テキストマイニング分析とは？分析手法・活用事例やおすすめツールをご紹介

大量の顧客の声やアンケートの自由記述、SNSの口コミといった膨大なテキストデータを、どう分析・活用すれば良いのかわからず悩んでいませんか？数値化が難しい定性データの中にこそ、「売れる理由」や「顧客の真の感情」といった重要なインサイトが隠されており、これらの情報を活用することはビジネスの成長に不可欠です。
この記事では、その情報を抽出する技術であるテキストマイニングについて、定義やデータマイニングとの違いや具体的な手法、活用事例、分析手段まで網羅的に解説します。この記事を読むことで、テキストマイニングの基礎知識や自社に最適な手法とツールの選定方法を習得することが可能です。

テキストマイニング分析とは

まず、テキストマイニング分析について解説します。
それぞれの内容を理解し、次章以降の内容を正しく理解できるようにしましょう。

そもそも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有益な情報を抽出する分析手法のことです。文章に含まれる単語を解析し、有用な情報を取り出す処理を指します。この技術は、「テキスト（文章）」と「マイニング（採掘）」という言葉を組み合わせたもので、大量のテキストデータから価値ある情報を探し出すという意味が込められています。
具体的な処理としては、自然言語解析の技術が用いられます。これにより、SNSや口コミ、アンケートの回答といった自由形式で記述された文章を、単語や文節に分割し、その出現頻度や相関関係、発言時期などを分析することで、有益な情報を抽出します。
テキストマイニングは、形態素解析や構文解析、意味解析を利用して、定性的な情報を整理・抽出し、統計的に「見える化」します。ビッグデータ時代において、テキストマイニングはビッグデータ活用に不可欠な要素となっています。

テキストマイニングの概要やより詳細を知りたい方は「テキストマイニングとは？活用事例やおすすめツールをご紹介」の記事を参考にしてください

分析の対象データ

ビッグデータは大きく、売上高や年齢のように数値で表せる「定量データ」と、数値化が難しい「定性データ」の2種類に分けられます。テキストマイニングが主に対象とするのは、「定性データ」で、そこから価値の高い情報を引き出すことが目的です。
定性データには、「なぜその商品を選んだのか」「購入の決め手は何だったのか」といった、数値では捉えられない売れる理由や売れない理由が隠されています。
分析に使うテキストデータは、インターネットやSNSの普及によって、以前よりずっと多く手に入るようになりました。具体的なデータの例としては、以下のようなものがあります。

• X（旧Twitter）やFacebookなどのSNSでの記事や投稿
• 口コミサイトのレビューやウェブ上のコメント
• アンケートの自由記述欄や回答
• コールセンターでの顧客とオペレーターのやり取りの記録（コールログ）や問い合わせ内容
• 音声認識によって文字データに変換されたもの
• Webページでお客様から寄せられた問い合わせ
• インターネット掲示板への書き込み
• 営業担当者による日報
• 他社製品への評価など、ソーシャルメディア上の幅広い意見

これらのデータは、単に量が多いだけでなく、その時々の市場の状況や、消費者が製品やサービスに対してどう思っているかをリアルタイムに表しているため、企業活動で活用することが非常に重要です。

テキストマイニング分析とその他類似用語の違い

ここでは、テキストマイニング分析とその他類似用語の違いについて解説します。

データマイニング分析

データマイニングとは、「情報（data）」と「採掘（mining）」を組み合わせた言葉で、大量のデータに対し、統計学やAIなどの技術を応用して分析し、新たな知識や洞察を得るための手法を指します。テキストマイニングとデータマイニングの主な違いは、分析対象となるデータの種類です。

氏名、地名、性別、購入金額といった構造化されたデータ（表形式で扱えるデータ）は、コンピューターがそのまま理解できる数値やカテゴリーとしてすでに整理されているため、特別な処理をせずとも、集計や統計分析に容易に利用できます。そのため、これらの構造化されたデータ分析は通常テキストマイニングとは呼ばれません。
しかし、自由記述式のアンケート回答や顧客レビュー、書籍のタイトルなど、分析データが自然言語（文章、非構造化データ）である場合、単純な数値化が難しく、形態素解析などの特殊な言語処理が必要となります。このような、テキストデータを対象とした非構造化データの分析手法を特にテキストマイニングと呼びます。

