テキストマイニングとは？その基本と活用方法・おすすめツールと相場価格まで完全ガイド

「お客様の声をもっと活かしたいけど、何から手をつけていいかわからない…」そんな悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。

アンケートや口コミの“生の声”は、実は宝の山。でも、手作業でアンケート結果や口コミ、レビューを整理し、分析するのは大変です。しかし、テキストマイニングを行えば、大量の文章データから顧客や消費者の感情を分析して、施策につながる“気づき”を得ることができるようになります。

この記事では、テキストマイニングとは何か、その基本的な仕組みや活用方法について、初心者にもわかりやすく解説しています。

見逃せない“声”を掘り起こす！テキストマイニングの基本をやさしく解説

• SNSやアンケートなどの文章データから有益な情報を抽出する分析手法
• 自然言語処理（NLP）を使って単語や文の意味を機械的に分解・分析する
• 数値では見えにくい「理由」や「感情」を可視化できるのが強み
• マーケティングや商品改善、カスタマーサポートにも幅広く応用可能

テキストマイニングとは、アンケートの自由回答やSNS投稿などの「文章データ」を分析して、顧客の本音やニーズ、トレンドの兆しなど役立つ情報を取り出す手法のことです。テキストマイニングを行うことでお客様の口コミから「不満点」や「満足しているポイント」を拾い上げることができるようになります。

また、そのデータを分析することで商品の改良点を明確にしたり、共感を得やすい広告コピーを設計するなど具体的な改善やマーケティング施策に活かすことが可能です。

テキストマイニングを行うことで、文章を単語やフレーズごとに分解し、出現頻度や関連性を数値化したり、よく話題にされるキーワードや同時に語られる商品特性の関係性を把握したりすることができます。
さらに、テキストマイニングを行うことによって文章に込められた「人間の感情」や「感情の傾向」を読み取ることも可能です。

テキストマイニングで得られたデータを分析することで、定量データだけでは見えにくい「なぜ？」の理由や感情の動きに気づくことができます。

その一言にヒントがある｜テキストマイニングで「わかること」と「使い道」

分かること	活用シーン	得られる効果
顧客満足度調査（CS調査）	商品レビュー・コールセンター分析	改善点の特定、CS向上
購買理由や離脱理由	アンケート自由回答の分析	マーケティング戦略の見直し
感情の傾向	SNSの口コミ調査	キャンペーン施策の効果測定
よく使われるキーワード	ワードクラウドや共起分析	キャッチコピーやLP改善
時系列の変化	投稿内容やレビューの時系列比較	トレンド把握、早期対応の判断

テキストマイニングでは、単なるキーワードの抽出だけでなく、「なぜ買ったのか？」「なぜ使わなくなったのか？」といった背景や感情の流れを読み解くことができます。口コミやレビューの中から「〇〇が使いにくかった」「△△が便利だった」といった具体的な声をテキストマイニングによって拾えば、商品やサービスのどこを改善すべきかが見えてきます。

そのため、テキストマイニングを活用する際には、「お客様がどんな言葉で語っているか」に注目することも重要です。

自由回答やSNS投稿の中で頻繁に使われている言葉をテキストマイニングによって抽出することで、顧客が無意識に反応している「響く表現」やユーザーの潜在的な価値観を読み取ることができます。
例えば「シンプルで使いやすい」「安心感がある」といった言葉が多く見られた場合、それをそのまま広告コピーやWebページのキャッチコピーに反映することで、ユーザーの共感を得やすくなります。

このように言い回しを少し変えるだけでもCV率の向上に繋がるケースは少なくありません。

テキストマイニングとは単なる分析だけで終わらず、得られた情報を広告やキャッチコピーの「伝え方」や「表現」に活かすことで、より確度の高い共感獲得やコンバージョンにつなげられる手法といえます。

見える“声”と見えない“落とし穴”｜テキストマイニングのメリットとデメリット

項目	メリット	デメリット
情報収集	膨大な文章データから短時間で傾向を把握できる	データの前処理やクレンジングに手間がかかる
感情分析	顧客の満足・不満の傾向を可視化できる	文脈を正しく理解しないと、誤った評価になるリスクがある
改善提案	ユーザーの声を基に具体的な改善点を発見できる	分析に偏りがあると誤った判断に繋がる可能性も
コスト	無料ツールでも導入可能で手軽に始められる	高度な分析には有料ツールや専門知識が必要
対応範囲	SNS・アンケート・通話ログなど幅広い媒体に対応	日本語特有の曖昧表現には対応が難しいケースも

