【2025年最新】TF-IDFとは？SEO強化に欠かせない重要指標！

2025/04/07 2025/04/22

デジタルマーケティングの世界では、検索結果の上位に表示されるかどうかがビジネスの成果に直結します。検索エンジン最適化（SEO）において、良質なコンテンツが重要だとよく言われますが、では「良質」とは何か？その判断基準の一つとして注目されているのが、TF-IDFという指標です。この記事では、TF-IDFの基本的な仕組みから、実際の活用方法、メリット、注意点までを解説します。

1 TF-IDFとは？
2 TF-IDFの計算はPythonで簡単にできる
3 TF-IDFを使うメリット
4 注意すべきポイント
5 具体例：中古車販売のSEO戦略にTF-IDFを活用
6 まとめ

TF-IDFとは？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は、ある単語が特定の文書内でどれくらい重要であるかを測定するための統計的な指標です。この考え方は、情報検索や自然言語処理の分野で広く使われています。検索エンジンは、Web上のあらゆる文書の中からユーザーが求める情報を見つけるために、このような数値的な仕組みを使って、文書の「意味の濃さ」や「関連性」を判定しています。

TF（Term Frequency）：単語の出現頻度

TFは、単語がその文書内でどれくらい頻繁に登場するかを示します。これはその文書におけるその単語の「重要度」を示す最初の指標です。ただし単純に出現回数をカウントするだけでは、文書の長さによって数値が変わってしまうため、全単語数で割ることで「出現比率」を算出します。

たとえば、500語の文章の中に「猫」が10回出てきた場合、TFは10 ÷ 500 = 0.02となります。この値が高いほど、その単語がその文書の中でよく使われていることを意味し、テーマや主題に近い単語である可能性が高いとされます。

IDF（Inverse Document Frequency）：単語の希少性と計算方法

IDFは、ある単語がどれだけ「珍しい」か、つまり他の文書に登場していないかを示します。よく登場する単語、たとえば「は」「の」「こと」などは、どんな文書にも出てくるため、重要とは見なされません。逆に、ある単語が特定の文書にだけ現れていて、他にはほとんど登場しない場合、その単語は情報価値が高いと評価されます。

IDFの計算式は以下の通りです。

IDF(t, D) = log（|D| / (df(t) + 1)）

|D|：文書全体の数
df(t)：単語tを含む文書数

たとえば、100本の文書があり、そのうち5本に「保証付き」という単語が登場するとします。IDFはlog(100 / (5 + 1)) = log(16.66…) ≒ 1.22 となります。登場頻度が少ないほどIDFの値は高くなり、「保証付き」は他文書にはあまり登場しない＝この単語は差別化要素になる、ということがわかります。

TF-IDFの計算方法

TFとIDFの2つの数値を掛け合わせることで、単語の重み（重要度）が算出されます。たとえば、TFが高くても他の多くの文書でも使われている言葉ならIDFが低くなり、結果としてTF-IDFのスコアも低くなります。逆に、TFも高くIDFも高い単語は、非常に重要とみなされる単語になります。

このようにTF-IDFは、単純な出現回数ではなく、「文書内でよく使われている」かつ「他の文書ではあまり使われていない」単語を見つけるための便利な指標です。

TF-IDFの計算はPythonで簡単にできる

TF-IDFは手計算もできますが、実務ではPythonのscikit-learnライブラリを使うのが一般的です。特に便利なのがTfidfVectorizerという機能で、数行のコードで複数の文書を分析できます。

以下はその簡単な例です：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

documents = [
    "猫はマットの上に座った",
    "犬はラグの上に座った",
    "猫は犬の上に座った"
]

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

# 単語とスコアを表示
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
for doc_idx, doc in enumerate(tfidf_matrix.toarray()):
    print(f"文書{doc_idx + 1}")
    for word_idx, score in enumerate(doc):
        print(f"{feature_names[word_idx]}: {score:.3f}")

このように、たった数行のコードで、各文書における単語の重要度を算出することができます。出力結果をもとに、どの単語がその文章のテーマに強く関連しているかが一目でわかります。

TF-IDFを使うメリット

コンテンツの質を客観的に評価できる

従来は「このキーワードは大事だろう」といった直感や経験に頼りがちだったSEOも、TF-IDFを使えば数値によって裏付けることができます。重要語が不足していないか、過剰に使いすぎていないかなども確認できるため、コンテンツ改善の指標として非常に有効です。

SEO対策に役立つ

SEOにおいて検索順位を上げるためには、検索意図にマッチしたコンテンツ作りが必要です。TF-IDFを使えば、自社コンテンツと競合コンテンツを比較し、どのキーワードが過不足なく使われているかを把握できます。結果として、検索エンジンからの評価が高まり、検索順位の向上につながります。

自動要約・レコメンドシステムにも応用可能

TF-IDFは文章の中で「意味の濃い部分」を抽出するのにも役立ちます。これにより、長文を短く要約する自動要約システムや、ユーザーに関連情報を提案するレコメンドエンジンの精度を高めることができます。たとえば、ユーザーの閲覧履歴から重要なキーワードを抽出し、それに関連した記事や商品を提案するなどの活用法があります。

注意すべきポイント

文書数が少ないと精度が落ちる

IDFは「他の文書との比較」が前提の計算です。したがって、文書が3本や5本といった少数しかない状態では、「希少性」が正しく測れません。一定以上の文書数（少なくとも30〜50件）があると、より安定した分析が可能になります。

短文ではTFスコアが小さくなる

Twitterの投稿や広告の見出しなど、非常に短い文書では、単語の出現頻度自体が低くなるため、TFが機能しにくくなります。そのため、長文の分析に向いており、短文では別の手法と併用する必要があります。

文脈を理解しない

TF-IDFは単語の出現頻度や希少性に基づいて計算されるため、「意味」や「文脈」を考慮することはできません。たとえば、英語で「bank」という単語が登場したとします。この単語は「銀行（financial bank）」を意味することもあれば、「川の土手（river bank）」を意味することもあります。TF-IDFはこのような文脈の違いを認識せず、すべての「bank」を同じ単語として扱います。したがって、文脈理解が求められるタスクでは、BERTやWord2Vecなどの意味理解に優れた手法と併用する必要があります。

具体例：中古車販売のSEO戦略にTF-IDFを活用

ある中古車販売企業では、自社サイトの問い合わせ数が伸び悩んでいました。そこでまずGoogleアナリティクス4（GA4）を使って、ユーザーがどのようなキーワードで訪れているかを分析しました。すると「車検付き」「保証付き」「低走行距離」などのワードが高頻度で検索されていることが分かりました。

次に、競合他社のサイトと自社サイトのTF-IDFスコアを比較し、これらのワードが自社ページで十分にカバーされていないことが判明。そこで対象ページの文章にこれらの語句を自然に組み込み、コンテンツを最適化しました。その結果、検索順位が向上し、1ヶ月で問い合わせ数が20％以上増加したのです。

まとめ

TF-IDFはただの数式ではなく、顧客のニーズに応えるための「可視化された声」と言えます。どの言葉が顧客にとって価値があるのかを知ることは、マーケティングの本質に迫る行為です。経験や勘に頼るだけではなく、データに基づいた改善を進めることで、競争の激しい市場でも優位に立てるでしょう。TF-IDFを正しく理解し、戦略的に活用することで、コンテンツの精度を高め、成果に結びつけていきましょう！