テキストマイニングとは、自由回答などの文章データを分析し、頻出語や傾向を可視化する手法です。数値だけでは見えない「生の声」から、調査PRの新しい切り口を発見できます。
目次
テキストマイニングとは何ですか？
テキストマイニングとは、文章を単語や文節で区切り、出現頻度や語句の関連性を分析して、特徴や潜在ニーズを把握する手法です。アンケートの自由回答やレビューなど、大量の文章データを短時間で定量化・可視化できます（出典：ロイヤリティ マーケティング）。
なぜ自由回答の分析が重要なのですか？
自由回答には、選択式の設問では拾えない「生の声」が含まれるからです。頻出単語や感情スコア、語句同士のつながりを自動抽出することで、人手では見逃しがちな潜在的なニーズや不満を早期に把握できます。
具体的な分析手法にはどんなものがありますか？
代表的な手法が「アフターコーディング」です。自由記述の回答をキーワードや類似内容で仕分けし、分類コードをつけることで、定量的な集計が可能になります（出典：GMOリサーチ）。
| 手法 | 内容 |
|---|---|
| アフターコーディング | 回答を分類コードで仕分け、定量集計する |
| 頻出語分析 | よく使われる単語を抽出し傾向を見る |
| 共起ネットワーク | 語句同士のつながりを図示する |
中小企業でも実施できますか？
できます。無料ツール「KH Coder」など学術分野で広く使われるソフトのほか、近年はChatGPTを使った簡易的なテキストマイニングも活用が進んでいます（出典：Marketing Junction）。専門知識がなくても始めやすくなっています。
調査PRにどう活かせますか？
自由回答の分析から見つかった「意外な声」は、そのまま調査リリースの切り口になります。数値の裏づけに、生の声を添えることで説得力が増し、メディアが引用しやすい記事になります。CRESTEPの「FACT DASH」でも、定量・定性の両面から調査設計を支援しています。
よくある質問
テキストマイニングに専門知識は必要ですか？
基本的な分析は無料ツールやAIで代替できます。ただし解釈には一定のリテラシーが役立ちます。
何件くらいの自由回答があれば分析できますか？
数十件からでも傾向は見えますが、多いほど精度が上がります。
NPSの自由回答にも使えますか？
使えます。推奨・批判それぞれの理由を分析することで、スコアの背景を深掘りできます。
分析結果はそのまま公表してよいですか？
個人が特定されない形に加工し、傾向として発信するのが基本です。