テキストマイニングの最大の魅力は、「お客様の声」を構造化し、施策に役立つ形で可視化できる点にあります。

特にユーザーが投稿した文章の背景にある感情や意図は、数値データや選択肢形式のアンケートでは見えにくいからこそ、自由回答やSNSの投稿からその本音を短時間で抽出できるというのは大きな強みです。
また、テキストマイニングはユーザーのリアルな反応を施策に即反映しやすいため、改善スピードや共感性の高いマーケティング施策に繋げることができます。

一方で、テキストマイニングの分析結果を過信すると「誤読」につながる危険性もあります。

この場合の誤読とは、システムが読み取った感情や傾向が実際のユーザー意図とは異なっている状態を指します。皮肉や曖昧な表現が多い日本語では、文脈によって意味が大きく変わる言葉が多数存在するため、正確に判定できないことがあります。

たとえば、「ヤバい」は本来ネガティブな意味合いの言葉ですが、最近では「すごく良い」というポジティブな文脈でも使われます。
また、「最高すぎる」のような一見ポジティブに思える表現であっても、「〜すぎる」という構文が原因で一部の分析モデルではネガティブと誤判定される場合があります。

その結果、実際には好意的な評価なのにテキストマイニングでは「批判的」と判断されてしまい、施策を誤るリスクが出ることもあります。こうした誤解が重なると、顧客の本質的ニーズを見逃したり、逆効果の対応をしてしまう恐れもあります。

テキストマイニングを正しく活用するためには、分析対象となるデータの特性や目的を明確にし、「どの手法を使って、何を得たいか」を設計することが、テキストマイニングを成果に結びつける鍵となるでしょう。

現場でどう使われている？テキストマイニング活用シーン早わかり表

分野	具体的な利用シーン	解決できる課題・得られる効果
マーケティング	商品レビュー・SNS投稿の分析	顧客ニーズの把握と訴求ポイントの明確化
カスタマーサポート	コールセンターの通話記録・対応履歴分析	よくある問い合わせの傾向把握とFAQ改善
商品開発	アンケートの自由回答の集計	不満点や要望を基にした改善案の発見
人事・組織開発	社員アンケート・エンゲージメント調査	職場の課題の可視化と対策立案

テキストマイニングは、単なるデータ分析の枠を超え、あらゆる業界の現場課題を「見える化」するための手法として活用されています。

マーケティング分野では、SNSの投稿や商品レビューをテキストマイニングによって分析することで、ユーザーが本当に魅力を感じているポイントや、無意識に反応している表現を見つけ出すことができます。

また、コールセンターなどのカスタマーサポート現場では、通話ログや対応履歴のテキストから「よくある質問」や「潜在的な不満」を抽出し、FAQの改善や対応マニュアルの見直しにつなげることができます。

商品開発では、アンケートの自由回答に隠れた「使いづらい」という声や「こうなっていたら嬉しい」といった要望を拾い上げ、企画や機能改善に活かす事例もあります。

人事分野でもテキストマイニングは活用されており、社員アンケートの自由回答や、離職理由のヒアリング内容、社内チャットの傾向分析といった形で、従業員満足度調査（ES調査）によって判明したエンゲージメント結果などから組織の不満傾向を把握し、離職防止策の設計に活かす企業も増えています。

このように、テキストマイニングは人の本音や感情の揺れ、言語化しにくい違和感といった「気づきにくい声」を聞き逃さないことに価値がある分野で、横断的に使える実践的なツールだといえます。

この章では、テキストマイニングが実際にどのような業種・部署で活用され、どんな課題を解決しているのかについて解説します。

マーケティング:「顧客の本音を言葉から拾う」テキストマイニング活用の王道分野

• 商品レビューやSNS投稿から「購入の決め手」や「不満点」を分析
• 顧客がよく使う表現から“共感を得やすい”言葉を発見し、広告コピーに活用
• 潜在ニーズや口コミ傾向を早期に把握し、プロモーションの精度を高める

