【2025年最新】テキストマイニングとは？顧客の本音を読み解く分析手法！

2025/04/15 2025/04/10

私たちが日々SNSに投稿する文章や、商品レビュー、アンケートのコメント。それらはすべて、企業にとって貴重な「生の声」です。しかし、これらの膨大なテキストデータをただ保管しておくだけでは意味がありません。そこで注目されているのが「テキストマイニング」という手法です。本記事では、テキストマイニングの基本から具体的な手法、ビジネスでの活用例までをわかりやすく解説します。

1 テキストマイニングとは？
2 テキストマイニングの代表的な手法
3 テキストマイニングの活用例
4 テキストマイニングの実施ステップ
5 実際の活用事例
6 よくある質問（FAQ）
7 まとめ

テキストマイニングとは？

テキストマイニングは、自然言語処理（NLP）の技術を活用して、テキストデータから有益な情報を引き出す分析手法です。対象となるデータは、SNS投稿、商品レビュー、顧客アンケート、問い合わせメールなど多岐にわたります。こうした非構造化データ（文章などの自由記述）を数値化し、傾向や感情を明らかにすることで、企業は顧客理解を深め、的確なマーケティングや商品開発につなげることができます。

テキストマイニングの代表的な手法

センチメント分析

センチメント分析は、文章の中にある感情を分析する手法です。テキストを「肯定的」「否定的」「中立的」に分類し、ユーザーの感情傾向を数値化します。たとえば、SNS上のコメントをセンチメント分析することで、新商品の評判やキャンペーンの反応をリアルタイムで把握することが可能になります。

共起分析

共起分析とは、特定の単語同士が一緒に使われる頻度を調べる方法です。この手法によって、消費者がどのような言葉を関連づけて製品を評価しているのかを明らかにできます。たとえば、「おしゃれ」「軽い」「高機能」という単語が同時に出現する場合、その製品がスタイルと機能性を両立して評価されていると読み取れます。

対応分析

対応分析は、複数の項目間の関係性を視覚的に表現するための分析です。主にマーケティングリサーチで活用され、ブランドと消費者のイメージをマッピングする際に有効です。データを散布図にまとめることで、企業の強みや弱点、競合とのポジションの違いを視覚的に把握することができます。

主成分分析

主成分分析は、複雑で膨大なデータを要約し、重要な情報だけを抽出する手法です。テキストデータに含まれる特徴量を圧縮することで、全体像をよりシンプルに理解できます。ただし、情報を削減する性質上、一部の重要な要素が見落とされる可能性もあるため、使用には注意が必要です。

テキストマイニングの活用例

顧客ニーズの把握

テキストマイニングは、消費者のニーズや本音を把握するのに非常に役立ちます。たとえば、SNSやレビューサイト上で言及されているキーワードを分析することで、製品の評価ポイントや改善すべき点を具体的に洗い出すことができます。顧客が普段使っている言葉で語られる内容から、表面的には見えにくい「期待」や「不満」を知ることができます。

商品開発と改善

実際の使用感や改善要望が集まるレビューや問い合わせデータは、商品開発の宝庫です。どの機能が喜ばれているのか、どの点が不評なのかを定量的に分析することで、新商品やリニューアルの方向性を決める根拠が得られます。開発チームとマーケティング部門の連携も強化され、顧客視点に立ったものづくりが可能になります。

マーケティング戦略の策定

市場のトレンドや顧客の関心ワードを把握することは、効果的なマーケティング施策に直結します。テキストマイニングで抽出したキーワードや感情の傾向をもとに、プロモーション内容や広告コピーを最適化できます。また、競合の動向も分析対象に含めることで、自社の立ち位置を明確にし、差別化ポイントを見つける手助けにもなります。

テキストマイニングの実施ステップ

1. テキストデータの収集

まずは分析のもとになるデータを集めます。具体的には、X（旧Twitter）やInstagram、FacebookなどのSNS投稿、アンケート調査の自由記述欄、ECサイトの口コミ、コールセンターの問い合わせ履歴など、顧客が自由に書き込んだテキスト情報を収集します。この際、分析対象を明確にし、目的に合ったデータだけを選別して収集することが重要です。

2. データの前処理

収集したテキストデータはそのままでは分析できないため、前処理を行います。たとえば、文章中に含まれる記号や絵文字、URL、不要なスペースを削除します。また、「おいしい」「美味しい」「オイシイ」のような表記ゆれを統一し、分析の精度を高めます。前処理が丁寧であるほど、正確な分析結果につながります。

3. データの構造化

前処理を済ませたデータを構造化します。これは、文章を単語やフレーズに分解し、カテゴリーや頻度、関連性などをデータベースに整理して格納する工程です。構造化することで、大量の非構造化データを分析可能な数値データへと変換します。専用のソフトウェアやツールを使い、効率的に構造化を進めていきます。

4. 分析と結果の可視化

構造化されたデータを分析します。センチメント分析であれば感情の傾向を分類し、共起分析ならば頻繁にセットで使われる言葉を抽出します。分析後は、わかりやすいグラフやチャートを作成して結果を視覚化します。視覚的に表現することで、マーケティングや商品開発に活用しやすい形に情報をまとめることができます。

実際の活用事例

ある大手飲料メーカーが、自社の清涼飲料水に対する消費者の評価を理解するため、テキストマイニングを活用しました。同社はX（旧Twitter）やInstagramなどのSNS上で自社製品に関する投稿を収集し、センチメント分析および共起分析を実施しました。その結果、「さっぱりしていて飲みやすい」「暑い夏にぴったり」「何度もリピートして買いたい」というフレーズが、特に「レモン味」に集中していることがわかりました。

そこで同社は、人気の高かったレモン味の商品ラインナップを強化し、夏季限定のキャンペーンとして、パッケージデザインを刷新するとともに、テレビCMやWeb広告、店頭プロモーションで「夏にぴったりのさっぱりレモン味」というメッセージを積極的に打ち出しました。

さらにSNSキャンペーンとして、商品を飲んでいる写真や感想を特定のハッシュタグをつけて投稿することでプレゼントが当たる企画を実施。これにより、SNS上で消費者自身が商品の魅力を自然と拡散する仕掛けを作りました。

こうした施策の結果、レモン味の商品は前年度に比べて売上が150%増加。テキストマイニングを起点に、消費者の声を的確に捉えた戦略が、明確なビジネス成果につながりました。

よくある質問（FAQ）

テキストマイニングに必要なデータはどうやって集めればいいの？

SNSのAPIを利用した自動取得のほか、アンケート結果、コールセンターの通話記録、レビューサイトのクチコミなど、顧客と接点のあるあらゆる場所からデータは収集可能です。

テキストマイニングにはどんなツールを使うのがいい？

KH Coder、Text Mining Studio、Tableau、PythonのNLPライブラリなど、目的に応じたツールが多数あります。分析の規模や自社のITリテラシーに応じて選定することが大切です。

まとめ

テキストマイニングは単なる分析ツールではありません。顧客のリアルな声をビジネスに活かすための「耳」です。今、顧客が何を感じ、何を求めているのか。それを把握し、製品やサービスに反映させることが、これからのビジネスの差別化につながります。時代の変化に柔軟に対応しながら、顧客と本質的につながる経営を目指していきましょう。