【最新版】AIテキストマイニングとは？AIを活用するメリットや手順、おすすめツールまで解説

テキストマイニングとは、数多くのテキストデータをAIモデルにインプットし、分析することで有効なアウトプット情報を導き出せる技術です。AIを活用することで、ビッグデータを短時間で分析して人間では気づけないような分析結果を得ることができます。

そのため、コスト削減や企業における意思決定のサポートに繋がるテキストマイニングは、多くの企業から注目されています。

この記事では、AIテキストマイニングの活用メリット、AIで分析できることや注意点について詳しく解説します。記事の後半では、テキストマイニングツールを選ぶときのポイントも具体的に紹介しているため、AIテキストマイニングツールを導入したいと考えている方は、ぜひ最後までお読みください。

AIを活用したテキストマイニングとは？

AIを活用したテキストマイニングとは、数多くのテキストデータからAIによる情報抽出、分析を行い、有益な情報を得るための技術です。AIによる分析は、短時間でビッグデータ分析することを可能とし、人間では思いもつかない切り口の分析結果を高精度で抽出できます。

実際のテキストマイニングでは、テキストを名詞、動詞、形容詞などの単語に分解し、出現率や関連性を分析します。たとえば、コールセンターの音声記録から顧客のニーズを分析したり、アンケート結果のテキストから市場における自社イメージを分析したりすることが可能です。

テキストマイニングとデータマイニングの違い

テキストマイニングと良く似た言葉に「データマイニング」がありますが、それぞれ異なる意味を持っています。

データマイニングとは、さまざまなデータから情報抽出、分析を行う技術であり、テキストを分析するテキストマイニングを包括した分析手法です。データマイニングの分析対象は画像や動画、音声など多岐にわたり、傾向やデータの関連性などを見い出すために活用されています。

従来のデータマイニングは数値化できるデータ分析を得意としていた一方、自然言語であるテキストの分析は不得意な領域でした。しかし、AIを活用したデータマイニング技術の進化により、大量の自然言語データを処理、分析する精度が向上し、テキストマイニングが実用化されるに至りました。

AIとテキストマイニングの関係性

AIとテキストマイニングは似ているもののように感じられるかもしれませんが、実は明確な違いがあります。

観点	AI（機械学習、生成AI）	テキストマイニング
基本的な役割	文章を理解、判断、生成する	文章データを整理、可視化する
得意なこと	文脈理解、意図推測、分類、予測	傾向把握、頻出語分析、構造化
見えるもの	意味、感情、ニュアンス	全体像、パターン、数値的根拠
分析の視点	「なぜそう言っているか」「どう受け取るか」	「何が多いか」「どう分かれているか」
強み	柔軟性、解釈力、人に近い理解	客観性、再現性、説明しやすさ
弱み	根拠が見えにくい、全体整理が苦手	文脈や曖昧表現の解釈が苦手
人との関係	判断そのものを支援する	判断材料を整える
単独利用の限界	全体傾向の把握が曖昧になりがち	意味の深掘りが難しい

テキストマイニングは、言葉の集まりの中から「傾向」や「構造」を見つけ出すための技術です。一方でAIは、文章を「理解し、判断し、学習する」力を持っています。

また、テキストマイニングとAIはお互いに補完しあいながら活用できます。テキストマイニングが「全体を整理し、見える化する役割」を担い、AIが「意味を深く読み取り、解釈を広げる役割」を担うことで、より分析の精度が向上します。

AIによるテキストマイニングの種類3つ

AIによるテキストマイニングの種類として、以下の3つが挙げられます。

①頻出語の分析

頻出語の分析とは、文章データの中から出現回数の多い言葉を抽出し、全体の傾向を把握する手法です。テキストマイニングの中でも最も基本的な手法であり、分析の出発点となります。

AIを用いた頻出語分析では、単純なカウントにとどまらず、次のような処理を行ってくれるのがポイントです。

上記の処理を行うことで、より実態に近い「よく語られているテーマ」が浮かび上がります。

②共起ネットワークの作成

共起ネットワークとは、文章の中で「どの単語とどの単語が一緒に使われているか」に着目し、言葉同士の関係性や構造を可視化する手法です。単語を点（ノード）、つながりを線（エッジ）として表現することで、テキスト全体の構造が直感的に理解できます。

共起ネットワークの作成によって、次のようなことが把握可能です。

AIを活用した共起ネットワークでは、単なる同時出現の回数だけでなく、文脈や意味の近さも考慮されます。

③ワードクラウド

ワードクラウドとは、文章データの中で使われている単語を出現頻度や重要度に応じて大きさを変えて表示する可視化手法です。文字の大きさによって注目度が直感的に伝わるため、データ全体の主要テーマをひと目で把握できます。