SNSやECサイトのレビューをテキストマイニングによって分析することで、「なぜ購入されたか」「どんな点に満足しているのか」が明確になります。

これは、ユーザー自身の価値判断の根拠を可視化できるという点で、マーケティング施策の意思決定に直結します。

テキストマイニングによって得られる口コミやレビューの分析結果は、広告文の改善や新商品の訴求軸の発見に役立ちます。
実際に購入・使用した人の言葉には、ターゲット層が共感しやすい表現やリアルなメリットが含まれており、抽象的なキャッチコピーよりも、「伝わりやすく、心に響く」という特性があるからです。

口コミの中で「肌なじみが良い」という表現が頻出している場合、それをキーワードとして訴求すればCVRの向上も期待できます。

カスタマーサポート:「対応の質を見える化」クレーム対応から学ぶテキストマイニング

• 通話記録や対応メモを分析し、頻出する問い合わせや不満を特定
• 「待たされた」「説明が分かりにくい」など、感情の傾向を抽出
• FAQやチャットボットの改善に繋げ、対応工数や顧客不満を削減

コールセンターでは、お客様の声が最もリアルに集まりますが、残念ながら多くの声は「対応履歴」として埋もれてしまっているのが実情です。

テキストマイニングを使えば、これらの通話記録やメモを分析し、「何に困っているか」「どのタイミングで不満が生まれるか」を構造的に整理し、顧客体験の障害となっているポイントを明確に理解することができます。

「◯◯の操作方法がわからない」という声がコールセンターに繰り返し寄せられていることがわかれば、その商品の操作説明を改善するだけでクレームを減らすことができます。

また「返品の手続きが面倒だった」といった声が多い場合は、サイト上の導線や説明ページを見直すことで、問い合わせ件数自体を減らすことも可能です。

テキストマイニングを行うことによってお客様自身の言葉からコールセンタースタッフの対応の質に対する評価も読み取れるようになり、オペレーター教育やマニュアル改善に活かすこともできます。

商品開発:「開発のヒントはお客様のひとことに」企画会議に使えるデータとは？

• アンケートの自由回答から不満・要望の傾向を把握
• 機能に対する評価や改善点を可視化し、開発の優先順位を決定
• 新商品の方向性やターゲットニーズを裏付ける材料として活用

「もっと軽かったらいいのに」「電池の持ちが短い」——こうした具体的な声は、定量調査だけでは十分に把握しきれないことがあります。選択式のアンケートではあらかじめ用意された選択肢に答える形式が多く、ユーザーの本音や細かな不満を自由に表現する機会が限られているからです。

しかし、テキストマイニングは、こうした自由回答の中にある改善のヒントを拾い上げることができます。その理由は、文章データを単語レベルで分解・集計し、頻出するワードや特定のフレーズに注目することで、ユーザーの声に含まれる共通点やパターンを可視化できるからです。

例えば、家電製品の満足度アンケートにおいて「音が静かで助かる」という記述が複数見られた場合、開発チームは「静音性」がユーザーにとって重要な価値であると判断できます。このような傾向を踏まえれば、次回モデルではモーターの仕様を見直すなど、具体的な改善策につなげることが可能です。

また、新商品の企画段階でも、既存製品に対する不満や「こうだったらいいのに」というユーザーの口コミや記述をもとに、ベンチマークとして「足りていない機能」や「求められている付加価値」を抽出し、よりニーズに合った製品設計ができるようになります。

商品開発の分野でのテキストマイニングは単なるユーザーの声の分析では終わりません。
「消費者の声を製品に反映する」ための実用的なアプローチとして、商品開発の精度とスピードを高める強力な手段でもあります。

人事・組織開発:「本音が見える」社内の空気を読み解く新しい手法とは？

• 社員アンケートの自由回答を分析し、職場の空気や課題を可視化
• 離職理由や不満の傾向を掘り下げ、対策の優先度を明確にする
• エンゲージメント向上施策の根拠データとして使える

