処理機能があるか押さえておく必要があります。センチメント分析のように感情表現を分析できる機能もあると、精度がさらに上がります。

また、自社の専門用語は自動解析が難しいとされるため、ツール内の辞書に単語を追加登録できる機能があると良いでしょう。

可視化やレポート化など共有のしやすさ

分析結果を関係者が理解できるかどうかも、ツール選定の重要なポイントです。マーケターや経営層は分析の詳細よりも「何がわかったか」を素早く把握したいことが多く、グラフやレポートに出力できるかどうかが意思決定に影響します。カスタマーサポートや商品企画チームなど複数の部署と共有する場合は、スプレッドシートへのエクスポートなど、日常使いのツールと連携できるかも確認しましょう。

ソーシャルリスニングやAI分析と連携できるか

テキストマイニングツールを単体で使うだけでなく、SNSモニタリングやAIによる要約・分類機能と連携できるかどうかもチェックしておきたいポイントです。分析から施策の検討まで一連のフローをひとつのプラットフォームで完結でき、担当者の負担が大きく減ります。

例えばソーシャルリスニング機能と組み合わせると、画像分析やエンゲージメント管理などもできます。また、生成AIと連携すればテキストマイニングツールで整理したデータの自動要約ができ、課題を短時間で把握できます。

テキストマイニングでよくある質問

テキストマイニングに関するよくある質問にお答えします。

無料ツールでもテキストマイニングはできる？

無料ツールでもワードクラウドの生成や頻出語の集計などができ、操作感を確かめるには十分です。ただし、分析できるデータ量や機能に制限があるため、継続的な運用や複数メンバーへの共有、精度の高いセンチメント分析を求めるなら、有償ツールの導入を検討するのが良いでしょう。

生成AIだけでテキストマイニングツールの代わりになる？

生成AIはテキストマイニングツールを完全に代替することはできません。生成AIは文章の要約や意味の解釈に優れますが、数百件・数千件の大量の投稿から傾向を統計的に把握する処理は得意ではないからです。テキストマイニングツールで頻出語や感情評価の傾向を数値として抽出し、その結果を生成AIに読み込ませて施策案をまとめるという組み合わせが、実務では使いやすい方法です。

テキストマイニングツールの欠点は何ですか？

テキストマイニングツールは、皮肉や二重否定、文脈依存の表現を正確に判断するのが難しい傾向があります。また、集計結果はあくまでデータ上のパターンであり、「なぜそう感じたか」という背景まで自動で読み取れるわけではありません。数値データとの照合や、担当者が現場の知識を加えて解釈するプロセスが不可欠です。

テキストマイニングはエクセルだけでできますか？

単語の出現回数の出力や文章の品詞分け、グラフ化などは、エクセルでも対応できます。ただし、共起分析やセンチメント分析、大量テキストの自動分類といった処理には、エクセルの機能だけでは対応しきれません。本格的な分析を継続的に行うなら、ツールの導入を検討すると良いでしょう。

まとめ｜テキストマイニングは顧客の声を意思決定につなげる手法

テキストマイニングは、SNSの投稿や口コミ、問い合わせログといった大量のテキストから傾向や課題を引き出す手法です。目的の設定からデータの前処理、分析手法の選定、施策への落とし込みまでを一連のプロセスとして回すことで、顧客の声が意思決定に使える情報へと変わります。

テキストマイニングの対象となるデータは業務の中で日々蓄積されるものです。これらをマーケティングや商品開発、カスタマーサポートの改善に生かすなら、ツールの活用が効率的です。Meltwaterのソーシャルリスニングツールは、SNSの収集から分析、レポート化までをひとつのプラットフォームで進められます。ぜひ導入をご検討ください。

宮崎桃（Meltwater Japanエンタープライズソリューションディレクター）

国際基督教大学卒。2016年よりMeltwater Japan株式会社にて新規営業を担当。 2020年よりエンタープライズソリューションディレクターとして大手企業向けのソリューションを提供。 ソーシャルメディアデータ活用による企業の課題解決・ブランディング支援の実績多数。 趣味は映画鑑賞、激辛グルメ、ゲーム

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