センチメント分析とは、SNSやレビュー、アンケート結果などのデータをもとに、顧客の感情をAIで可視化するマーケティング手法です。

「膨大な声の中から、どの意見を拾うべきか？」

「ネガティブな反応の予兆をどう検知すればよいか？」

こうした問いに悩むマーケターや商品担当者にとって、センチメント分析は強力な意思決定ツールになります。

センチメント分析とは｜膨大なデータから感情を分析する手法

センチメント分析とは、企業の商品・サービスに対する顧客の感情や評価の傾向を分析する手法で、次のようなデータを活用します。

データの種類	具体例
テキストデータ	SNSコメント、メール、チャット、レビューなど
音声	コールセンターなどで得られた録音データなど
表情	デジタルサイネージを見た人の目の動き、瞳孔の変化など

SNSや口コミサイトの普及により、大量のユーザー発信データが整備・蓄積されるようになったことを背景に生まれた手法です。

顧客が商品やサービスを評価する際に、「体験」や「感情」を重視する傾向が強まっており、深層心理や潜在ニーズへの対応が求められるようになりました。

センチメント分析は、こうした「数値化が難しかった感情」をAIなどの力で定量化し、客観的に把握できる手法です。これにより、ブランド戦略やコンテンツ設計においても、共感を軸としたアプローチが可能になっています。

センチメント分析でわかること｜ユーザーの気持ちをネガティブ、ポジティブ、ニュートラルに分類

センチメント分析は、商品やサービスに対する顧客の感情や態度の傾向を可視化する手法で、次のようなデータを活用します。

センチメント分析は、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」のいずれかに分類する方法が代表的です。

SNSや口コミサイトが普及したことで、ユーザーの感情が日常的に可視化されるようになり、こうしたデータを分析対象とする手法として進化してきました。

AIの力で“感情”という数値化しにくいものを定量データとして捉えることにより、ブランド戦略やコンテンツ設計に「共感」を軸としたアプローチが可能になります。

センチメント分析の3つの手法

センチメント分析には3つの手法があり、それぞれ異なる基準で顧客の感情を分析します。

ルールベースの手法では定義されたプログラムがルールに従って感情を分類し、機械学習型の手法ではAI（人工知能）がデータをもとに自動的に感情を判別します。

手法ごとに基準や解釈の仕方が異なるため、目的に応じて選択しましょう。

たとえば、FAQや社内アンケートなど小規模な定型文にはルールベース型が有効。 SNSなど大量で非構造的なデータには機械学習・ディープラーニング型が向いています。

目的や予算、導入スピードに応じて適切な方式を選ぶことが重要です。

センチメント分析の活用シーン｜部門別にみる具体的な活用方法

マーケティング部門：SNS反応の定量化とキャンペーン改善

SNS投稿の反応をリアルタイムでセンチメント分類し、反応が薄い理由や炎上リスクを分析。 ユーザーの属性やトーンとのズレを見直し、ペルソナ調整にも活かせます。

商品企画・開発部門：レビューの感情をもとに改善

レビューから「不満点」「評価ポイント」を抽出。 たとえば「寿司は美味しいがラーメンはまずい」といったレビューでも、商品ごとの評価を分離して施策に反映できます。

ブランディング部門：顧客インサイトの可視化

「わかりにくい」「信頼できる」といったブランドに向けられた感情を分析し、広告表現や訴求軸を最適化。 競合との差異化にも活かせます。

人事・組織部門：従業員の不満や期待を発見

エンゲージメントサーベイや口コミから離職理由や職場満足度を定量化。 採用ブランディングにも応用可能です。

SNSマーケティング｜新たなニーズやトレンドの発見

企業アカウントが行ったSNS投稿への返信に対してポジティブ・ネガティブな反応の増減を分析して、キャンペーンの改善やリスク回避に活用できます。

投稿やコメントを分析することで、実際にリーチしているユーザーの属性や傾向を把握できます。SNSの運用を行っていく中で、当初想定していたペルソナと実際のペルソナが異なっていることも少なくありません。こうしたズレを修正するためにも、センチメント分析を活用し、より最適なペルソナへブラッシュアップしていくことが可能です。

