テキストマイニングとは？てきすとまいにんぐ
テキストマイニングとは、アンケートの自由記述やSNSの投稿、問い合わせ記録のように決まった形のない文章を大量に集め、単語に分けて出現回数や一緒に出やすい語の組み合わせを調べ、傾向や兆しを見つける分析手法。数値の表を対象にするデータマイニングの文章版で、文を単語に分ける前処理を形態素解析という。
最終更新：2026-10-09
基本情報を最短で暗記・合格する →背景
文章は人が読めば分かるが、1万件のレビューを全部読むことはできず、数値のように足し算もできない。文章を単語の集まりに変換すれば、頻度や共起を数えて統計にかけられる。日本語は英語と違って単語の間に空白がないため、形態素解析が前処理として要る。基本情報ではデータ利活用の節で、ビッグデータ・非構造化データの活用例として用語例に挙がる。
具体例
X（旧Twitter）の投稿で、ある商品名と「壊れた」という語が同時に出る回数が急に増えたことを検知し、不具合の兆しを早くつかむ、といった使い方をメーカーが行う。学生なら、講義アンケートの自由記述を無料ソフトのKH Coderで分析して「課題」と「多い」の共起を見つける、卒論の分析がこれにあたる。
試験での引っ掛け
文章を検索して件数を数えるだけの全文検索とは違い、単語への分解と語どうしの関係の分析までを含む。データマイニングとは別系統の技術ではなく、対象が数値表ではなく文章であるデータマイニングの一種。形態素解析は「分ける」処理であって、意味を判断する処理ではない。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (2) データ利活用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。