• 作成日 : 2026年1月27日

形態素解析とは？企業で役立つ仕組みややり方、企業での活用事例を解説

企業活動で発生する、顧客の声、問い合わせ、社内アンケートなどのテキストデータは、適切な分析によって業務効率化や顧客理解に直結します。これらのテキストを有効活用するために不可欠なのが、形態素解析という技術です。形態素解析とは、意味を持つ最小単位の言葉に文章を分解し、機械が理解できるようにする技術であり、とくに日本語の分析においては欠かせません。

この記事では、形態素解析の基本的な仕組みから、企業が実際にどのように活用し、経営や業務改善に結びつけられるかをわかりやすく解説します。

形態素解析とは？

形態素解析とは簡単にいうと、文章を最小の意味を持つ単位に分割し、名詞、動詞などの品詞、活用形、原形などの情報を付与するしくみです。

日本語は、英語のように単語間にスペースがなく分かち書きをしない言語であるため、どこからどこまでが一つの単語なのかを判断するのが難しいという特徴があります。

形態素解析で単語の出現回数や単語間のつながりを正確に把握し、テキストマイニングやAI処理の土台とします。

自然言語処理との関わり

自然言語処理とは、人間が日常使う言葉をコンピューターに処理・分析させる技術全般を指します。

形態素解析によって文章が単語に分解され、品詞などの情報が付けられた後、これらの情報をふまえて構文解析や意味解析などの高度な処理に進みます。したがって、精度の高い自然言語処理を行うためには、その基盤となる形態素解析の精度が非常に重要になってきます。

実際に文を分割した例

形態素解析ツールを使うと、文が最小単位に分割され、品詞情報が付与されます。

この解析結果から、この文は「システム」の「導入」を「早く」「したい」という強い願望を伴うことがわかり、業務改善の緊急度が高いと判断できるでしょう。

形態素解析でわかることは？

形態素解析の結果は、単語の頻度だけでなく、書き手の行動意図や感情を読み解くための具体的なインサイトを提供してくれます。

よく使われる単語の傾向

テキストデータ全体の傾向を把握し、議論の焦点となっている事柄や、ユーザーが関心を持っているトピックを明らかにできます。

コールセンターの問い合わせデータで解約や料金といった単語が高い頻度で出現している場合、これらのトピックに関する情報が不足している可能性が高いとわかります。

品詞情報とあわせて分析することで、「〜が遅い」「〜がわかりにくい」といった、ネガティブな状態を表す単語の組み合わせも把握できます。

不満・要望の抽出

否定的な表現を伴う単語や、願望を示す表現を抽出することで、製品やサービスの具体的な改善点を把握します。

カスタマーレビューで肯定的な評価に対し、改善要望が組み合わされることがあります。形態素解析は、「〜してほしい」「〜できない」といった助動詞や動詞の活用形に注目することで、単語の頻度だけでは見えにくい潜在的な不満や改善要望を浮き彫りにできます。

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ユーザーの行動意図

品）の情報を活用し、テキストに込められた書き手の行動や感情の意図を把握します。

これらの品詞の出現傾向から、ユーザーは何について、どのように感じ、何を求めているかという行動意図の推測につなげられるでしょう。

業務での活用事例

形態素解析は、顧客の声、社内データ、市場の情報を分析することで、企業のさまざまな業務課題の解決に役立ちます。

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顧客の声・問い合わせデータの可視化

コールセンターやチャットサポートに寄せられる膨大な問い合わせを分析することで、顧客が抱える課題を具体的に把握できます。

形態素解析を活用すれば、問い合わせテキストから「解約」「遅延」「使いにくい」といったネガティブなキーワードや頻出する商品名を自動的に抽出でき、不満の種類や、どの商品・サービスに問題があるかを迅速に可視化できます。

結果、顧客満足度の向上と問い合わせ対応時間の削減を同時に実現できるようになります。

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従業員アンケートの分析効率化

年に一度の人事・労務アンケートやパルスサーベイ（従業員の状況や意識を短い間隔で定期的に調査するアンケート手法）の自由記述欄を分析し、社内満足度や離職リスクを判断できます。

アンケートの自由記述の文章を分析し「給与」「人間関係」「残業」「評価」などの単語の出現傾向や、それに付随する肯定的・否定的な表現を自動で識別します。

この結果、組織のボトルネックとなっている要素を客観的なデータとして把握でき、具体的な施策を迅速に立案できるようになります。

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口コミ・SNS投稿のテキストマイニング

SNSやレビューサイト、ECサイトの口コミから市場のトレンドや自社・競合製品の評価を深く理解できます。

口コミやSNS投稿は、消費者心理や流行が詰まった宝の山です。形態素解析を利用したテキストマイニングにより、商品に対するどのような形容詞、例えば「おしゃれ」「使いやすい」「値段が高い」などが多く使われているかを分析できます。

これにより、ターゲット層のインサイトを正確に捉え、広告コピーの改善や新たなプロモーション施策の企画に役立てられるでしょう。

生成AIの前処理としての活用

自社のドキュメントやFAQを基に、より正確で信頼性の高い回答を生成AIにさせるための準備として形態素解析は活用されます。

RAGシステム（自社に蓄積された大量の業務文書や規定といった社内情報、または外部の最新情報を活用するために、信頼できるデータ・情報を抽出し、それに基づいて大規模言語モデル（LLM）に回答させるシステム）では、ユーザーからの質問に対して、社内文書から最も関連性の高い情報を検索し、その情報に基づいてAIが回答を生成します。

