特集

Special Feature

消費者の買物に関する話題抽出－Twitterにおけるテキストデータを用いた分析からのアプローチ－

三坂 昇司

公益財団法人流通経済研究所

1 はじめに近年 Twitter や Facebook、Instagram など、研究員成するなどの新しい施策を検討できる可能性があるだろう。
本稿では、Twitter におけるテキストデー
タを用いて、消費者が小売業について、どSNS（Social Networking Service）の普及にのようなことを話題にしているのか確認すより、自身の日常における思ったことをつぶる。特に小売業に関する話題の中でも、消費やいたり、日記として書き込んだり、思い出者の行動側面に注目し、「買物」というキーを写真とともにアップロードしたりできるよワードを含むツイートについて、分析するこうになった。また、スマートフォンを利用すととする。現時点で小売業が話題に上ることることで、自宅だけではなく、街中、商業施は、ボリュームとしては少ないと考えられる

設内、電車の中などあらゆる場所で、いつでものの、話題のタイプを把握することは、今も知人や友人とコミュニケーションが取れる

後「他人に言いたくなってしまう存在」になようになった。消費者だけでなく、一部の小るために意味があると考えられる。

売業でも SNS アカウントを開設し、消費者とのコミュニケーションや宣伝・販売促進に取り組んでいる。
小売業側が消費者に向けてコミュニケーシ

2 小売業におけるTwitter活用の概観

ョンを図ったり、宣伝・販売促進に関する情本 稿 の 目 的 で あ る 消 費 者 の Twitter デ ー

報発信に取り組む一方で、消費者側が小売業

タ を 確 認 す る 前 に、 小 売 業 が ど の よ う にに関する情報を発信し、SNS 上で話題にすTwitter を活用しているか概観する。水野他ることはあるのであろうか。寺本（2016）が、 （2013）は、Twitter の 11 の企業アカウント
小売業は情報共有の対象として SNS の話題を対象にツイートの内容を分析し、「感謝」、になっていないことを問題意識として挙げて「挨拶」、「謝罪」、「宣伝」の４タイプに分類いる通り、消費者が小売業に関する内容を話できることを示しており、本稿では、この４題にすることは少ないように思われる。寺本

つのタイプを参考に整理することとした。

（2016）が提唱するように、小売業が「他人Twitter を 活 用 し て い る 主 な 小 売 業 に つに言いたくなってしまう存在」になることにい て は 図 表 １ に ま と め た。 対 象 と し た 小より、競争環境が激化する中で、新規顧客の売業は売上高ランキング上位 30 社 1) のうち、トライアルを促進したり、ロイヤルティを育Twitter 社より公式アカウント認定がされて特集 ● 小売業の “ 話題力 ”

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図表1
主な小売業におけるTwitter利用状況
業態

アカウント名（※1）

アカウントID

登録年月

ツイート数 フォロー数 フォロワー数（※2） （※2） （※2）

イトーヨーカドー
Lets_go_Yokado 2011年9月
5,422
イオンリテール
AEON_JAPAN2015年10月
343
セブン ‐ イレブン・ジャパン
711SEJ2010年4月 1,838,240
コンビニエンス ・認証済みアカウント