ワードクラウドの大きな強みは「わかりやすさ」であり、データ分析の初期段階だけでなく、社内共有やプレゼンテーション資料としても高い効果を発揮します。

AIを活用したテキストマイニングの実践事例、使い方6選

AIを搭載したテキストマイニングでは、以下のような分析が可能です。

テキストマイニングで分析できる6つのことについて、次項から詳しく解説していきます。

①製品やサービスの評判、口コミの傾向を把握する

1つ目は、製品やサービスの評判、口コミの傾向を把握することです。

自社の製品やサービスに関するネットのレビューや口コミを収集し、AIを活用したテキストマイニングで分析します。高評価や低評価に分類して、それぞれのテキスト内におけるキーワードの数や関連性を確認することで、顧客が製品やサービスに対してどのように感じているかが理解でき、長所や課題が可視化できます。

②迷惑メールを判別する

2つ目は、迷惑メールの判別です。

AIを活用したテキストマイニングを利用することで、日々受信するメールのテキストから迷惑メールに共通するキーワードを学習し、迷惑メールを判別できるようになります。迷惑メールを受信ボックスから自動的に隔離することで、誤って迷惑メールを開けたりフォルダ内に放置したりする懸念が減少します。

昨今では迷惑メールも巧妙化しており、気づかないうちに被害に遭ってしまうケースが少なくありません。

③SNSやアンケートから自社イメージを把握する

3つ目は、SNSやアンケートによる自社イメージの把握です。

FacebookやXなどのSNSに投稿されているコメントを収集し、テキストマイニングで分析することで、世間の自社に対するイメージが見える化できます。

また、自社アンケートにおいて自由入力欄を設定して、回答コメントを分析することも可能です。従来のアンケートは集計、分析が簡易な選択式の設問が主流でしたが、テキストマイニングによって顧客の忌憚ない意見を把握できるようになりました。これにより、課題がより具体的に分かるようになり、課題解決のための行動が行いやすくなっています。

④市場調査をする

4つ目は、テキストデータを活用した市場調査です。

SNSやブログ、Webサイトなどの数多くのテキストデータから特定業界に関連したキーワードを抽出し、市場動向や最新トレンドなどを調査することができます。Web情報は日々変化し続けており、AIを活用したテキストマイニングによりタイムリーな分析が可能です。

また、新聞記事の経済情報をテキスト化した分析により、経済市場予測を可能とする技術が研究されています。

⑤社内のビッグデータを分析する

5つ目は、社内のビッグデータ分析です。

営業日報や作業日報など、社内にテキストとして蓄積されているビッグデータをAIを活用したテキストマイニングで分析することで、営業活動や作業現場における課題が発見できます。分析結果に基づく的確な対策により、現場の課題改善が期待できるでしょう。

社内データは手作業で作成されたものからツールを用いたものまでさまざまな形式が混在しているケースが多く、人間による分析は非常に難しいです。分析がされないまま放置されているデータ活用を実現するためには、テキストマイニングは有効な手段といえます。

⑥コールセンターで顧客の声を分析する

6つ目は、コールセンターにおける顧客の声の分析です。

コールセンターにおいて顧客とやり取りした音声記録をAIで自動的にテキスト化し、テキストマイニングで分析することで顧客のニーズや自社商品の改善点などが発見できます。また、音声データからトラブル懸念を検出し、上位者へ自動的にエスカレーションすることも可能です。

この技術により、手作業で行っていた音声データの書き起こしによる作業負荷が削減されるとともに、優秀社員の対応をテキスト化できるため、知識、技術の共有化や新人社員の育成にも効果的です。

企業でAIによるテキストマイニングを活用する4つのメリット

AIを搭載したテキストマイニング活用は、以下のようなメリットがあります。

ここからは、企業が得られる3つのメリットを解説します。

①集計や分析作業の効率化に繋がる

1つ目のメリットは、集計や分析作業の効率化に繋がる点です。

大量のテキストデータの集計、分析を人間が行うためには、相当の時間と労力が必要となります。一方で、テキストマイニングは大量のテキストデータを短時間で処理できるため、集計作業の効率化が可能です。また、レポートの自動作成や改善アクションの提案などを行ってくれる機能もあるため、分析作業の効率化も実現できます。