表面上は「不満はありません」と社員が答えていても、アンケートの自由回答欄に「なんとなく疎外感がある」と書かれていることがあります。こうした働く人間の「曖昧な不満」を見逃さずに拾えるのが、テキストマイニングの強みです。
多くの人が言語化しづらい「違和感」や「微妙な不満」は、自由回答にぽつりと表れることが多く、表面的な数値では検知されません。

しかし、テキストマイニングを使って人事が集計した社員アンケートやエンゲージメント調査の自由回答を分析することで、離職リスクの高い部署や、職場文化への違和感を抱えている層を特定することが可能になります。

例えば、テキストマイニングによって「リーダーに相談しづらい」「忙しすぎて周囲が見えない」といった傾向が見えれば、社員が感じている心理的な負担や孤立感に早期に気づくことができるようになるため対策を打つことができます。
その分析をもとにより風通しの良い労働環境にするための改善施策を検討しやすくなり、結果として離職率の低下や職場全体のエンゲージメント向上を目指せるようになります。

このように人事部門でテキストマイニングを活用することで、数値では見逃されがちな働く人のネガティブな感情を拾い上げ、職場環境の悪化や人間関係の摩擦といった問題の早期に対策ができるようになります。

テキストマイニングツール徹底比較｜初心者からプロまで対応できる5社の特徴とは？

サービス名	運営会社	サービス内容	この会社の優位性	おすすめな人
Text Mining Studio	NTTデータ数理システム	マウス操作で本格分析。ノーコード。GUI操作。オンプレミス対応	40年以上の数理科学の実績。教育支援・分析代行の手厚い体制	社内にノウハウを蓄積しつつ段階的に内製化したい中堅〜大手企業
見える化エンジン	プラスアルファ・コンサルティング	FAQ改善、商品評価分析、プロモーション効果の検証まで対応	実データ研修・伴走型支援による導入定着のしやすさ	顧客の声を全社で活かす仕組みをつくりたい企業
VextMiner	ベクスト株式会社	AIによる自動分類・チャット分析。クラウド型提供あり	生成AI連携で理由づけも含めた深い分析が可能	チャットボットやFAQ改善の精度を高めたいサポート部門
CoreExplorer	日立ソリューションズ東日本	Web操作・属性分析・ネットワーク図・ダッシュボード	OSSとの連携や柔軟な設計で研究開発にも対応	分析環境を自由に設計したいIT・R&D部門
TextVoice	マイボイスコム株式会社	自由記述やSNS投稿の分析、辞書補助機能で表記ゆれに対応	類義語のグルーピング機能や多様な可視化出力に対応	アンケート・レビュー分析を効率化したい実務部門

テキストマイニングツールは、「誰の声を、どのように活かしたいのか」によって、選ぶべき製品が大きく変わります。

例えばコールセンターの通話記録からクレームの傾向を分析したい企業と、アンケートの自由記述から従業員の本音を把握したい企業とでは、必要な機能が異なります。

この5つのツールは、それぞれ強みや対応領域が異なりますが、いずれも国産で導入支援が充実しており、実績も豊富です。

テキストマイニング調査会社3選｜分析から施策提案まで、目的別に選べるパートナーを見つけよう

運営会社	サービス内容	この会社の優位性	おすすめな人
日本インフォメーション株式会社	見える化エンジンを活用。自由回答の傾向を比較・可視化して納品	属性・セグメント別に集計可能。アフターコーディングより効率的	自由記述の傾向把握を短納期・低負荷で行いたい調査担当者
マイボイスコム株式会社	TextVoiceを活用し、自由記述をグラフや分類図でわかりやすく分析	自社開発ツールを使用。社内共有しやすい実務型レポート形式で納品	分析結果を資料化して展開したい広報・企画・リサーチ担当者
株式会社WETWARE	調査設計〜分析〜活用提案まで一括支援。戦略につながる調査が可能	消費財・医療・エネルギーなど実績豊富。施策提案までカバーする体制	調査後の打ち手まで含めて外部に相談したい企業マーケティング担当者