商品レビューの可視化と改善施策｜自社の強みと課題の把握

商品レビューを感情で分類・集計することで、次のような情報を把握できます。

• 顧客の率直な意見や感情（例：商品の不満点、評価ポイント）
• ポジティブ・ネガティブな反応比率から見る顧客満足度

たとえば、「寿司は美味しいが、ラーメンはまずい」というレビューでは、寿司に対する肯定的な意見と、ラーメンに対する否定的な意見をそれぞれ抽出できます。

特に新商品の発売直後には、SNS投稿やレビューから「商品の不満点」や「期待とのギャップ」といった具体的な声が浮き彫りになります。

こうした分析結果をもとに、自社の強みや課題、市場でのポジショニングを把握し、競合との差別化や顧客満足度向上に役立てることが可能です。

ブランディング・広告戦略への応用｜顧客へ刺さる表現の改善

ブランドに対する「親しみ」「信頼」「わかりにくい」といった感情を把握することで、次のようなブランディング・広告戦略に役立てられます。

• 競合他社との違いや市場トレンドを把握
• 顧客のインサイト分析を元にした適切な訴求

競合製品への不満点が「使い勝手」なら、自社の「直感的に使える設計」を訴求ポイントとして打ち出すといった戦略が取れます。

顧客に響く言葉選びや表現を最適化し、ブランド価値の向上につなげましょう。

採用への応用や従業員満足度の向上｜見えづらい課題を可視化

社員アンケートやエンゲージメント調査における自由記述欄によるセンチメント分析は、次のようなシーンで活用されています。

• 採用活動における評判を把握
• 働きやすい職場づくり
• 従業員のエンゲージメントを調査し、不満を抽出し離職防止に活用

センチメント分析を行うメリット

センチメント分析は顧客の感情を理解し、品質向上や顧客満足に繋げられるメリットがあり、特に優れた点を3つ紹介します。

• 顧客の声を効率的に収集できる：AIによる分析で工数を削減
• リアルタイムで反応を把握できる：施策後の即時改善が可能
• 市場の声を広範に分析できる：業界全体のトレンドや風向きをキャッチ

