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顧客レビューを読んでも、星の平均だけでは「何が支持され、どこに不満が集まったか」は見えにくいものです。自由記述をテキストマイニングで整理すれば、評価の背景を追いやすくなります。
機械学習や感情分析の本には、PythonやRを使うもの、KH Coderで分析するものがあります。感情分析はレビューを自動で正解・不正解に仕分ける魔法ではありません。結果を本文と照らして確かめたいですね。
先に全体像
レビュー分析の実例を追う本と、機械学習の仕組みまで学ぶ本では扱う範囲が違います。ツールやテーマを見比べると、それぞれの本で学べる内容が分かります。
| 書名・参考価格（税込） | 主な内容 | 向いている人 |
|---|---|---|
 Pythonで学ぶ テキストマイニング入門 | Python、日本語処理、BERT | Pythonで幅広く学びたい人 |
 Rによるやさしいテキストアナリティクス | レビュー評価、共起語、分類 | Rで評価差を分析したい人 |
 実践 Rによるテキストマイニング | 極性辞書、感情分析、予測 | 感情分析の手法を知りたい人 |
 Rによるやさしいテキストマイニング［活用事例編］ | 口コミ分析、可視化、報告 | 事例を通して実務の流れを学びたい人 |
 事例＋演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ | 機械学習、評判分析、推薦 | ビジネスでの機械学習も知りたい人 |
 テキストマイニング入門 ExcelとKH Coderでわかるデータ分析 | Excel、KH Coder、頻度分析 | コードを書かずに始めたい人 |
各価格は税込の希望小売価格です。実売価格は時期や販売店で変わるため、購入時は店頭や販売サイトの表示を確認してください。
6冊はいずれも紙版です。Python、R、ExcelとKH Coderなど、使うツールは本ごとに異なります。扱う題材と手元の環境を照らすと、読む本を絞りやすいでしょう。
レビュー分析の要点
顧客レビューには、星の数と理由を書いた文章があります。平均点は全体を見る目安ですが、それだけでは商品への評価理由や不満の中身までは分かりませんよね。
テキストマイニングでは、文章を単語などに分け、頻度や一緒に現れる語を数えて傾向を探ります。「軽い」と「持ち運び」がよく共起するなら、携帯性が話題の一つかもしれません。ただし、語のつながりだけで原因までは断定できません。
感情分析は、文章の極性や評価傾向を推定する手法です。否定表現や皮肉、商品特有の言い回しでは判定がずれることもあります。結果の傾向を代表的なレビュー本文と照らし合わせてください。
評価別に語を比べると、高評価で使いやすさ、低評価で説明書が目立つといった傾向を探れます。全体の頻出語を押さえたうえで評価やカテゴリごとにも比べれば、次に確かめる論点が浮かびます。
Pythonで広く学ぶ
『Pythonで学ぶ テキストマイニング入門』は石田基広著で、シーアンドアール研究所から2022年に刊行された303ページの本です。
Pythonの基本から日本語処理へ進み、分類やトピックモデルを学べます。日本語処理ではMeCab、Janome、spaCyとGiNZAを扱います。
題材にはアンケート分析やブログ、SNSの文章があります。BoWやテキスト分類、トピックモデルに加えて単語分散表現とBERTも扱います。Pythonを基礎から学び、日本語分析の手法を幅広く知りたい人におすすめです。参考価格は税込3,542円です。
Rで評価差を読む
『Rによるやさしいテキストアナリティクス』は小林雄一郎著で、オーム社から2023年に刊行された224ページの本です。
Rの基本やデータ準備から、日本語の形態素解析と可視化までを扱う初心者向けの内容です。RMeCabによる形態素解析、n-gram、共起語分析も学べます。
レビュー評価の集計や、高評価と低評価のコメント比較も扱います。トピックモデル、階層型クラスター分析、ランダムフォレストも収録。顧客レビューを評価別に分析したい初心者におすすめです。Rで実践的な分析を学びたい社会人にも適しています。参考価格は税込3,080円です。
感情分析を試す
『実践 Rによるテキストマイニング』は石田基広著で、森北出版から2020年に刊行された160ページの本です。
日本語極性辞書で文章のポジティブ・ネガティブを判定する感情分析が中心です。センチメント分析に加え、構造的トピックモデルや機械学習による予測も扱います。単語分散表現やTwitter投稿の評価も題材です。
Rを軸にPythonライブラリの実行にも触れます。感情分析の考え方や極性辞書の使いどころを知りたい人には、この本をおすすめします。参考価格は税込2,640円です。
事例で流れを追う
『Rによるやさしいテキストマイニング［活用事例編］』は小林雄一郎著で、オーム社から2018年に刊行された226ページの本です。
オンラインレビューやTwitterを使った事例に沿って、データ収集と前処理から可視化、分析レポート作成まで追えます。レビュー評価の集計や高評価・低評価コメントの比較、共起語分析も取り上げています。
サンプルデータとコードがあり、分析結果を人に伝えるところまで学べます。自由記述アンケートや口コミを業務で扱い、事例の流れをつかみたい実務者におすすめです。参考価格は税込2,970円です。
機械学習も学ぶ
『事例＋演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ』は速水悟著で、森北出版から2016年に刊行された224ページの本です。ビジネス事例を通して、機械学習の使われ方を学べます。
線形識別と線形回帰、ニューラルネットワークや決定木を扱います。「テキストマイニングと評判分析」の章に加え、推薦システムも収録。機械学習の基本手法をビジネス事例と合わせて学びたい人におすすめです。
Rのサンプルコードとデータセットを使う演習があります。テキスト分析に加えて機械学習全体の理解を深めたい人にも適した一冊です。参考価格は税込3,080円です。
コードなしで始める
『テキストマイニング入門 ExcelとKH Coderでわかるデータ分析』は末吉美喜著で、オーム社から2019年に刊行された232ページの本です。
ExcelとフリーソフトのKH Coderを使い、頻度分析や用例検索を学べます。共起ネットワーク、クラスタリング、Jaccard係数も扱います。自由回答付きアンケートの設計、集計、分析が題材です。
プログラミングより、顧客の声を見える形にまとめることを先に試したい人におすすめです。Excelに慣れている人も取り組みやすい構成です。参考価格は税込2,750円です。
結論
レビュー分析の実例を重視する人には『Rによるやさしいテキストアナリティクス』をおすすめします。感情分析の手法を知るなら『実践 Rによるテキストマイニング』、事例から報告まで追いたい実務者には活用事例編が合います。
Pythonで幅広い日本語処理を学ぶなら『Pythonで学ぶ テキストマイニング入門』、機械学習の基礎も知りたいなら『事例＋演習で学ぶ機械学習』です。コードを書かずにレビューやアンケートを整理したい人には、ExcelとKH Coderの本をおすすめします。
手元のレビューをどう読み解きたいかを軸に一冊を決めると、学んだ手法を分析につなげやすくなります。希望小売価格は目安です。実売価格は時期や販売店で変わるため、購入時に販売価格を確認してください。
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