テキストマイニングの基礎とKH Coderによる実践講座

はじめに：製造業の現場で進む“見える化”革命

製造業の現場は、いまだにアナログ的な風土が根強いものの、時代の潮流は確実にデータ活用による業務改善へと向かっています。

特に昨今、日報やクレーム記録、取引先からのメールなど、現場にあふれる「テキストデータ」の活用が注目されています。

その中心にあるのが「テキストマイニング」という手法です。

本記事では、テキストマイニングの基礎から、製造業で実際に役立てるための実践スキル、さらには無料で使える国産ツール「KH Coder」を使った具体的な分析手順まで、現場目線でわかりやすく解説します。

製造業に勤める皆さん、そしてこれからバイヤーやサプライヤーとして現場をリードしたい皆さんに、新たな地平線を開くヒントとなれば幸いです。

テキストマイニングとは何か？そして今、なぜ注目されるのか

テキストマイニングとは、大量の文章（テキストデータ）の中から、有益な情報や傾向、隠れたパターンを自動的かつ効率的に抽出・分析する技術です。

従来、こうした「文章データ」の分析は、担当者が目視で読み解くしか手段がなく、膨大な手間とバイアスのリスクを抱えていました。

しかし、AIや自然言語処理技術の進化によって、これまでは“宝の山”でありながらも埋もれていた日報・顧客クレーム・点検記録などの非構造化データが、経営や現場改善の資源となる時代が到来しています。

たとえば、以下のような場面でテキストマイニングが有効です。

• 現場作業員の日報からよく出てくる「困りごと」を体系的に把握し、ムダ取り・標準化につなげる
• クレーム・要望メールから製品やサービスの品質問題や原因の“兆し”を早期発見する
• 社内・サプライヤー・バイヤー間のコミュニケーション課題や隠れたニーズを見つけ出す

これらは従来の「数値データ」だけでは見過ごされがちだった、“声なき声”を経営の武器に変える一歩なのです。

テキストマイニングの基本ステップ

実際に現場でテキストマイニングを活用するには、以下のような流れを意識することが大切です。

1. 目的設定とデータ収集

何のためにテキストを分析するのかを明確にします。

例えば「作業現場のお困りごとを見える化したい」「取引先からの要望の傾向を知りたい」など、目的によってデータ収集も変わります。

集めるデータは、日報の自由記載欄、議事録、アンケートの記述回答、クレームメールなどが主なものとなるでしょう。

2. 前処理

テキストデータの“お掃除”とも言える作業です。

表記の揺れ（「～する」「～します」など）、無意味な単語（助詞、接続詞など）、個人情報の除去、誤字脱字の修正などを行います。

特に製造業の現場では“現場用語”や略語も多いので、それらが重要ワードとして抜け落ちないよう注意が必要です。

3. 形態素解析・キーワード抽出

日本語は英語と違い、単語の区切りが明確ではありません。

そこで、形態素解析という技術で文章を「単語」に分割し、出現頻度の高い単語や、特定の目的に関わるキーワードを抽出します。

4. 可視化・パターン分析

抽出したキーワードの出現頻度、共起関係（同じ文章内で同時に使われる単語同士の関係）、時系列変化などをグラフ化し、現場にとって有益なパターンや“気付き”を探ります。

5. アクションへの落とし込み

分析した結果をもとに、現場改善や顧客対応、調達先・サプライヤーとの交渉（価格改定や品質指導など）にどう活かすかが最大のポイントです。

分析自体を目的化せず、「具体的にどう現場やビジネスの成果につなげるか？」まで設計しましょう。

製造業での典型事例：現場日報とクレーム分析

具体的な導入イメージを掴むため、製造業現場での典型的な2事例を紹介します。

事例1：作業日報をもとにした“お困りごと”の発掘・解決

現場作業者が書く日報の「自由記述欄」は、そのまま放置すると“ただ溜まるだけ”になりがちです。

しかし、数か月分、数千件の記述をテキストマイニングで解析すると、「段取り替え」「設備エラー」「補充遅れ」など、現場で繰り返し出ている課題や、不満、改善提案が浮き彫りになります。

