【2025年最新】LDAとは？初心者でもわかるマーケティング分析完全ガイド！

2025/04/15 2025/04/10

SNSの投稿や商品レビューなど、企業には毎日たくさんの文章データが集まります。しかし、全てのデータを人の目で分析するのは現実的ではありません。そこで活躍するのが「LDA（Latent Dirichlet Allocation）」という分析手法です。

本記事では、「LDAとは何か」を初心者にもわかりやすく説明し、マーケティングにおける実践的な活用法まで詳しく解説します。

1 LDAとは？
2 LDAの仕組み
3 Pythonで実際にLDAを使ってみよう
4 LDAのマーケティング活用事例
5 LDAの注意点と限界
6 まとめ

LDAとは？

LDA（Latent Dirichlet Allocation：潜在ディリクレ配分法）とは、膨大なテキストデータから「隠れたテーマ（トピック）」を自動的に発見するための統計的手法です。

例えば、スマートフォンのレビューに頻繁に登場する「軽い」「バッテリーが長持ちする」「画質が良い」といった言葉を見つけ、それらを「携帯性」「バッテリー性能」「カメラ品質」といったトピックに分類します。

LDAの仕組み

トピックを見つける仕組み

LDAは以下のような仕組みで動きます。

各文章は複数のトピックが混ざって構成されていると仮定します。
各トピックは特定の単語がよく出るパターンを持っていると仮定します。
文書に含まれる単語の出現パターンからトピックの割合を計算します。

難しい数式を覚える必要はありません。重要なのは、「単語の出現パターンから隠れた話題を見つける」という基本的な考え方を理解することです。

大量データの分析に最適

LDAの最大の利点は、大量のテキストを迅速に分類し要約できる点です。これにより人間の主観に左右されず、客観的なマーケティング分析が可能になります。

Pythonで実際にLDAを使ってみよう

初心者でも簡単に実践できる、PythonでのLDAの具体例を見ていきましょう。

Python環境の準備

まず、以下のライブラリをインストールします。

pip install gensim nltk

サンプルコード（英語）

import gensim
from gensim import corpora
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# サンプルの文章
documents = [
    "I love playing soccer in the evening.",
    "Artificial intelligence is changing marketing.",
    "Pizza with extra cheese is my favorite food.",
    "Data science and machine learning are exciting.",
    "He likes watching sports, especially soccer."
]

# 前処理（不要語を削除）
stop_words = set(stopwords.words('english'))
texts = [[word for word in word_tokenize(doc.lower()) if word.isalpha() and word not in stop_words]
         for doc in documents]

# 辞書とコーパスを作成
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# LDAモデルを作成（トピック数2）
lda_model = gensim.models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=15)

# 結果を表示
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
    print(f"Topic {idx}: {topic}")

このコードで、文章がどのようなトピックに分かれているのかを視覚的に理解できます。

LDAのマーケティング活用事例

商品レビューの分析

ECサイトで商品のレビューをLDAで分析すると、消費者が評価しているポイントや不満点がトピックとして明確に見えてきます。例えば、「価格が高い」「操作が簡単」「デザインが良い」といった具体的な意見が頻繁に出てくることがあります。これらを分類することで、企業はどこを改善すべきか、またどの強みをさらに強調すべきかを明確にでき、商品開発やサービスの質を向上させるための具体的な戦略を立てることができます。

SNS分析

SNS上でのブランドや商品に関する投稿をLDAで分析すれば、消費者の本音や関心ごとが明らかになります。例えば、新発売の商品が「デザインはいいが高すぎる」「CMが面白くて印象的」といった評価を得ていることが分かれば、価格設定やプロモーション戦略の見直しに役立てることができます。また、急なトレンド変化や炎上リスクをいち早く察知し、迅速に対応するためにもLDAは効果的です。

アンケートの自由記述回答の整理

大量のアンケート自由記述をLDAで分類することで、顧客の潜在的なニーズや不満点を発掘できます。例えば、サービス改善を目的とした顧客満足度アンケートを分析すると、「待ち時間が長い」「スタッフの対応が良い」「施設が清潔で快適」などの意見が浮き彫りになり、施設運営やスタッフ教育の改善に役立てることができます。こうした具体的な声を見える化することで、企業は的確な施策を講じ、顧客満足度を大きく向上させることが可能です。