たとえば、商品リリース後にSNSで「期待はずれ」などの投稿が増加した場合、数日でLP改善やメッセージ修正に繋げられます。

顧客の声を効率的に収集できる

AIが発達したことで、膨大なデータも感情の傾向も瞬時に分析可能になり、商品やサービスに対する評価をより正確に捉えられるようになりました。

改善点の発見や対応がスムーズになり、顧客からの信頼や評価が高まり、企業イメージの向上にもつながります。

リアルタイムでの分析が可能

リアルタイムな情報収集が可能な現在では、センチメント分析が次のようなケースで活用できます。

• リリース後の反響を検証
• 機会損失を防ぎながら、戦略の最適化
• トレンドの変化が激しいジャンルにおいて即時対応ができる

市場分析に活用できる

SNSやレビューサイト、掲示板などインターネット上で取得した情報を抽出・分析することで、業界のトレンドを読み取れます。

市場の声に基づいた自社の立ち位置を客観的に見極めて、差別化や新たな価値提供に繋げましょう。

センチメント分析を活用する際の注意点｜出力された情報が100％正しいとは限らないので、補助として活用する

センチメント分析はAIによるデータ解析で、人間の言葉や文脈を完璧に読み取ることは難しく、次の点に注意が必要です。

• 曖昧な表現は正しい結果を得られないケースがある
• 特定のバイアスや入力データの偏りで、分析結果の精度が下がりやすい

AIは日本語の複雑な表現や文脈を完璧に読み取ることは難しく、正しく処理できない場合があります。出力結果が100％正しいとは限らないことを認識しておきましょう。

「感情を数値化する」のはあくまで“補助的な視点”と認識し、人の判断と組み合わせることが大切です。

感情を読み解き、行動を促す｜センチメント分析×共感コンテンツの活用事例

センチメント分析は、単に「ポジティブの割合」を視覚化するものではありません。分析結果を活かすために、以下のような視点が必要です。

• 感情の背景にあるストーリーや生活文脈を読み解くこと
• ユーザーと〈同じ視点〉に立ってコンテンツ設計に生かすこと

今回はユーザーの声を活用し、SNSのコンテンツ制作に活用した事例を3つ紹介します。

• 住友林業ホームテック
• 信州ハム
• 株式会社永谷園ホールディングス

関連記事：SNSブランディングとは？メリットや運用の注意点、成功事例を解説

「不満や不便」に寄り添い、希望に転換｜住友林業ホームテック

リフォーム前に抱えやすい「後悔」や「我慢していた暮らしの不便さ」などのネガティブな感情は、アンケートやお客様の声でも多く見られます。

こうした感情をさらに深掘りしていくと、その奥には「孫と一緒にお風呂に入りたい」という、これまで言語化されにくかったささやかな願いが隠れていることが見えてきました。

住友林業ホームテックでは、この“後悔”の感情を単なるネガティブとして扱うのではなく、「本当に叶えたかった日常」への想いとして捉え直し、感情の延長線上にある希望のストーリーを設計。

パラパラ漫画では、孫とのふれあいを想起させる入浴シーンを丁寧に描きながら、単なる設備改善ではなく、“生活の中の喜びを取り戻す”という訴求へと昇華させました。

このストーリーをもとに制作したパラパラ漫画は1ヶ月でLPへのアクセス数は約1.2倍に増加し、資料請求数も2倍に伸びました。視聴者からは「自分の暮らしにも当てはまる」と共感の声が多く寄せられています。

https://parapara-manga.com/works/655/

「漠然とした不安」に寄り添い、安心を訴求するストーリーへ｜信州ハム

日々寄せられる生活者の声を丁寧に見ていくと、「子どもに食べさせても大丈夫？」「“無添加”って本当に安心なの？」といった、漠然とした感情の揺れが浮かび上がってきました。

その多くは、はっきりした否定や批判ではなく、「なんとなく気になる」や「確かめたい」といった、言語化されにくい不安です。

こうした繊細な感情の傾向を丁寧に読み解いていく中で、信頼や安心といった情緒的な価値こそが、商品理解以上に伝えるべきテーマであることが見えてきました。

そこで信州ハムでは、ブランド50周年を機に、〈グリーンマーク〉シリーズの「無添加＝安心」が自然と受け継がれていく様子を、三世代家族の物語としてパラパラ漫画で表現。数字では表しきれない“信頼感”を、ストーリーとして可視化するコンテンツに仕上げました。

https://parapara-manga.com/works/2234/

「ほっとする瞬間」に着目した情緒的訴求で若年層をターゲットに | 株式会社永谷園ホールディングス

株式会社永谷園ホールディングスは、若年層の米離れへの対応として、フリーズドライのカップお茶漬けの訴求に向けたニーズ調査を実施しました。

若い世代へのインタビューで見えてきたのは、「ほっとしたい瞬間」にお茶漬けを食べたくなるという情緒的なニーズです。

これらの感情に着目し、“日常の小さな安心”をテーマにパラパラ漫画を制作。お茶漬けを通じて「一息つける」時間を届けるコンテンツへと仕立て直しました。

結果、ターゲットの共感を呼び、若年層へのブランド接点を広げることに成功しました。

センチメント分析を活用して、ブランディングに活かそう

センチメント分析は、単なるデータ解析のための手法ではありません。

顧客の声に潜む“本音”を丁寧にすくい上げ、ブランドに対する印象や期待、共感の有無といった感情の質感を読み解くことができます。

センチメント分析を通して、下記のような”ズレ”や”気付き”を発見できます。

• これまで「伝えているつもり」だったメッセージが、実は届いていなかった。
• 逆に、意外な言葉や価値観に対して、顧客が強い共感を抱いていた??

これらの発見により、ブランドの語り方や打ち出し方を軌道修正できることこそ、センチメント分析の大きな価値です。

数値では測れなかった「共感」や「信頼」といった感情を、マーケティングやコンテンツ設計に活かすことで、

選ばれる理由のあるブランドづくりへとつながっていきます。

アトムストーリーでは、センチメント分析で明らかになった感情やインサイトをもとに、

ユーザーの“心に届く”ストーリー設計を通じて、ブランディング支援を行っています。

「感情を捉え、物語として届ける。」

そんなストーリーマーケティングにご興味のある方は、ぜひお気軽にご相談ください。