AIを搭載したテキストマイニングを活用することでデータ集計、分析作業から解放されます。

②読むだけではわからない情報を得られる

2つ目のメリットは、テキストデータを読むだけではわからない情報を得られる点です。

AIを搭載したテキストマイニングは、数多くのテキストデータを名詞、動詞、形容詞などに分類して、それぞれでキーワードの頻出量が把握できます。また、テキストにおけるキーワードの近さなどからキーワードの関連性も分析可能です。

人間がテキストを読む場合、それぞれの文章の意図や大まかな傾向は把握できるものの、テキスト全体の傾向や課題を定量的に把握することは困難です。また、顕在化した情報にしか気づけず、真因にたどり着けない可能性もあるでしょう。

③分析作業の属人化防止

3つ目のメリットは、分析作業の属人化を防止できる点です。

分析作業が一部の分析者に属人化することで、社員間における業務負荷の偏りや担当者不在による業務遅滞リスクが発生してしまいます。

しかし、AIを搭載したテキストマイニングであれば分析業務を代行してくれるため、習熟度に関わらず誰がやっても同じ結果が出力されるのです。その結果、分析作業の属人化を防止するとともに、分析者の専門的な育成も不要となります。

働き方の多様化や終身雇用制度の崩壊により、今後も人材流動性が高まることが想定されるため、分析作業をはじめとした業務の属人化防止は重要な課題と言えるでしょう。

④コスト削減に繫がる

AIによるテキストマイニングを活用することで、企業のデータ分析にかかるコストを大きく削減できます。これまで人の手で行っていた集計や分類、内容の読み込みなどのルーティン作業を自動化できるため、社員の作業時間そのものを減らすことが可能です。

具体的には、次のような点でコスト削減効果が期待できます。

また、AIは過去データから傾向を学習するため、使い続けることで予測精度の向上にもつながります。

AIを活用したテキストマイニングの3つの注意点

AIを活用したテキストマイニングには多くのメリットがある一方で、以下のような注意点も存在します。

次項から3つの注意点について解説しますので、導入にあたっては対策を検討しておきましょう。

①日本語の文章は精度が低下することもある

1つ目の注意点は、日本語の文章は精度が低下することがある点です。

日本語は英語と異なり単語ごとにスペースが挿入されておらず、ひらがな、カタカタ、漢字が混在しているため、システムによる判別の難易度が高いとされています。また、日本語特有の敬語や方言、若者が利用する流行語や新たなビジネス用語などもテキストマイニングの分析を困難にし、期待した解析精度が得られない可能性があります。

対策としては、日本語の分析に強いテキストマイニングツールを選択すると良いでしょう。

また、テキストマイニング利用にあたっては、辞書機能のアップデートもはずせません。

②データ量が少ないと精度が落ちる

2つ目の注意点は、分析するデータ量が少ないと精度が落ちる点です。

AIを活用したテキストマイニングは、大量のテキストデータから単語を学習することで分析精度を向上させていきます。そのため、まだ学んでいない単語が含まれていると分析の精度が低下し、想定していた結果が得られないこともあります。

また、日本語は他の言語に比べて難易度が高いため、より多くの学習が必要です。そのため、AIを活用したテキストマイニングツールで分析する場合には、大量のテキストデータを収集しなければなりません。分析したいテキストデータが多くない場合には、テキストマイニングツールよりも人間の手作業による分析のほうが精度が高くなる可能性があります。

③結果の解釈が難しいこともある

3つ目の注意点は、結果の解釈が難しいこともある点です。

たとえば高評価のレビューがネガティブな内容と評価されたり、解釈不能な単語が多く正しい分析がされないケースがあります。これは、テキストマイニングが文章の解析を可能とする一方で、コンピューターが文章の意味を理解しているわけではない点が原因です。あくまでテキストに含まれる単語の種類や数を認識しているに過ぎません。

対策として、分析結果に疑問が生じる場合には、人間の目でひとつひとつ確認することをおすすめします。

AIによるテキストマイニングの手順、やり方

AIを活用したテキストマイニングには手順があり、まず最初に行うのはデータ収集です。アンケート結果やSNS、レビューや口コミなど、分析をしたいテキストデータを大量に収集します。

データを収集したら前処理を行います。たとえば、文章を単語ごとに区切ったり誤字を修正するなどが挙げられます。

テキストマイニングの精度を向上させるためにも必要な作業ですので、忘れず行いましょう。

データの前処理が完了したら、いよいよ分析、解析です。
テキストデータをツールにアップロードし、分析目的に合わせた手法で分析、解析を行っていきます。分析した結果は、グラフや図表など視覚的に把握しやすいレポートとしてまとめておくと活用がしやすくなります。

