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ワードクラウドとは?メリット・デメリットをわかりやすく解説

更新日:2024.07.26

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エモーションテック 編集部

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ワードクラウドとは、特定のテキストデータの特徴をわかりやすく視覚化する分析方法です。
本記事ではワードクラウドのメリットやデメリット、利用方法について解説します。

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ワードクラウドとは

ワードクラウド(Word Cloud)とは、テキストデータを視覚的にわかりやすく表現する方法の一つです。特定のテキストデータ内で頻繁に使用される単語を視覚的に強調し、そのテキストでどういった単語がよく使われているのかを直感的に捉えることができます。単語の出現頻度によってその単語のフォントの大きさが変わり、よく使われている単語ほど大きく表示されます。これにより、テキストデータの中で重要なキーワードやテーマを一目で把握することができます。

ワードクラウドのメリット

ワードクラウドのメリットは大きく以下の2つを挙げることができます。

  • キャッチーでわかりやすい:ワードクラウドの最も大きな特徴でありメリットです。分析結果を難しく読み取る必要はなく、直感的に文字の大きさや色からそのテキストの特徴を一目で理解することができます。
  • 無料で簡単に使えるツールがある:具体的なツールは後段で記しますが、専門的な知識を必要とせずテキストを入力するだけで簡単にわかりやすく結果を示せるため、身近に使えるテキスト分析とも言えます。

ワードクラウドのデメリット

わかりやすく簡単である一方で、ワードクラウドにも大きく2つのデメリットがあります。

  • 詳細な分析には不向き: ワードクラウドは詳細な分析には向いていません。あくまで概要を把握するためのツールとして捉えましょう。
  • 文脈が読み取れない: ワードクラウドは単語の頻度を大きさで表すといった機能であるため、そこから単語同士のつながりや文脈、ニュアンスを理解するのは難しいです。

これらのデメリットを理解しながら、目的に応じて他のテキストマイニング手法や生成AI活用などとうまく使い分ける必要があります。

関連記事「テキストマイニングとは?生成AIによる進化についても解説」
https://emotion-tech.co.jp/column/2024/text-mining/

ワードクラウドの作成方法

ワードクラウドはさまざまな有償ツール上で利用ができるほか、無料で作成できるツールも提供されています。以下に、いくつかの代表的な方法を紹介します。

オンラインで利用できるワードクラウドジェネレーターがいくつか存在します。例えば、User Local社によって提供されている「ワードクラウド作成」があります。テキストボックスにテキストを入力する、あるいはファイルをアップロードすることで簡単にワードクラウドを作成することができます。

    出典:「UserLocal AIテキストマイニング」(https://textmining.userlocal.jp/)

またファンブライト社のサイトでもワードクラウドを作成することができます。いくつかの細かい条件を設定することができ、よりカスタマイズしたワードクラウドを作成することができます。

    出典:「ファンブライト@ラボ」(https://lab.fanbright.jp/wordcloud/text)

ワードクラウドの用途

ワードクラウドはそのわかりやすさゆえに、さまざまな分野・用途で利用されています。以下にその主な用途をいくつか紹介します。

顧客フィードバック:

アンケートのフリーコメントなどの顧客フィードバックや商品レビューをワードクラウドで分析し、頻繁に言及されるキーワードを特定することで、顧客ニーズを把握しマーケティング戦略に役立てることができます。

競合他社のウェブサイトやブログのテキストを分析し、主要なキーワードを把握することで、自社のコンテンツ戦略を最適化できます。

SNSやニュース記事:

SNSの投稿やニュース記事などのテキストデータをワードクラウドで分析することで、特定の時期やイベントに関連するテーマやトレンドを把握することができます。マーケティングキャンペーンの期間に応じてテキストをピックアップし分析することで、キャンペーンに対してどのようなリアクションがあったかなどを捉えることもできます。

コンテンツ制作:

ブログやウェブサイトの記事など、コンテンツ制作においてワードクラウドを用いて頻出キーワードを分析することで、キーワードの選定やSEO対策に役立てることができます。

まとめ

ワードクラウドは、テキストデータをわかりやすく視覚化することにおいてとても有用なツールです。特に主要なキーワードやテーマを迅速に把握する際にはとても便利です。一方で、詳細な分析や文脈の理解には限界があるため、他のテキスト分析手法とうまく使い分けを行うことが必要です。

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