テーマ分析（Thematic Analysis）とは

ひと目でわかる仕組み

データへの親しみ（Familiarization）
初期コードの生成
テーマの探索
テーマのレビューと洗練
テーマの定義と命名
報告書の執筆

実施手順の流れ。各段階の内容は「実施手順」で確認できます。

このページの例はreflexive thematic analysisを想定します。データへの習熟、コード付け、テーマ候補の作成と見直し、命名、報告を行き来しながら進めます。 [1] [2]

分析者の解釈と立場を省察します。reflexive TAではコーダー間一致率を普遍的な品質基準とせず、コードブックや一致率を重視する別のアプローチと混同しません。 [1] [2]

使う場面

インタビューやフォーカスグループのトランスクリプトから、受益者・関係者の経験・認識・ニーズのパターンを把握したいとき
アンケートの自由記述欄を体系的に分析し、定量データだけでは見えない文脈・理由を明らかにしたいとき
プログラムの実施過程・障壁・成功要因を関係者の語りから探索的に明らかにしたいとき
政策文書・報告書などのテキスト資料を質的に分析し、優先課題や価値観のパターンを抽出したいとき

向かない場面

何パーセントの人がこう感じているかという量的な頻度把握が主目的の場合 — 内容分析や記述統計が適する
データ収集とほぼ同時に即時フィードバックが必要な場面 — テーマ分析は時間をかけた反復的読み込みを要する
分析者が質的研究への姿勢（解釈の主観性・不確実性の許容）に馴染みがなく、客観的な答えのみを求めている場合

参加者・体制と成果物

質的分析を担当する人。再帰的テーマ分析では、複数者の一致率や合意を普遍的な品質基準にせず、対話を解釈の深化と省察に用いる。

主な成果物

コード一覧・コードブック（コード名・定義・事例）
テーママップ（コードとテーマの関係図）
テーマ別分析レポート（引用付き narrative）
評価クエスチョンへの回答まとめ

実施手順

データへの親しみ（Familiarization）
全トランスクリプト・テキストを繰り返し読み、最初のアイデアや気づきをメモする。この段階での判断は保留し、データ全体の感触をつかむことに専念する。
初期コードの生成
分析の立場を明示し、問いに関わる意味をコード化する。帰納的・演繹的な方針を検討し、分析者がどう解釈に関わったかを記録する。
テーマの探索
関連するコードを集め、より大きな意味のまとまり（テーマ候補）を形成する。コードの一覧を紙またはソフトウェアで俯瞰し、類似したコード群を視覚的にグルーピングする。
テーマのレビューと洗練
テーマ候補を元データに照らして検証する。このテーマはデータに十分な根拠があるか、テーマ同士は十分に区別されているか、全体のテーマ構造は評価クエスチョンに答えているかを問い直す。
テーマの定義と命名
各テーマの本質（何を捉えているか）を1〜2文で定義する。テーマ名はデータの内容を的確に反映した名称にする。サブテーマが必要な場合は階層を整理する。
報告書の執筆
各テーマについて、代表的な引用（verbatim quotes）を根拠として示しながら分析的な物語（narrative）を記述する。データを羅列するだけでなく、テーマが何を意味するかという解釈を加える。

長所と限界

長所

特定の哲学的立場を前提とせず、さまざまな認識論的枠組みで使える柔軟性がある
手順が明確で、質的研究の経験が少ない評価実務者でも段階的に実施できる
参加者の経験・見方・意味をその文脈とともに捉えられ、量的データでは見えないなぜを明らかにする
分析者の立場やテーマを作る判断を記録し、解釈の根拠を説明できる

限界

分析者の解釈が結果に影響するため、同一データでも分析者によって異なるテーマが生成されうる
テーマを見つけただけで分析として提示されることがあるが、テーマの解釈的記述こそが分析の本体
大量データ（数十〜百件のトランスクリプト）への適用は時間・労力がかかる。テキストマイニングとの併用を検討
言及頻度はテーマの意味や重要性と同一ではない。数を併記する場合は何を数えたかと目的を説明する。

⚠ よくある落とし穴

コードをテーマと混同する — コードは「バスの乗り方が分からなかった」、テーマは「アクセス障壁」のように抽象レベルが異なる。テーマはコードの集積ではなく、コードが共有する意味を捉える
よく出てきた話題をテーマとする頻度偏重 — テーマの基準は頻度ではなく評価クエスチョンへの重要性。わずか1人の語りでも評価上重要なテーマになりうる
引用の羅列で終わり分析的解釈がない — 参加者はこう語ったという記述だけでなく、これが意味することはという評価者の分析コメントが不可欠

適用条件と根拠

reflexive TAとcoding reliability TAは前提が異なり、複数分析者の一致率を全てのテーマ分析に必須とはしません。 [1] [2]

仮想例・実績ではありません

「時間がない」という語りの意味を検討する

説明用の仮想例です。研修後の計画活用を尋ねた仮想面接から二つの発言を考えます。

仮想発言	初期コード	テーマ候補
会議の議題に入れてもらえなかった	検討機会への入口がない	個人の学びを職場の意思決定へ渡す難しさ
上司に先に見てもらうと会議で話せた	検討機会を仲介する人	個人の学びを職場の意思決定へ渡す難しさ

この例から判断できること

単に「時間」という頻出語を集めるのでなく、職場で検討されるための条件という意味を構成します。全データと反する例に照らしてテーマを見直します。

判断で間違えやすいこと

質問項目をそのままテーマ名にする

見直し方: コード間に共通する意味を検討して命名する

理由: 話題の要約だけでは問いへの分析が不足する場合があるためです。

BraunとClarkeの方法だからkappaが必須とする

見直し方: 採用するTAの立場に合う品質確認を選ぶ

理由: reflexive TAは一致率を目標とする方法ではないためです。

参照資料と確認箇所

Doing Reflexive TA
Virginia Braun・Victoria Clarke
参照箇所
The Reflexive TA process / Six phases for analysis
本文との対応
reflexive TAとcoding reliability TAは前提が異なり、複数分析者の一致率を全てのテーマ分析に必須とはしません。
資料確認日: 2026-09-13（AI照合を含む）
Got questions about Thematic Analysis?
Virginia Braun・Victoria Clarke
参照箇所
Why don’t we advocate multiple-coders and inter-rater reliability for reflexive TA?
本文との対応
reflexive TAとcoding reliability TAは前提が異なり、複数分析者の一致率を全てのテーマ分析に必須とはしません。
資料確認日: 2026-09-13（AI照合を含む）

このページの引用情報

評価コンパス編集.「テーマ分析」. 評価コンパス, 2026-09-13更新. https://evalcompass.jun-nakatani.com/methods/thematic-analysis/

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更新履歴

2026-09-13 — 定義と適用条件の出典を確認し、仮想事例、判断理由、全欄の記入例を追加。未確認の歴史・普及に関する断定を整理。既存の手順・留意点も点検し、固定的な人数・閾値や制度の一般化を調整。入力欄の位置・型・個数を保ち、フォームの固定条件や閾値の表記を修正。