この検索の精度を高めるために、あらかじめ社内文書を形態素解析で分解し、重要な単語として登録しておく必要があります。

これにより、質問文と文書の意味的なつながりを正確に把握できるようになり、AIの回答精度を向上させられるのです。

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形態素解析の方法は？

形態素解析のやり方は、手軽なWebツールから、カスタマイズ性の高いPython利用まで、目的やスキルに応じて選択できます。

 無料Webツールで試す

プログラムの知識がなくても、すぐに形態素解析の結果を確認できます。

無料のWeb APIやデモサイトを利用すれば、ブラウザ上でテキストを入力するだけで瞬時に解析結果を見られます。これは、形態素解析を視覚的に理解したり、小規模なテキストの一時的な分析を試すのに効果的です。

 形態素解析Web APIをスプレッドシートと連携

既存の業務プロセス、例えばスプレッドシートでのデータ管理を変えずに、テキストデータに分析の軸を追加できます。

一部の形態素解析Web APIは、GoogleスプレッドシートなどのGAS（Googleが提供しているサービス（プログラミングのプラットフォーム））などの拡張機能を利用して直接連携できるものがあります。これにより、スプレッドシートに登録されたテキストに対し、簡単なスクリプトを使って形態素解析を適用できます。

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Pythonで行う方法

高度なカスタマイズや大量のデータを処理する際、最も強力で柔軟性のある方法です。

Pythonはデータ分析分野で最も使われているプログラミング言語であり、形態素解析を行うための優れたライブラリが提供されています。

これらのライブラリを活用すれば、大量のテキストデータを一括で処理し、データベースやBIツール（ビジネスにおける大量のデータを収集・分析できるソフトウェア）へ連携させるといった高度な処理ができるようになります。

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日本語の形態素解析ツール8選

日本語の形態素解析ツールは用途によって特徴が異なるため、分析したいデータやシステム環境に合わせて選定しましょう。

形態素解析ツールの選び方は？

企業でツールを選ぶ際は、分析したいデータの種類と利用するシステム環境をふまえることが大切です。

英語の形態素解析ツール

海外顧客や多言語データを扱う企業は、英語や多言語に対応した形態素解析ツールを知っておく必要があります。

NLTK

「Natural Language Tool Kit」の略です。Pythonで自然言語処理を学ぶ際の標準的なライブラリです。構文分析・品詞のタグ付け・情報抽出・意味解析などの機能を搭載しています。

Tree Tagger

多言語対応に優れており、英語に加えてドイツ語、フランス語、スペイン語などのヨーロッパ言語の解析を高精度で行えるツールです。Windows、Mac、Linuxなどの環境でも使用できます。グローバル企業のマーケティング部門などで利用できます。

企業で形態素解析を導入するときの注意点

形態素解析をビジネスで活用するには、誤解析への対策やデータの取り扱いについて事前に確認しておくことが大切です。

企業独自の専門用語辞書を作成する

辞書にない単語や新しい表現は、意図しない形で解析されてしまうことがあり、精度の維持にはカスタム辞書が欠かせません。

形態素解析の精度は、使用する辞書に大きく依存します。新しい専門用語や自社製品固有の名称などは、標準の辞書では正しく認識できないことがよくあります。解析の精度を保つためには、企業独自の専門用語辞書を作成・追加することが不可欠となります。

若者言葉はカスタマイズする

SNSの分析や特定の業界のテキスト分析を行う際は、辞書のカスタマイズがとくに重要です。

通常の文章には出てこない略語や業界特有の表現は、誤解析の大きな原因となります。たとえば、カスタマーサポートの対応履歴を分析する場合、オペレーターが使用する独自の略称を辞書に加えることで、より正確な頻度分析や傾向分析ができるようになります。

プライバシー情報の取り扱いに気を付ける

顧客や従業員のテキストデータには、個人情報や機密情報が含まれていないかを事前に確認する必要があります。

問い合わせデータやアンケートの自由記述を分析する際は、個人情報が含まれていないかを厳重にチェックし、含まれている場合は匿名化を施す必要があります。分析の目的とセキュリティのバランスを考慮したデータ処理の手順を事前に明確に定めることが重要です。

分析結果をアクションに落とし込む

形態素解析の結果を単なるレポートで終わらせず、具体的な業務改善の行動に結びつけることが大切です。

分析結果をふまえて、製品開発部門は次期ロットで〇〇機能を改善する、マーケティング部門は使い方に関するFAQを強化するといった具体的なアクションを決定し、担当者と期日を明確にすることが重要となるでしょう。

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形態素解析を活用し企業の課題解決へ

形態素解析とは何かを企業視点で理解し、テキストデータに潜む顧客の声や組織の課題といった潜在的な価値を引き出すための強力な技術です。

あらゆる部門で発生するテキストデータを適切に分析することで、曖昧だった問題が明確になり、データドリブンな意思決定が可能になります。無料ツールから試すなど、最初は身近なデータで形態素解析を体感し、企業の業務効率化と競争力の向上につなげていくことをおすすめします。

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• 監修：マネーフォワード クラウド

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