総合スーパー
食品スーパー55
1

83,77487,230

ツイート内容（※3）
コミュニケーション
返信
感謝挨拶
謝罪-

宣伝
イベント等 商品紹介◯◯◯◯

8,274 2,538,465

◯

◯

-◯

◯

◯

201,045 1,494,805

◯

---

◯

◯

2009年11月 2,202,323
2010年1月
2,120

52,820190

808,02269,071

◯
-

◯
---

◯
◯

◯
-

biccameraE

2012年8月

5,041

5,490

17,203

◯

◯

--

◯

◯

Yodobashi_X

2016年9月

2,808

0116,611

-

-

--

◯◯

ユニクロ

UNIQLO_JP

2009年11月

6,347

3514,500

-

-

--

◯◯

ディスカウント驚安の殿堂 ドン・キホーテ
ストア

donki_donki

2010年4月72,087

16,27336,627◯◯-◯◯◯

ストア

専門店

ローソン

akiko_lawson

2010年2月

ファミリーマート
ヤマダ電機

famima_now
yamada_official

ビックカメラヨドバシカメラ【公式】

604,741※1 各企業とも、公式アカウントのみ抽出※2 ツイート数、フォロー数、フォロワー数は2017年7月26日時点の数値※3 「◯」は2017年7月12日から7月25日（2週間）のツイートの中に含まれていた内容いる小売業とした 2)。なお、ツイートを確認

けでなく、小売業が実施しているキャンペー

した期間は 2017 年７月 12 日から７月 25 日のンに応募したアカウントへの返信なども含ま２週間である。

れ、ツイート数が多くなっていることによる「感謝」、「挨拶」、「謝罪」、「宣伝」の４つものである。

について、
水野他（2013）の分類を参考に、「感ツイートの内容について、「イベント等の謝」は「ありがとうございます」といった感紹介」は 10 社中すべて、「商品紹介」は 10 社

謝の言葉が含まれる内容、「挨拶」は「みな中９社がツイートしており、「宣伝」としてさま、おはようございます」のような挨拶の活用する小売業が多いことが分かる。店舗で言葉が含まれる内容、「謝罪」は「申し訳ごのイベントやセールの情報を発信したり、こざいません」のような謝罪の言葉が含まれる

だわりのある商品や注目の商品を紹介するこ

内容、「宣伝」については「イベント等の紹介」とが、Twitter の一般的な活用方法であること「商品紹介」に分け、各アカウントのツイとを改めて確認できる。一方で、他のアカウートにどのような内容が含まれるか確認した。

ントへの「返信」や「感謝」などのコミュニ

また、４タイプに加え、他のアカウントとコケーションに関する内容については、各企業ミュニケーションを行っているかどうかも確によって傾向が異なるようである。

認するため、返信の有無についても確認した。
確認した小売業 30 社中、公式アカウントが確認できたのは 10 社であった。その他の小売業は店舗別にアカウントを開設していたり、Twitter ではなく他の SNS を活用している小売業もあった。

3 分析方法一 部 の 小 売 業 に お い て は、 積 極 的 にTwitter を活用する動きが見られる一方で、Twitter の登録年月について、2010 年前後

消費者は Twitter 上でどのようなことを話題にアカウント開設を行っている小売業が多いとしているのであろうか。ここからは「買物」

ことが確認できる。調査時点でのツイート数という単語を用いて、一般的にどのようなこは、コンビニエンスストア３社が他の小売業とが話題とされているのかを確認する。

よりも多い。これは、登録年月による違いだ2017.9（No.528）

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[1] 本分析に用いるデータ析を設定した。

本分析では、分析に用いるデータとして、分析１は、潜在意味解析とクラスター分

NTT データ社のサービスである「なずきの析を用い、話題の抽出を行うことを目的とおと」を利用し、2016 年 10 月 25 日から 10 月した。潜在意味解析（LSA：latent semantic

31 日までの１週間の Twitter データ 74,940 件analysis）とは、言葉の同義性や多義性に対（テキストデータ）を取得した。抽出に用い処するために発展した統計的技法であり、複たキーワードは「買物」で、この「買物」と数の単語の背後に共通して潜在する意味構いう単語が本文に含まれるデータを分析対象造を抽出するために用いられる（豊田編著とした 。なお、Twitter データは、いわゆ2008）。潜在意味解析を実施するにあたり、るビッグデータであり、利用者の膨大な量のターム・文書行列（term document matrix）ツイートが日々蓄積されている。分析を効率を作成する必要がある。本分析では形態素解的に行うため、本分析ではランダムに５% 抽