たとえば、「補充」「材料」「遅れ」などのキーワードが何度も出てくるなら、材料入出庫のタイミングや方法に抜本的なムダが隠れているかもしれません。

こうした分析の継続が、QC活動や現場カイゼンのスピードを格段に高めていきます。

事例2：顧客クレームや要望メールのテキストマイニング

クレームや顧客からの問い合わせメールも、従来は担当窓口が“感覚的”に振り分けたり、エスカレーションするのが一般的でした。

テキストマイニングでこれを体系的に解析すると、「どの商品で」「どんな症状が」「どのエリア・顧客層で」多発しているか、さらには出現傾向の変化まで、いち早く察知できます。

たとえば、「異音」「油漏れ」「寒冷地」「朝一番」などのワードが複数のクレームで現れるのなら、地域・季節的な材料劣化や、設計上の問題点を深掘りできます。

ここで分かった情報は、品質管理部門や設計部門へのフィードバックはもちろん、取引先サプライヤーとの品質課題共有、バイヤー側からの要求事項明確化といった形にもつながります。

無料でここまでできる！KH Coderによるテキストマイニング実践

テキストマイニングを現場で実践したくても、「難しそう」「高額な専用ソフトが必要なのでは？」と考える方は多いでしょう。

しかし、KH Coderという無料かつ国産の分析ツールを使えば、エクセルと同じ感覚で誰でも始めることが可能です。

KH Coderの特徴と現場メリット

KH Coderは、下記のような特長を持っています。

• 完全無料で導入できる（Windowsユーザーが多い製造業にも最適）
• 日本語（および多言語）に強い形態素解析ができる
• 出現頻度表、共起ネットワーク図、クラスター分析、対応分析など“現場で使える”多彩な手法が簡単に操作できる
• CSVやエクセル形式のデータを直接取り込めるので、日報や各種記録とも親和性抜群

KH Coderを使った分析手順：製造業現場のケース

例えば、「過去1年分の日報の自由記述欄を分析したい」という場面を想定して、具体的な流れを解説します。

1. 分析目的の明確化（例：作業効率化の障害となる課題抽出など）
2. 日報テキストデータをエクセル等で準備し、CSV形式で保存
3. KH Coderをインストールし、プロジェクト新規作成機能でデータを取り込む
4. 不要な語句や個人情報をスクラブ（取り除き処理）する
5. 「頻出単語抽出」機能でどんな単語・フレーズが多いか俯瞰する
6. 「共起ネットワーク図」「階層的クラスタリング」「対応分析」などで、単語同士の関係、出現傾向、特徴的なパターンを見つける
7. 分析結果をエクセルや図表で社内共有し、現場改善アクションにつなげる

KH Coderでは、分厚いマニュアルや専門的なプログラミング知識は不要です。

また、分析手順そのものに慣れていくことで、「現場でどの粒度・どの単語を追えば最もムダ取りにつながりやすいか」といった勘所も磨かれていきます。

アナログが根強い製造業でも“テキストデータ活用”は必須に

たしかに、製造業の現場には「アナログ文化」が深く根付き、紙の記録、口頭伝達、経験則優先のマネジメントが健在です。

しかし、世界のサプライチェーンはデジタル化が進み、調達先やバイヤーの競争力も「いかに現場データを活かして強くなるか」で差がつく時代です。

特に

• カイゼン活動のPDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルの高速化
• 現場の暗黙知や属人化の排除
• サプライヤー/バイヤー間での要件・課題の“見える化”

など、高度な現場マネジメントとデータ活用のハイブリッドが求められています。

テキストマイニングで“現場の声”を使いこなすことは、単なるIT化や効率化の枠を越えて、「これからのものづくり」に不可欠な武器となっていきます。

まとめ：明日からできるテキストマイニングによる現場革新

製造業の競争力強化、生産性向上、現場改革は、もはや数値データだけで成り立つ時代ではありません。

日報、クレーム、メールなど、現場にあふれる文章データを「課題発掘」と「意思決定」の武器に変える――。

その第一歩がテキストマイニングの活用です。

特に無料で扱えるKH Coderのようなツールを使えば、明日からでも現場の“生の声”を分析し、改善活動につなげることが可能です。

今後、みなさんの現場での活用事例や疑問、工場ごとの知恵共有がますます進むことを願い、“見える化革命”の一歩をともに進んでいきましょう。