用語解説

テキストマイニングとは、顧客レビュー・アンケートの自由回答・SNS投稿・サポートメールなどの非構造化テキストデータを自然言語処理（NLP）技術で解析し、頻出語・トピック・感情・カテゴリ分類などの有益な知見を自動抽出する手法です。

大量の定性データを定量化することで、顧客の声（VOC）を組織的に意思決定に活用できます。キーフレーズ抽出・トピックモデリング・感情分析（センチメント分析）などの技術が組み合わせて使われます。

どんな場面で活用するか

• 数千件のカスタマーレビューから主要な不満点・要望を自動集計して製品改善に活かす場合
• NPS調査の自由回答から推奨・批判の理由を定量的に把握したい場合
• 競合他社のレビューを収集・分析して自社との差異を発見する場合

よくある誤解

「テキストマイニングツールを使えば分析は自動で完結する」は誤りです。正しくは、ストップワードの設定・表記ゆれの統合・ドメイン知識による解釈など、人間によるチューニングと解釈が必要です。

判断のヒント

ポイントテキストマイニングは「何について言及されているか（頻度）」と「どのように言及されているか（感情）」の両軸で分析すると、製品改善やコミュニケーション戦略への示唆が具体化しやすくなります。

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