猿でもわかるAIプログラミングシリーズ 🐵💻 YouTubeのコメント欄を分析してみよう


## YouTubeのコメント欄を分析してみよう：自然言語処理で“生の声”を掘り起こす！

## 1. はじめに：なぜYouTubeコメント欄を分析するのか？

YouTubeのコメント欄には、ユーザーの**リアルな反応・感情・意見**が詰まっています。これらのテキストを分析することで、以下のようなことが見えてきます：

* ユーザーは何に共感しているのか？
* 否定的な意見はどこに集中しているのか？
* 動画改善のヒントになる要素はあるか？

マーケティング、UX改善、炎上予防など、幅広い用途が考えられます。本記事では、Pythonと自然言語処理（NLP）を使って、実際にYouTubeコメントを収集・可視化・分析する方法をステップバイステップで紹介します。

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## 2. 技術の概要：使う技術スタック

今回使う主な技術は以下の通りです：

| 技術                  | 説明                |
| ------------------- | ----------------- |
| YouTube Data API v3 | コメント取得に使用         |
| Python              | 分析用プログラミング言語      |
| pandas, matplotlib  | データ処理・可視化         |
| Janome or fugashi   | 日本語の形態素解析         |
| WordCloud           | 単語の頻出可視化ツール       |
| scikit-learn        | 感情分析・クラスタリングに応用可能 |

YouTube APIの取得方法やセットアップ方法も解説しますので、初めての方でも安心です。

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## 3. 実装してみよう：PythonでYouTubeコメント分析

### ✅ ステップ1：YouTube APIのセットアップ

まずは、Google Cloud PlatformでAPIキーを取得します。

```bash
# pipで必要なライブラリをインストール
pip install google-api-python-client pandas matplotlib wordcloud janome
```

```python
from googleapiclient.discovery import build

# APIキーを設定（自分のキーに置き換えてください）
api_key = "YOUR_API_KEY"
video_id = "dQw4w9WgXcQ"  # 分析対象の動画ID

youtube = build("youtube", "v3", developerKey=api_key)

def get_comments(video_id, max_results=100):
    comments = []
    next_page_token = None

    while len(comments) < max_results:
        request = youtube.commentThreads().list(
            part="snippet",
            videoId=video_id,
            maxResults=100,
            pageToken=next_page_token,
            textFormat="plainText"
        )
        response = request.execute()

        for item in response["items"]:
            comment = item["snippet"]["topLevelComment"]["snippet"]["textDisplay"]
            comments.append(comment)

        next_page_token = response.get("nextPageToken")
        if not next_page_token:
            break

    return comments[:max_results]
```

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### ✅ ステップ2：形態素解析とWordCloudで可視化

```python
from janome.tokenizer import Tokenizer
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# コメント取得
comments = get_comments(video_id)
text = " ".join(comments)

# 形態素解析
tokenizer = Tokenizer()
words = [token.base_form for token in tokenizer.tokenize(text) if token.part_of_speech.startswith("名詞")]

# 単語の出現頻度を可視化
wordcloud = WordCloud(font_path="/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W6.ttc", width=800, height=400, background_color="white").generate(" ".join(words))

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
```

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## 4. 現場で役立つTipsとよくある落とし穴

### ✅ Tips（実務向け）

* **動画タイトルやタグと組み合わせるとより良い**：コンテキストに応じて感情の解釈が変わるため。
* **日時・再生数とのクロス分析**：時間軸の分析で炎上の兆候を見つけることも可能。
* **NGワード・スパム除去処理**：辞書フィルタを使うと精度アップ。

### ⚠️ よくある落とし穴

| 落とし穴         | 解説                                   |
| ------------ | ------------------------------------ |
| コメント数制限      | YouTube APIは1万件超えになると時間がかかるのでバッチ処理推奨 |
| 絵文字の扱い       | 感情を含むが、解析ツールによっては無視されることもある          |
| 日本語形態素解析の難しさ | 文脈による曖昧性に注意が必要（例：「やばい」は褒め言葉にも）       |

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## 5. 応用編：感情分析やクラスタリングに発展！

もっと深掘りしたい方向けに：

* **感情分析**：scikit-learnやtransformersライブラリでポジティブ/ネガティブ分類
* **クラスタリング**：KMeansなどでコメント傾向を分類
* **ダッシュボード化**：StreamlitなどでインタラクティブUI化

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## 6. まとめ：YouTubeコメント分析の魅力と課題

### ✅ メリット

* 生のユーザーの声をリアルタイムで取得可能
* コンテンツ改善・炎上防止・マーケティングに活用できる
* NLPの実践練習としても◎

### ❌ デメリット

* データの偏り（声が大きいユーザーに引っ張られる）
* API制限・スパム混入の可能性

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## 📌 最後に

今回紹介した手法は、YouTubeだけでなく、Amazonレビュー、Twitter、Instagramなどの\*\*「ユーザー生成コンテンツ（UGC）」全般\*\*に応用可能です。

「コメント欄は宝の山」です。
ぜひ自分の興味あるジャンルで、**NLPの第一歩**を踏み出してみてください！

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👨‍💻 ソースコード一式（GitHubリンク）も準備中。
気になる方はコメントください！