テキストマイニング（てきすとまいにんぐ）
最終更新：2026/4/19
テキストマイニングは、大量のテキストデータから特定の傾向やパターンを抽出するデータ分析手法である。
別名・同義語 テキスト分析データマイニング（テキストデータ）
ポイント
自然言語処理や機械学習の技術を用いて、テキストデータに隠された意味や傾向を可視化することを目的とする。
テキストマイニングとは
テキストマイニングは、構造化されていないテキストデータから、意味のある情報やパターンを抽出するプロセスです。従来のデータマイニングが数値データに焦点を当てていたのに対し、テキストマイニングは自然言語で表現されたデータを取り扱います。
テキストマイニングの歴史
テキストマイニングの起源は、1960年代に遡ります。初期のテキスト分析は、主にキーワード検索や頻度分析に限定されていました。1990年代以降、自然言語処理（NLP）と機械学習の進歩により、テキストマイニングは飛躍的に発展しました。特に、インターネットの普及に伴い、大量のテキストデータが利用可能になったことが、テキストマイニングの普及を後押ししました。
テキストマイニングの手法
テキストマイニングには、様々な手法が存在します。代表的な手法としては、以下のものが挙げられます。
- キーワード抽出: テキストデータから重要なキーワードを抽出します。
- 感情分析: テキストデータに含まれる感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を分析します。
- トピックモデリング: テキストデータから潜在的なトピックを抽出します。
- テキスト分類: テキストデータを事前に定義されたカテゴリに分類します。
- 共起ネットワーク分析: テキストデータに出現する単語間の共起関係を分析します。
テキストマイニングの応用例
テキストマイニングは、様々な分野で応用されています。例えば、顧客からのフィードバックを分析して製品改善に役立てたり、ソーシャルメディアの投稿を分析して世論調査を行ったり、ニュース記事を分析してトレンドを把握したりすることができます。