テーマ分析（Thematic Analysis）とは
テーマ分析とは、インタビューの逐語録、アンケートの自由記述、日記、記事などのテキストデータ（質的データ）の中から、共通する「パターン（テーマ）」を見つけ出し、分析する手法のことです。
数値で測る「定量分析」とは異なり、「人々がどのように感じ、何を重視しているのか」という意味や本質を探る際によく使われます。
テーマ分析の主なプロセス
一般的には、ブラウンとクラーク（Braun & Clarke）が提唱した「6つのステップ」が世界的に活用されています。
-
データの習熟： データを何度も読み込み、全体像を把握する。
-
初期コードの生成： 気になる箇所に「ラベル（コード）」を貼っていく。
-
テーマの探索： 似たようなコードを集めて、大きな「テーマ（共通項）」の候補を作る。
-
テーマのレビュー： 集めたデータが本当にそのテーマに合っているか確認・修正する。
-
テーマの定義と命名： 各テーマの内容を整理し、一言で表す名前をつける。
-
レポート作成： 分析結果をまとめ、説得力のあるストーリーとして記述する。
なぜテーマ分析が使われるのか？
-
柔軟性が高い： 特定の理論に縛られず、幅広い研究やビジネスシーン（顧客の声の分析など）で使えます。
-
膨大なデータを整理できる： バラバラな意見を「テーマ」というグループに分けることで、全体像をシンプルに理解できます。
-
深い洞察が得られる： 単なる単語の出現頻度（テキストマイニング）ではなく、その裏にある「文脈」や「意図」を汲み取ることができます。
活用例
-
ビジネス： 「ユーザーがなぜこのアプリを使い続けているのか？」という本音を探る。
-
医療・福祉： 「患者が治療中に感じている不安の正体」を明らかにする。
-
教育： 「学生が授業に対して抱いている学習意欲の源泉」を特定する。
ポイント：
テーマ分析は「何回言及されたか」という量よりも、「どのような意味が含まれているか」という質に焦点を当てます。