テキストマイニングを活用する際、単に分析結果を見るだけではなく、「どのような課題を解決したいか」「どの部署でどう活かしたいか」といった目的設定が重要になります。

調査目的や社内体制に応じて、自社にフィットする調査パートナーを見極めることが、テキストマイニング活用の成否を左右するといえます。

この章では、上記3社のテキストマイニング調査を行う企業のサービス内容と特徴について詳しく解説します。

日本インフォメーション｜分かりやすさと実務性を両立するテキストマイニング支援

参照元: 日本インフォメーション株式会社

日本インフォメーション株式会社のテキストマイニングサービスは、アンケートなどの自由記述データを視覚的に整理・比較しやすくする分析支援を行っています。

テキストマイニング専用ツール「見える化エンジン」を活用し、テキストの出現頻度やワード同士の関係性を図式化。係り受けランキングやワードマップなど、視認性に優れた形式で納品されるのが特徴です。
さらに、年代や性別などの属性ごとの比較や、セグメント別の違いを視覚的に把握できるアウトプットも可能で、調査報告や社内資料にも活かしやすい構成です。

従来のアフターコーディングと比べ、タグ付けや集計にかかる作業を大幅に効率化できるため、コスト削減やスケジュール短縮にもつながります。

解釈に偏りが出にくいよう分析手順に配慮されており、調査初心者でも活用しやすい点も魅力です。
自由回答から新たな発見のヒントを得たい企業にとって、日本インフォメーションのテキストマイニング調査は実務的かつ導入しやすいサービスといえます。

マイボイスコム株式会社｜使いやすい分析レポートで社内の意思決定を後押し

参照元: マイボイスコム株式会社

マイボイスコム株式会社の「TextVoice調査支援」は、アンケートの自由回答やお客様のコメントなどを、可視化されたレポートとして提供する分析支援サービスです。

特徴的なのは、自社開発ツール「TextVoice」を活用し、キーワード出現の傾向やネガポジ分類、ネットワーク図など、直感的にわかりやすい形式で結果をアウトプットしてくれる点です。

また、クライアントがレポートを社内で共有しやすいよう、実務で活用しやすい形式での納品が行われるため、広報資料や商品企画会議などの資料作成にもつなげやすい内容となっています。

なお、同社の支援は「調査設計」や「アンケート配信」などの上流工程には含まれていませんが、調査後のテキスト分析〜報告資料作成において、高い実用性を持っています。

ユーザー視点に立った意見を可視化し、企画立案の裏付けや社内理解を深めたい方におすすめのテキストマイニング調査会社です。

WETWARE リサーチ&コンサル｜“データから戦略”までを一社で支援

参照元: 株式会社ウェットウェア

株式会社WETWAREは、テキストマイニングの調査リサーチと戦略的な提案をセットで提供するサービスを展開しています。

「調査して終わり」ではなく、その後の活用方法までを視野に入れた一体型の支援が大きな特徴のひとつです。

公式サイトでも「調査設計から報告書作成・活用提案まで」と語られており、調査目的の設定や課題整理から施策提案までを一括して任せられるのが強みです。

消費財・医療・エネルギー分野での事例も数多く掲載されており、専門領域での柔軟な知見も蓄積されています。

マーケティングや商品企画の現場で「仮説づくりから一緒に相談したい」「調査結果をどう活かせばいいか悩んでいる」方にはとても心強いパートナーです。

主観的な表現は避けつつ、戦略に直結するリサーチ支援を求める方におすすめです。

テキストマイニングは隠れた情報を施策に変える実践的な武器

• テキストマイニングは、自由回答やSNSなどの“文章データ”から顧客の本音や感情を抽出できる手法。
• 数値では見えない不満・感情・共感のキーワードを構造化して可視化できる。
• マーケティング、商品開発、人事、カスタマーサポートなど、多くの部署で活用可能。
• 「使いにくい」「好き」など曖昧な表現の裏にある本当の理由を読み解ける点が強み。
• 無料ツールから始められるため、初心者でも段階的に導入できる。
  

テキストマイニングは、データ分析が専門でなくてもお客様の声から商品やサービス、施策改善のヒントを得られる実践的な手法です。

この記事を読んで「テキストマイニングのことが少しでも気になる」と思った方は、まず社内のアンケートやレビュー分析から始めてみるのがおすすめです。

その後、テキストマイニングの無料ツールやトライアルを導入し、テキストマイニングの分析を活かす仕組みづくり構築を目指してみてください。