析の段階で、名詞、形容詞、動詞の３つの品出を行った。

詞に限定し、助詞や副詞、感嘆符など、分析3)のノイズとなる単語は除外した。共起頻度が[2] データクリーニングの条件

２以上のターム・文書行列を作成後、特異値

上 述 の 通 り、「 買 物 」 を キ ー ワ ー ド に分解によって単語の用いられる次元を集約しTwitter データを取得した。データクリーニた。その後、k-means 法によって単語をクラングの主な条件は、次の通り設定した。

スター分析によって分類し、得られたクラス

本 分 析 に お い て は、「bot」 や「RT」 なター１つずつを話題として定義した。なお、

どリツイートのデータは削除した。ただし、本分析においては、解釈しやすいよう、クラ「bot」についてはアカウント名に含まれてスター数を 10 に設定した。

いる場合も削除の対象とした。また、ツイ分析２では、「買物」に関するツイートのートへのリプライについては、引用部分を中で、買物における感情やカテゴリーに関連示す「Re」以降の文章を削除した。その他する単語と関係が強い単語が、どのようなもにも、他の Web サイトの引用にあたる URLのか確認することを目的とした。設定したキ（「http://」や「https://」から始まる文字列）

ーワードと関係が強い単語を確認することで、は削除し、「Re」や「RT」を含まない同一感情を喚起するための単語やカテゴリーにお文章の投稿は対象外とした。また、キーワー

ける話題になるためのヒントを検討することドのみをツイートしているアカウントについができると考えられる。分析手順としては、ても削除し、公序良俗に反するような不適切特異値分解によって得られた単語ベクトルになツイートについては、目視作業も含めて削対し、コサイン尺度を用いて単語間の類似度除を行った。

計算を行った。本分析で用いる施策に関連す

これらの手順にてクリーニングを行った結る単語は、感情に関する単語として「楽しい」、果、分析対象となるデータの件数は、45,501「テンション」、「感動」、「残念」をキーワー件（取得データの 60.7%）となった。

ドとして設定した。また、買物における購買頻度が高く、計画性が高いと考えられるカテ[3] 分析手順
本分析では、分析の手順として２段階の分ゴリーの単語として「野菜」、「魚」、「肉」、「酒」をキーワードとして設定した。

特集 ● 小売業の “ 話題力 ”

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なお、分析に用いたソフトウェアは R で、形態素解析には MeCab を用いた 。

場頻度が低い単語が多く存在している。このクラスター10 を「その他」の話題に用いら4)れる単語として扱い、また、含まれる単語が１となったクラスター９も除き、本分析では、

4 分析結果比較的登場頻度が高い単語が含まれるクラス
ター１からクラスター８までを詳細に確認す[1] 分析１：潜在意味解析による話題抽出
分析１で得られた 10 のクラスターを図表２に示した。

ることとした。
図表３に各クラスターに含まれる主な単語と例文（ツイートの一部）を記した。なお、クラスター10 には、本分析では記述しきれない様々な固有名詞など、全体における登図表３における「話題」は分析結果より命名した。
クラスター１は、「今日」、「買う」、「私」、

図表2「服」などの単語が含まれるクラスターであ単語のクラスター分析結果と所属する単語の割合った。これらよりクラスター１は「衣服の買クラスターNo.