アフターコーディング分析

アフターコーディングとは、アンケートの自由記述回答を定量的かつ視覚的に整理する方法のことです。分類した結果を数値化することで、より詳細な分析に適しています。一方、テキストマイニングは、主に文章中の単語の出現頻度や相関関係を分析する手法で、自由回答の全体像や特徴を大まかに把握し、問題解決のヒントを見つける際に役立ちます。
つまり、アフターコーディングは定性的な情報を定量的に整理する手法で、テキストマイニングは文章中の単語分析に特化した手法であると言えます。

AI分析

AIは、大量の知識データをもとに高度な推論を行う技術で、複雑な思考や判断が可能です。テキストマイニングは、テキストデータから情報を抽出し、特定の傾向を見つけ出すことを目的としていますが、AI技術によってその精度は飛躍的に向上させられます。
AIが進化することで、テキストマイニングを簡単にし、データ増加による分析精度向上に加え、生成AIとの連携によって、文章理解や感情分析、多言語対応といった、より高度な分析を可能にします。

AI分析の詳細を知りたい方は「AI分析とは？メリットや活用方法から成功事例を解説」の記事を参考にしてください。

テキストマイニング分析を構成する主な手法

テキストマイニングは、自然言語データを効果的に活用するために、目的に沿ってデータを正確に分析する手法群で構成されています。以下に、その中で特に利用される4つの主な分析手法について解説します。

センチメント分析

センチメント分析は、テキストマイニングの代表的な手法の一つで、商品やサービスに対する顧客の感情を分析・評価するために使われます。この分析では、顧客の感情は基本的に肯定的、否定的、中立的の3つに分けられます。肯定的な感情は良い印象、否定的な感情は悪い印象、中立的な感情はどちらでもない状態を示します。
センチメント分析は、レビューやSNSの投稿などのデータ分析で活用され、顧客の感情や意見、商品がどのような印象を与えているかを把握するのに役立ちます。ただし、言葉の意味は時代や文脈によって変わるため注意が必要です。例えば、「やばい」という言葉は、若い世代では肯定的な意味で使われることもありますが、年配の世代では否定的な意味で使われることが多いです。

共起分析

共起分析とは、文章の中で2つの単語が一緒に使われる頻度を分析し、商品やサービスなどを評価する方法です。この分析を使うと、顧客がどのような言葉を組み合わせて商品を評価しているかを知り、商品の特徴や魅力を見つけ出すことができます。
例えば、化粧品を分析する際に、「口紅」という言葉と「潤う」「乾燥する」という言葉を組み合わせて分析します。また、「うどん」という言葉と「コシがある」「柔らかい」という言葉を結びつけることで、「うどん」に対する評価や印象を調べることが可能です。

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。この手法は、クロス集計や編集前のローデータを使用し、複数の要素や変数の関係を散布図で表します。複数の要素や変数が同時に出現する関係を視覚的に把握することで、要素同士の関連性や相関関係を分析します。
アンケート結果などで項目が多く、結果の把握が難しい場合に、散布図によって項目の関係性が可視化され、対象データを適切に比較することが可能です。対応分析は、企画書作成やブランドイメージ分析に活用されます。例えば、ブランドイメージに影響を与える要素がどのように関連しているか、どの要素が重要かを分析できます。

主成分分析

主成分分析とは、多数のデータ項目をより少ない項目に置き換える手法です。これは、ビッグデータのような大量かつ多様なデータを分析する際に役立ちます。
データ項目が多すぎると分析の妨げになることがあるため、項目数を削減することで、データの扱いやすさを向上させ、より深い洞察を得ることを目指します。具体的には、データの中にあるパターンや関連性を見つけ出し、それに基づいて新しいデータ項目を作り出します。
ただし、主成分分析では一部のデータが省略されるため、すべての情報を完全に把握することはできません。省略されたデータに重要な情報が含まれている可能性や、元のデータの詳細が失われるリスクがあるため、注意が必要です。分析結果がずれないように、どの情報を重視するかを事前に検討しておくようにしましょう。

