【初心者向け】テキストデータに隠された”テーマ”を発見！話題のLDA（潜在的ディリクレ配分法）を分かりやすく解説

2025年6月30日

「お客様アンケートの結果、大量にあるけど、結局みんな何に満足/不満なんだろう？」「SNSの投稿から、最近のトレンドや注目されている話題を知りたい…」「たくさんのニュース記事、一つ一つ読むのは大変だけど、ざっくり内容ごとに分類できないかな？」

私たちの周りには、顧客の声、ウェブサイトのログ、メール、ニュース記事、研究論文など、膨大な量のテキストデータがあふれています。これらのテキストから有益な情報や隠れたパターンを見つけ出したい、と考えたことはありませんか？

そんなときに活躍するのが、今回ご紹介するLDA（Latent Dirichlet Allocation：潜在的ディリクレ配分法）という技術です。難しそうな名前ですが、心配はいりません！この記事では、データサイエンス初心者の方でも理解できるよう、LDAが「何なのか」「どう役立つのか」を、図解のイメージや具体例を交えながら、できるだけ分かりやすく解説していきます。

LDAって何？一言でいうと「文書のトピック自動推定マシーン」

LDAとは、一言でいうと「たくさんの文書（テキストデータ）の中から、そこに隠れている潜在的な”話題”や”テーマ”（＝トピック）を自動で見つけ出してくれる機械学習の手法」です。

大きな特徴は、教師なし学習であること。事前に「この文書はこのトピック」といった正解ラベルを用意する必要がありません。大量のテキストデータさえあれば、LDAが自動的に内容を読み解き、「この文書群には、どうやらこんな感じのトピックがいくつかありそうだぞ」と推定してくれるのです。

LDAができること

文書集合全体に共通する潜在的なトピックを発見する。
個々の文書が、どのトピックをどれくらいの割合で含んでいるかを確率的に推定する。

例えば、たくさんの動物に関する記事があったとします。LDAにかけると、「この記事は『ペット』のトピックが70%、『野生動物』のトピックが30%含まれていそうだ」といったように、文書ごとのトピックの構成比率を教えてくれるイメージです。単語レベルで見ると、「猫」「犬」「飼う」といった単語が多く出てくる記事は「ペット」トピックに、「ライオン」「森」「絶滅危惧」といった単語が多く出てくる記事は「野生動物」トピックに分類されやすくなるでしょう。

どうやってトピックを見つけるの？LDAの仕組みを覗いてみよう

では、LDAはどうやって文書に隠されたトピックを見つけ出すのでしょうか？その仕組みを、3つのポイントに分けて見ていきましょう。

ポイント１：文書は「トピックの混ぜ合わせ」と考える

LDAの基本的な考え方は、「一つの文書は、複数のトピックが様々な割合で混ざり合ってできている」というものです。

例えば、料理のレシピを考えてみてください。ある「カレー」のレシピは、「スパイス」というトピック、「野菜」というトピック、「肉」というトピックなどが組み合わさってできていますよね。別の「サラダ」のレシピなら、「野菜」トピックの割合が多く、「ドレッシング」トピックなども含まれるでしょう。

LDAもこれと同じように、各文書を「複数のトピックのブレンド」として捉えます。そして、その「ブレンド比率（どのトピックがどれくらい含まれているか）」を推定しようとします。

ポイント２：「単語の共起」がヒントになる

トピックを推定するための重要なヒントになるのが、「単語の共起」です。共起とは、「一緒に現れること」を意味します。

LDAは、「同じトピックについて書かれた文書では、関連する単語が一緒に出現しやすいだろう」と考えます。

例：「野球」「選手」「試合」「バット」などの単語は、「スポーツ」に関する文書で一緒に出てきやすい。
例：「株価」「投資」「市場」「企業」などの単語は、「経済」に関する文書で一緒に出てきやすい。

LDAは、このような単語の共起パターンを大量の文書から学習し、「この単語とこの単語がよく一緒に出てくるなら、これらは同じトピックに属する可能性が高いな」と判断していきます。