含まれる
単語の数

単語の構成割合クラスター
9,10除くクラスター1180.2%

15.9%

クラスター2

170.2%

15.0%

クラスター3170.2%

15.0%

クラスター4

90.1%

8.0%

クラスター5100.1%

8.8%

クラスター6170.2%

15.0%

クラスター7

10

0.1%

8.8%

クラスター8

15

0.2%

13.3%

クラスター9

1

0.0%

－

7,676

98.5%

－

7,790

100.0%

－

113

1.5%

100.0%

クラスター10（頻度が低い語句の所属）

合計
合計（クラスター9,10除く）※合計（クラスター9，10除く）の構成割合は合計
7,790に対する割合

物」の話題であると考えられる。クラスター
２は、「帰る」、「一緒」、「店」、「寒い」などの単語が含まれるクラスターであった。これ
らよりクラスター２は「帰宅時の出来事と買物」の話題であると考えられる。クラスター
３は、「人」、「時間」、「できる」、「仕事」などの単語が含まれるクラスターであった。これらよりクラスター３は、「仕事と買物」の話題であると考えられる。クラスター４は、「あと」、「食べる」、「自分」、「可愛い」などの単語が含まれるクラスターであった。これ
らよりクラスター４は「直近の予定としての買物」の話題であると考えられる。クラスター５は、「行く」、「いく」、「明日」、「スーパ図表3
クラスター分析結果のまとめ
クラスターNo.
話題含まれる主な単語
クラスター1
衣服の買物
今日 買う 私 服 カード 家 etc.
クラスター2
帰宅時の出来事 帰る 一緒 店 寒い 作る 高い 車 etc.と買物
クラスター3
仕事と買物
人 時間 できる 仕事 ポイント 考える etc.
クラスター4
直近の予定とし あと 食べる 自分 可愛い 今 etc.ての買物
クラスター5
明日の予定とし 行く いく 明日 スーパー ご飯 とき 来る etc.ての買物
クラスター6
嫌々な買物
円 前 雨 降る 購入 寝る 気づく etc.
クラスター7
期待以上の買物 笑 すぎる 楽しい 好き 万 昨日 みたい etc.
クラスター8 （拡散した話題）問題 理系 文系 答え 分かれる まとめ おつり etc.
クラスター9するクラスター10 （その他）（固有名詞や人名などその他多数の単語）

各クラスターにおけるツイート文のイメージ
今日ストレス解消に服買ってしまったー
帰りに一緒に買物に行った
仕事帰りに買物できる時間はなさそう
何も食べるものがないからあとで買物に行ってこよう
明日の朝ご飯ないからスーパー行こう
雨が降る前に買物しないと・・・
昨日いっぱい買物したー、ほんと楽しすぎた（笑）
文系と理系で買物おつりの計算は分かれる－まとめサイト－-

2017.9（No.528）

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ー」などの単語が含まれるクラスターであっでツイートに至る可能性があるだろう。

た。これらよりクラスター５は「明日の予「テンション」と特に関係が強かった単語定としての買物」の話題であると考えられは、「やる気」、「安売り」、「出会う」、「チョる。クラスター６は、「円」、「前」、「雨」、「降コレート」、「カラフル」であった。このうちる」などの単語が含まれるクラスターであっ小売業に関係がありそうな単語は、「安売り」、た。これらよりクラスター６は「嫌々な買物」「チョコレート」、「カラフル」である。「安売の話題であると考えられる。クラスター７は、り」は、消費者のテンションを高める機能が「笑」、「すぎる」、「楽しい」、「好き」などのあると考えられる。「チョコレート」、「カラ単語が含まれるクラスターであった。これら

フル」については、テンションと関係していよりクラスター７は「期待以上の買物」の話るとも考えられるが、分析期間がハロウィン題であると考えられる。クラスター８は、「問の直前であることから、ツイートされたこと題」、「理系」、「文系」、「答え」などの単語がも考えられる。この点についてはさらなる分含まれるクラスターであった。これは分析期析が必要であろう。

間中に Twitter で拡散した雑学系の話題であ「感動」と特に関係が強かった単語は、「キると考えられる。

ャンディ」、「デザイン」、「三井」であった。

図表２と合わせて含まれる単語の構成割合

このうち小売業に関係がありそうな単語は、を確認すると、クラスター１からクラスター「キャンディ」、「三井」である。
「キャンデ

８の中で最も構成割合が高かったのはクラス

ィ」カテゴリーでは感動体験を創造できる可ター２で、最も構成割合が低かったのはクラ「三井」については「アウトレ能性がある。

スター５であった。

ット」とも関係しており、アウトレットモールのことを意味していると考えられる。訪問[2] 分析２：買物における感情やカテゴリー時の感動体験がツイートされたのであろう。に関連するキーワードと関係が強い単語