テキストマイニングで分析する活用事例

テキストマイニングは、アンケートや商品レビューのような大量の文章を定量的に分析できる画期的な分析手法で、実生活やビジネスにおいて幅広い使い方が可能です。活用事例には、以下のようなものがあります。

顧客満足度向上のためのVOC分析

テキストマイニングは、アンケートや製品レビューといった大量のテキストデータを分析することで、顧客が商品やサービスに抱く意見や感情（VOC）を把握し、顧客満足度の向上に繋がります。
具体的な活用例としては、アンケートで高評価をつけた回答者と低評価をつけた回答者の回答で、出現頻度の高い単語を特定・集計することで、多様な情報を得ることが可能です。これにより、ポジティブな単語とネガティブな単語の差を分析し、消費者から見た商品の特徴や、評価が高い理由・低い理由を推測できます。

VOCをテキストマイニングで分析する方法や事例を知りたい方は「VOCをテキストマイニングで分析する方法とは？活用事例をご紹介」の記事を参考にしてください。

情報精査による迷惑メール判別

テキストマイニングの代表的な活用例として、迷惑メールのフィルタリング機能があります。この技術では、大量のメール本文を学習データとして用い、AIがその内容を分析し、迷惑メールかどうかを識別します。
その結果、以前問題となっていた大量の迷惑メールの大部分を削減することに成功しました。

商品改善や開発のためのレビュー集約

テキストマイニングは、ネットショップの商品レビュー分析にも活用されています。大量のレビューデータを集め、以下の点を調査できます。

• 商品全体で、どのようなキーワードが最も多く使われているか
• 高評価をつけた人と低評価をつけた人で、それぞれどのようなキーワードが使われているか

この分析により、消費者から見た商品の特徴や評価が高い理由、低い理由を把握しやすくなります。例えば、Amazonの商品レビューでは、レビュー内で頻繁に使われる単語が抽出され表示されています。この技術によって、一つ一つのレビューを読まなくても、商品全体の評価をすぐに把握することが可能です。

市場調査による口コミを感情分析

テキストマイニングは、X（旧Twitter）のようなSNSにおける感情分析に応用されています。テキストマイニングを使うことで、特定のキーワードに対して、どのような感情のツイートが多いかを分析することが可能です。代表的な方法としては、ポストがポジティブかネガティブかといった感情を分析することが挙げられます。
企業では、自社の商品について書かれたツイートが好意的か、批判的かを分析し、対策を立てる際の参考にすることもあります。

採用や人材教育のための日報や面談分析

テキストマイニングは、社員の日報や面談記録といった社内テキストデータの分析を通じて、採用活動や人材教育に新たな視点をもたらします。その結果、数値データだけでは見えにくい、社員それぞれの考え方や仕事上の課題、成功の秘訣を明らかにできます。
特に、優秀な社員の日報や面談記録を分析すれば、その行動の特徴や顧客への効果的なアプローチ方法を把握することが可能です。これらの情報を会社全体の知識として共有することで、新入社員の教育の質を高め、スキルの標準化を進められます。

テキストマイニングの他事例を知りたい方は「テキストマイニングとは？活用事例やおすすめツールをご紹介」を参考にしてください。

テキストマイニング分析の手段

テキストマイニングを行う方法としては、以下の3パターンがあります。
それぞれの方法を理解し、自社に合ったやり方でテキストマイニング分析を行えるようにしましょう。

エクセルを使用する

エクセルは、広く普及している表計算ソフトですが、テキストマイニングにも活用できます。
エクセルでテキストマイニングを行う主な特徴は、初期費用をほとんどかけずに始められ、多くのユーザーが慣れているため手軽に試せることです。ただし、エクセルでテキストマイニングを行うには、文章を単語に分解し、単語を集計してワードクラウドを作成するまでの一連の工程を手作業で行う必要があります。
具体的には、専用のツールを用いて文章を単語ごとに分割した後、SUM関数やCOUNTIF関数などを使って単語を整理・集計し、結果をグラフや表として視覚化することが必要です。そのため、COUNTIFやINDEXなどの関数に関する知識が求められます。注意点として、扱えるデータ量に限りがあるため、大量のデータを処理するには適していないことも知っておきましょう。