テキストマイニングツールの4つの選び方

テキストマイニングツールにはそれぞれ特徴がありますが、自社に合ったツールを選ぶ際には、以下の3つのポイントに注目しましょう。

①分析するデータソースに合っているか

SNS、アンケート、コールセンターの声など、分析するデータソースによって選ぶツールが異なります。たとえば「TextVoice」はSNS分析が得意であり「VOiC Finder」はコールセンターでの活用が強みです。

このように分析したいデータソースからおすすめのツールが異なるため、どのような手法でデータを収集したいかやツール活用の目的をあらかじめ明確にしておく必要があるでしょう。

②分析結果の視認性は良いかどうか

分析結果の表示はツールによって異なるため、視認性によって選ぶことも重要です。たとえば「見える化エンジン」は特徴比較マップやニーズランキングなどの表示が可能です。視認性が悪いと、分析結果をまとめることに時間がかかり、かえって効率が悪く感じてしまいます。

また、表示される分析結果の項目もツールによって異なることが多々あるため、無料お試し版を活用して、必要な情報が得られるかなどをあらかじめチェックしておくと良いでしょう。

③辞書機能は充実しているか

日本語のテキスト分析にあたっては、辞書機能の充実が重要です。辞書機能が充実していない場合、使い続けるにつれて情報の整合性が取れなくなってくるケースもあるので注意しましょう。たとえば「TRAINA」は新語や造語の辞書登録を自動化しているため、おすすめです。辞書機能の充実によって、正しい分析結果を得られるようになり、課題解決にも大いに役立つと考えられます。

④費用対効果が良いかどうか

テキストマイニングツールを選ぶ際には、費用対効果の見極めが重要です。単に高機能なツールや人気のあるサービスだけを選ぶのではなく、自社の目的やリソースに合ったツールを選ぶことで、導入効果を最大化できます。

迷ったときは、以下の点をチェックしてみましょう。

おすすめのテキストマイニングツール3選

以下では、おすすめのテキストマイニングツールを3つ紹介します。

①Tofu Analytics

Tofu Analytics（トウフアナリティクス）は、SNSデータの収集、分析に強みを持つツールで、テキストマイニング機能も備えたSNS分析ツールとして利用されています。感情分析やインフルエンサー特定など、多角的な分析が可能です。

項目	内容
主な用途	SNS投稿の分析、ソーシャルリスニング
対象データ	Instagram、X（旧Twitter）、Facebook、LINE、TikTok、YouTube など
テキストマイニング機能	感情分析、口コミ分析、インサイト抽出
AI活用点	感情傾向の自動判定、トレンド検出、インフルエンサー特定
価格帯	月額1万円台〜／初期費用不要、トライアルあり
強み	低コストでSNS特化の本格的テキスト分析が可能
操作性	専門知識がなくても扱いやすいUI
連携、拡張性	MAツール、BIツールとの連携に対応
主な活用シーン	ブランド分析、炎上予防、インフルエンサー選定

単なるテキストマイニングではなく、マーケティングや広報の意思決定を支える実務ツールとして使える点が、Tofu Analyticsの大きな価値となっています。

②アイタスクラウド

アイタスクラウドは、日々蓄積される「現場の声」を、業務改善につなげるためのテキストマイニングツールです。AIがテキストを整理、分類し、感情や傾向を可視化することで「何が問題で、どこを改善すべきか」を浮かび上がらせます。

項目	内容
主な用途	社内外テキストデータの分析、業務改善
対象データ	アンケート、問い合わせ、日報、議事録、口コミ、自由記述文など
テキストマイニング機能	頻出語分析、感情分析、カテゴリ分類、傾向把握
AI活用点	自動分類、ネガティブ要因抽出、改善ポイントの可視化
業務活用領域	カスタマーサポート、品質改善、業務効率化
価格帯	比較的導入しやすい価格設計（プラン制）
強み	日本語テキスト分析に強く、実務向け
操作性	直感的な操作で、現場担当者でも使いやすい
連携、拡張性	CSVデータ取込、既存業務システムと併用可能
主な活用シーン	顧客満足度分析、社内改善、VOC分析

アイタスクラウドは、AIと人が補い合いながら、業務改善を進めるためのテキストマイニングツールと言えます。「ユーザーの声は集まっているものの、活かしきれていない」という状態から一歩踏み出したい企業におすすめです。

③VOiC Finder

VOiC Finderは、収集した顧客の声（VOC）を、価値ある情報に変換するためのツールです。単なる単語のカウントにとどまらず、AIによる感情分析や文脈理解をベースに、顧客が何を感じ、何を求めているのかを具体的に捉えます。