ここまではポジティブな感情に関する単語

分析２で得られた感情、カテゴリーに関すとの関係を確認したが、ネガティブな感情とるキーワードと関係が強かった単語を図表して「残念」についても確認を行った。特に４にまとめた。

関係が強かった単語は、「急」、「接客」、「ス「楽しい」と特に関係が強かった単語は、タッフ」、「おとなしい」、「天丼」、「柚子」で「揃える」、「憂鬱」、「日帰り」、「浮かれる」あった。このうち小売業に関係がありそうなであった。このうち小売業と関係がありそう単語は、「接客」、「スタッフ」、「天丼」、「柚な単語は、「揃える」と「憂鬱」であると考子」である。
「接客」、「スタッフ」についてえられる。「揃える」は「品揃え」に関するは、小売業のスタッフの対応によっては「残内容であり、「品」と「揃える」が分かれて念」な感情を生起させ、ツイートによって拡認識されたものである。品揃えによって、楽散してしまう危険性があると考えられる。
「接しさを高め、Twitter による発信を行う行動

客」、「スタッフ」の教育を強化する小売業がにつなげられる可能性が示唆される。一方、増えているが、方向性としては間違っていな「憂鬱」は、「楽しい」と正反対の単語であり、いと考えられるだろう。一方、「天丼」、「柚反動があることを表していると考えられる。

子」が関係の強い単語として挙がってきたこ

買物は憂鬱な気分を晴らし、楽しくすることとも興味深い。これらについては、飲食店だ

特集 ● 小売業の “ 話題力 ”

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図表4
感情、カテゴリーに関するキーワードと関係が強い単語
キーワード

関係が強い単語揃える
浮かれる憂鬱日帰り

やる気
チョコレート

安売り
カラフル出会う

キャンディ

デザイン

三井

残念

急
おとなしい

接客
天丼

スタッフ
柚子

野菜

カジュアル
玉ねぎ

餅
キノコ

高騰
すき焼き

魚

醤油
冷凍

塩
冷蔵

蟹

肉

すき焼き
グラタン

焼肉
コンソメ

ワイン
ピーマン

ナッツ

餃子

楽しい感

テンション

情感動

カテゴリー

酒

けでなく、食品スーパーでも惣菜などで提供

ンソメ」、「ピーマン」であった。
「すき焼き」

されることもある。盛付けなどにより見た目は「野菜」にも関連がある単語として確認さが悪いと、「残念」という感情を生起していれていることから、消費者の情報発信というる可能性があるだろう。

観点からも、２つのカテゴリーをつなぐメニ買物における購買頻度が高く、計画性が高ューであると考えられる。
「ワイン」、「グラいと考えられるカテゴリーの単語として、「野タン」、「コンソメ」についても同様に情報発菜」、「魚」、「肉」、「酒」についても確認を行

信につながる商材、メニューであると考えらった。

れる。

まず「野菜」と関係が強かった単語につい「酒」と特に関係が強かった単語は、「ナッては、「カジュアル」、「餅」、「高騰」、「玉ねぎ」、ツ」、「餃子」であった。これらからは「おつ「キノコ」、「すき焼き」が確認された。野菜まみ」が連想できることから、ともにツイー

は食品スーパーでは入口近くに陳列されていトされやすい単語であると考えられる。

るため、一般的には消費者に季節感や鮮度感に影響を与える。加えて、色彩も鮮やかであるため、カジュアルな印象がツイートされている可能性がある。
「魚」と特に関係が強かった単語は、「醤油」、5 まとめ[1] 本分析のまとめ