ポイント３：専門用語をサクッと理解

LDAの仕組みを理解する上で、いくつか専門用語が出てきますが、ここでは簡単にイメージだけ掴んでおきましょう。

Bag-of-Words (BoW)
- 直訳すると「単語の袋」。LDAでは、文書を分析する際に、単語の出現順序や文法構造は一旦無視して、「どの単語が」「何回出現したか」という頻度情報だけに着目します。まるで単語を袋にごちゃ混ぜに入れるようなイメージなので、こう呼ばれます。非常にシンプルな考え方ですが、トピックを捉える上では効果的なことが多いです。
ディリクレ分布
- これは確率分布の一種で、ちょっと難しい概念です。ここでは「文書ごとのトピックの混ざり具合」や「トピックごとの単語の出現しやすさ」を、確率的に”いい感じ”に表現するための数学的な道具、くらいに捉えておけばOKです。LDAが柔軟なトピック推定をできるのは、このディリクレ分布のおかげ、とだけ覚えておきましょう。（数式は不要です！）

LDAはどんな場面で活躍するの？身近な応用例をご紹介

LDAは、様々な分野でテキストデータの分析に活用されています。具体的な応用例を見てみましょう。

ニュース記事の自動分類 大量のニュース記事を「政治」「経済」「スポーツ」「芸能」「国際」といったカテゴリに自動で分類。情報収集の効率化に役立ちます。
顧客レビュー・アンケート分析 ECサイトの商品レビューや顧客アンケートの自由記述欄など、大量のテキストから「価格に関する意見」「デザインへの言及」「サポート体制への要望」といった隠れた評価軸や意見のトピックを抽出。製品改善やマーケティング戦略のヒントになります。
学術論文のテーマ抽出 特定の研究分野における大量の論文を分析し、「どんな研究テーマが注目されているか」「研究トレンドはどう変化しているか」といった動向を把握するのに役立ちます。
SNS分析 TwitterなどのSNS投稿を分析し、特定の商品や出来事に関して、人々がどのような話題（トピック）に関心を持っているか、どのような意見が多いかを把握できます。
その他
- 推薦システム ユーザーの閲覧履歴などから興味のあるトピックを推定し、関連性の高い記事や商品を推薦する。
- 情報検索 検索キーワードだけでなく、文書の潜在的なトピックも考慮して、より精度の高い検索結果を提供する。
- テキスト要約 文書中の主要なトピックを特定し、それに基づいて要約を生成する。

このように、LDAは大量のテキストデータに隠された「意味」や「構造」を明らかにするための強力なツールなのです。

よく聞く「k-means法」とは何が違うの？

データをグループ分けする手法として、「k-means法」という名前を聞いたことがある方もいるかもしれません。LDAとk-means法は、どちらもデータを分類する点で似ていますが、重要な違いがあります。

k-means法
- 「1つのデータは、1つのクラスター（グループ）に所属する」という考え方に基づきます。データを、最も近いクラスターに厳密に割り当てます。
- 例：「この文書は、内容から判断して『スポーツ』クラスターに分類！」というイメージ。白黒はっきりつけます。
LDA
- 「1つの文書は、複数のトピックを様々な割合で含んでいる」という考え方に基づきます。1つの文書が、複数のトピックにまたがって所属することを許容します。
- 例：「この文書は、『スポーツ』トピックが70%、『経済』トピックが30%含まれているな」というイメージ。グラデーションを表現できます。

ニュース記事のように、一つの記事でスポーツ選手の契約金の話（スポーツ＋経済）に触れることがある場合など、一つの文書が複数の側面を持つ場合に、LDAはより自然な分析ができるというメリットがあります。

LDAを使う上でのポイントと注意点

非常に便利なLDAですが、利用する上で知っておきたいポイントと注意点があります。

メリット

教師なし学習 正解ラベル付きのデータが不要なので、準備の手間が少ない。
潜在トピックの発見 人間が見落としてしまうような、データに隠されたテーマを発見できる可能性がある。
柔軟な解釈 文書を複数のトピックの混合として捉えるため、多角的な分析が可能。

注意点（デメリット）

トピック数の事前設定 LDAを使う際には、最初に「いくつのトピックに分類するか」という数を人間が決める必要があります。この数が適切でないと、良い結果が得られないことがあります。（いくつか試して比較検討することが一般的です）
結果の解釈 LDAが自動で生成したトピックが、人間にとって直感的に理解しやすいものになるとは限りません。例えば、「単語A, 単語B, 単語C…」という単語群が抽出されても、それが具体的に「何に関するトピック」なのかを解釈するのは人間の役割です。また、Bag-of-Wordsに基づいているため、文脈や単語のニュアンスは考慮されません。
計算コスト 分析対象の文書数や語彙数が多い場合、計算に時間がかかることがあります。