プログラミング言語を使用する

テキストマイニングでは、PythonやRのようなプログラミング言語を使って、独自のプログラムを作ることもできます。
プログラミング言語を使う一番のメリットは、プログラムを自由にカスタマイズできることで、細かい条件で分析したい場合に適しています。ただし、プログラミングには専門的な知識やスキルが必要になるため、特定のスキルを持つ人に仕事が偏り、業務が属人化しやすい点に注意が必要です。

テキストマイニング分析ツールを使用する

現在、多くのテキストマイニング専用ツールが提供されており、これらを活用することで効率的な分析が可能です。
これらのツールを利用する主なメリットとして、データ収集から分析、結果の可視化まで一連の作業を効率的に自動化できる点が挙げられます。リアルタイムでの情報収集に加え、これまで手間のかかっていた分析業務を自動化することで、時間と労力を大幅に削減できます。
また、プログラミングの知識がなくても大量のデータを扱え、感情分析やトピックモデリングといった高度な分析も簡単に実行できます。さらに、テキストデータの解析や可視化が行えることも魅力の一つです。
テキストマイニングツールには、無料のブラウザ上で利用できるものも存在しますが、無料版は機能や処理できるデータサイズに制限がある場合があります。一方で、有料ツールは多機能であり、より高度な分析や細かなカスタマイズに対応できます。
ツールを選ぶ際には、機能や操作のしやすさ、分析の精度を考慮し、目的と予算に合った最適なツールを選ぶことが重要です。
次項では、こうしたツールの機能を踏まえつつ、さらにAI技術の活用によって特別な知識がなくても、より深く、正確にVOC分析を可能にする代表的なソリューションを4つご紹介します。

テキストマイニング分析ツールおすすめ4選を比較

ここでは、おすすめのテキストマイニング分析ツールを4つ紹介します。
それぞれのツールについて知り、自社に合ったツールを選択できるようにしましょう。

1.AI Central Voice

AI Central Voiceは、30種類以上の多様な前処理モジュールを持ち、データの最適化や誤情報の削減、必要な情報の抽出など、高度な技術によってAI分析の精度と柔軟性を高めます。さらに、専門コンサルタントによる課題のヒアリングや要件定義、解決策の提案も行われます。コールセンターでの問い合わせ理由の可視化、人事におけるエンゲージメント調査の分析、営業における商談情報のナレッジ化など、さまざまな部門での活用が可能です。

2.TextVoice

「TextVoice」は、類義語辞書の自動生成機能により、テキストマイニングに不可欠な類義語の準備作業を省力化し、分析結果を迅速に閲覧できます。さらに、視覚的に優れたマッピング機能により、複雑なデータ結果も一目で把握できます。

3.見える化エンジン

「見える化エンジン」は、テキストマイニング技術で顧客の意見を可視化し、顧客との関係強化を支援するツールです。SNSに加え、コールログやアンケート、営業日報などに記録された顧客の声も、内容や理由といったさまざまな視点から分析・可視化します。「顧客インサイト」を得るために、必要な情報をわかりやすい図表で提供する点も大きな特徴です。

4.AIテキストマイニング

「AIテキストマイニング」は、無料版のUserLocalテキストマイニングに、ビジネスで役立つ機能を追加したテキスト分析ツールです。AI技術により、文章に込められた感情を読み解くことができます。また、ワードクラウドや共起ネットワークを使うことで、単語の出現頻度を視覚的に把握することも可能です。