項目	内容
主な用途	顧客の声（VOC）の収集・分析・可視化
対象データ	アンケート、問い合わせデータ、レビュー、SNS投稿など
テキストマイニング機能	感情分析、カテゴリ分類、傾向抽出、ネガティブ要素検出
AI活用点	キーワード抽出、重要語判定、関連性分析、評価傾向の可視化
価格帯	顧客規模に応じたプラン制
強み	VOCデータを戦略につなげる分析機能が豊富
操作性	結果のダッシュボード表示で視覚的に把握しやすい
連携、拡張性	他システムからのデータ取り込みや出力対応
主な活用シーン	顧客満足度向上施策、製品改善、カスタマー体験改善

VOiC Finderは 「顧客の声を戦略に変える」 という目的に特化したツールです。数値だけでなく、感情や背景にまで踏み込んだ分析を行えるため、サービス改善やCX（顧客体験）の向上といったビジネスの本質的な価値につなげられます。

AIを活用したテキストマイニングに関するよくある質問4つ

最後に、AIを活用したテキストマイニングに関する「よくある質問」を紹介します。

①テキストマイニングと生成AIを活用した生成AIマイニングの違いは？

テキストマイニングは「事実を見つける技術」、生成AIマイニングは「意味を言葉にし、次の行動につなげる技術」であり、2つの役割はそれぞれ異なります。具体的な違いは以下の通りです。

観点	テキストマイニング	生成AIマイニング
主な役割	データの傾向・構造を把握する	意味づけ・解釈・文章生成
得意分野	頻出語、共起、感情傾向の可視化	要約、仮説立て、示唆の言語化
分析結果	数値、グラフ、ネットワーク	自然な文章・ストーリー
強み	客観性、再現性が高い	文脈理解、柔軟な解釈
弱み	「なぜそうなったか」は人の解釈が必要	根拠データが曖昧になりやすい
人の関与	解釈・判断が必須	チェック・補正が必須
主な用途	現状把握、課題抽出	意思決定支援、施策立案

生成AIは文脈理解が得意なため、単なるテキストマイニングでは判別が難しかった多義語や比喩表現、皮肉も捉えたうえで分析を行うことが可能です。

②テキストマイニングの分析対象は？

テキストマイニングの分析対象は、主に以下の通りです。

つまり、人が言葉を残す場所すべてが、テキストマイニングの分析対象になり得ます。

③日本語だと精度が落ちるって本当？

条件次第ですが、必ずしも「日本語だと精度が落ちる」ということはありません。

日本語は単語と単語の間にスペースがなく、文脈依存が強い言語です。同じ意味でも言い回しが大きく異なり、主語が省略されることも多いため、単純な解析では意味を取り違えやすいとされてきました。

どんなツールを使い、どんな前処理・解釈を行うか意識すれば、十分に精度の高いテキストマイニングは可能です。

④生成AIを活用したテキストマイニングの将来展望は？

生成AIの進化は、単なる文章の要約や自動応答を超えて、テキストマイニングの価値そのものを大きく変えつつあります。

これまでのテキストマイニングは、人間が扱える範囲で「傾向」や「構造」を示す役割を担っていました。しかし、生成AIとの融合で「意味の理解」と「活用の自由度」を大きく広げられるようになっています。

AIを活用したテキストマイニングなら「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください

AIを活用したテキストマイニングの導入や活用に関してお悩みの企業様は「フリーコンサルタント.jp」へぜひご相談ください。

業務データ・顧客の声・社内文書など企業内に蓄積されたテキストデータは、適切に分析することで業務改善に繫がる資産となります。一方で、ツール選定・分析手法・生成AIの活用方法を誤ると、十分な効果を得られないケースも少なくありません。

フリーコンサルタント.jpでは、企業の課題や目的を丁寧に整理したうえで、テキストマイニングおよび生成AI活用に知見を持つプロ人材をご紹介します。

まとめ

AIテキストマイニングは、膨大な文章データの中に埋もれている傾向や感情を可視化し、企業の意思決定や業務改善を支える手法です。従来のテキストマイニングにAIを組み合わせることで、結果の解釈や活用までを見据えたデータ活用が可能になります。

「どこから始めるべきかわからない」「自社に適した手法やツールを知りたい」と感じた場合は、フリーコンサルタント.jpにご相談ください。課題や目的に応じた専門家の知見を活用することで、AIテキストマイニングを実践的な成果へと導きます。

（株式会社みらいワークス　Freeconsultant.jp編集部）