「塩」
、「蟹」
、「冷凍」
、「冷蔵」であった。
「蟹」

本稿では、寺本（2016）が提唱した、小売は食品スーパーの店頭では鮮魚コーナーの中業が「他人に言いたくなってしまう存在」に心ではないものの、ツイートという観点ではなるための基礎分析として、消費者がどのよ鮮魚コーナーの中心商材となりえると解釈すうなことを話題にしているのか、Twitter にることもできるかもしれない。

おけるテキストデータを用いて確認した。

「肉」と特に関係が強かった単語は、「すき

まず分析１では、ツイートされている話題

焼き」
、「焼肉」
、「ワイン」、「グラタン」、「コを潜在意味解析とクラスター分析によって確2017.9（No.528）

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認した。登場頻度が低いその他の単語が非常されている分析ソフトウェアである MeCabに多かったものの、一部の特徴的な話題を確を用いた。MeCab は辞書と呼ばれる基本的認することができた。商品、あるいはカテゴな単語の分類機能を利用して、形態素解析をリーに関する話題は、クラスター１の衣服の行っている。本分析においては、辞書整備に買物に関する話題のみ確認することができた。

かかる莫大な労力やコストを節約し、独自にクラスター２からクラスター６は、日常の買辞書を整備していない。従って、日々生成さ物に関する話題であったが、買物の中身を伝れる新語や仲間同士のコミュニケーションにえるような話題ではなかった。クラスター７用いられる特殊な単語、専門用語などはカバに見られるように「楽しい」や「好き」＋「すーできていない可能性がある。これは、本分ぎる」といったような期待を超えるような経析における限界であると言える。

験が話題として発信されることも、本分析において確認できた。

加えて、Twitter データのクリーニングについても、さらに精度を高められる余地があ

次に分析２では、買物における感情やカテる。Twitter から取得したデータには、多くゴリーに関するキーワードと関係が強かったの分析に値しないデータが存在する。サンプ

単語を確認した。感情に関するキーワードとリングしたデータを用いたとはいえ、データ関連する単語では、その感情を高める施策のクリーニングの段階で分析に値しないデータ方向性について、確認することができた。ネをすべて除外することは不可能であり、本分ガティブな感情である「残念」と関連する単析においても完全にデータクリーニングでき語からも施策の方向性を確認することができているとは言い切れない。このことについてた。一方、カテゴリー名称と関連する単語かも、今後の分析における課題として残されてらは、カテゴリーと関連するメニューや商材いる。

を確認することができた。近年は、ID-POSデータを活用したクロス MD 企画の検討が行われているが、購買実績のデータだけでなく、消費者による情報発信という観点から、クロス MD 企画を検討できる可能性が示唆された。
[2] 本分析における課題
本分析における課題、ならびにテキストデータの分析における課題も記述しておく。
近年、テキストデータの分析については、様々な手法が提案されている。本分析においては、Twitter データを分析するための最適な手法について検討を行っておらず、一般的に用いられている潜在意味解析を用いた。分析に用いる手法の詳細を再検討することでより精度の高い話題を抽出できる可能性がある。
また、形態素解析においては、一般に提供〈注〉1） 売 上 高 ラン キング は『DIAMOND Chain Store』
2016 年９月15日号を参照した。
2） 各社の状況は 2017 年７月26日時点の数値を記載した。
3） 「買物」 の他に、「買い物」「買いもの」をキーワードとして設定している。
4） R 上で MeCabを操作できるよう、 分析パッケージとして RMeCabを用いた。
〈参考文献〉
寺本高（2016）「『ネタ』になる売場とは？－売場情報のSNS 投稿と反応の関係－」『流通情報』第 519 号、pp56-67
豊田秀樹編著（2008）『データマイニング入門－R で学ぶ最新データ解析－』東京図書水野誠、 高階勇人、 新保直樹 (2013) 「Twitter を用いた顧客とのコミュニケーション：対話と拡散（< 特集 > 声・質的データを経営・マーケティングに活かす）」『オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学』、
第 58 巻第８号、 pp427-435

特集 ● 小売業の “ 話題力 ”

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