他のツールも知りたい方は「【2026年】テキストマイニングツールおすすめ比較15選！選び方を解説」を参考にしてください。

多角的なテキストマイニングで高精度分析なら「AI Central Voice 」がおすすめ

AI Central Voiceは、組織内のあらゆる定性データをAIで分析し、経営の意思決定に役立つインサイトへと転換するデータ戦略ツールです。従来100時間要していた分析を1分に短縮可能です。また独自の構造化手法と高度な前処理により、顧客の声やアンケートなどのデータをAIが分析可能な形式に変換し、卓越した精度と速度を実現できます。
加えて、組織内のあらゆるデータをAIが解析し、グラフやダッシュボードで見やすく表示することで、多角的な視点からの洞察と迅速な意思決定を支援します。さらに、AIがAIを評価する仕組みや専門分野に特化した学習機能、顧客ニーズに合わせた綿密なカスタマイズ性も備え、コールセンターや人事、営業、マーケティングといった部門を横断して活用することが可能です。

テキストマイニング分析についてよくある質問

テキストマイニングは、数値だけでは見えにくかった消費者の心理を紐解くことができる強力な技術ですが、活用するためには、その限界と注意点を理解しておくことが重要です。ここでは、テキストマイニング分析についてよくある質問について回答していきます。

分析の限界はある？

テキストマイニングは便利な技術ですが、限界があることも理解しておきましょう。
テキストマイニングは単語の種類や数を認識できても、文章全体の意味を完全に理解するのは難しい場合があります。また、未知の単語が多いと分析精度が下がるため、大量のデータが必要です。もしデータが少ない場合は、テキストマイニングよりも目視で分析する方が有効な場合もあります。
さらに、大量のデータを扱うため、処理に時間がかかるというデメリットもあります。分析の結果が予想と異なる場合や、解釈が難しい場合もあるでしょう。これらの限界を考慮し、テキストマイニングを適切に活用することが大切です。

分析する際の注意点は？

テキストマイニングで高精度な結果を得るには、データ量と質が重要です。十分な量のデータを準備し、分析目的に合った質の高いデータを選びましょう。テキストマイニングを繰り返すことで、表現の微妙なニュアンスや誤字脱字を学習し、データ精度を高めることができます。
また、テキストマイニングツールは文脈を完全に理解できるわけではありません。分析結果を鵜呑みにせず、二重否定文などの解釈には特に注意することが必要です。機械は文章の意味そのものではなく、文章の特徴を解析しているという点を理解しておきましょう。
さらに、大量のデータを処理するため、時間がかかることを考慮して計画を立てる必要があります。分析結果が期待どおりにならない場合も想定し、必要に応じて元の文章を確認できるように準備しておきましょう。

まとめ：テキストマイニング分析を業務に活用しよう

この記事では、テキストマイニング分析について解説してきました。
テキストマイニングとは、「テキスト」と「採掘」を組み合わせた技術で、自然言語解析を用いてSNSやアンケートなどの大量のテキストデータから有益な情報を抽出する手法です。あらゆるデータを扱うデータマイニングの一種で、AI技術の進化によって精度が向上しています。
主に4つの分析手法から構成されており、顧客感情を分析するセンチメント分析、単語の関連性を調べる共起分析、データ間の相関関係を視覚化する対応分析、データの特徴を抽出して分析を簡単にする主成分分析などがあります。
活用事例は多岐にわたり、VOC分析による顧客満足度向上や迷惑メールの判別、商品改善のためのレビュー集約、社員教育のための社内文書分析などに利用されています。
分析手段としては、エクセルやプログラミング言語、専用ツールがあります。専用ツールを利用することで、より高度な分析と効率化が可能です。ただし、テキストマイニングには文脈の理解が難しい点や、大量のデータが必要となる制約があるため、精度の高い分析結果を得るには、データの質と量を確保することが重要です。
この課題に対し、AI Central Voiceは、AI技術で文脈の理解を深め、部門や形式を問わずVOCを統合的に分析できるソリューションです。テキストマイニングの精度と効率を飛躍的に向上させ、ビジネス戦略に直結する深い洞察を提供します。