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LINEトーク分析のやり方|履歴を.txtで安全保存して時間帯・返信傾向を見える化

「最近、LINEのやり取りが減った気がする」「返信が遅い日が増えて不安になる」――そんなモヤモヤは、感情だけで考えるほど大きくなりがちです。けれど、トークを“採点”するのではなく、生活リズムや連絡の偏りを数字でそっと整理できれば、必要以上に振り回されずに済みます。

本記事では、まず公式機能の**「トーク履歴を送信」で履歴を.txtとして安全に保存**するところからスタートし、曜日・時間帯・件数推移・返信傾向などを見える化する方法を、初心者でも迷わない手順でまとめました。外部サービスを使う場合のチェックリストも用意しているので、「便利さ」と「安心」を両立しながら、自分に合う分析ルートを選べます。

読み終えるころには、トークの増減を“結論”にせず、納得できる材料として受け止めながら、次の行動(連絡のタイミング調整、期待値の整理、話題づくり)を落ち着いて決められるはずです。

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目次

LINEトーク分析でできることと、最初に決めるべきゴール

LINEのトークを「分析したい」と感じる瞬間は、多くの場合、数字そのものが欲しいのではなく、気持ちの整理や状況把握が目的です。やり取りが減って不安になった、急に増えて生活リズムが変わった、会話の偏りが気になった――こうした“引っかかり”を、客観的な材料で見直したいというニーズが中心にあります。

そのため、最初に決めるべきは「何を知りたいか」です。目的が曖昧なまま可視化すると、数字に振り回されやすくなります。LINEトーク分析は、相手を評価するためではなく、自分の状況を整理し、次の行動を落ち着いて選ぶために使うのが安全です。

30秒で決まる「目的別」おすすめルート

次の質問に「はい」が多いルートが、あなたに向いている方法です。

  1. 外部サービスにデータを渡すのが不安ですか?

  • はい → 「スプレッドシート」または「Python自前」へ

  • いいえ → 2へ

  1. とにかく手軽に、見た目がきれいなグラフで見たいですか?

  • はい → 「端末内で完結するアプリ」を優先(規約も確認)

  • いいえ → 3へ

  1. 指標を自分で自由に決めたい、返信速度などを細かく見たいですか?

  • はい → 「Python自前」へ

  • いいえ → 「スプレッドシート」へ

  1. そもそも対象が“個人トーク”ではなく、オープンチャット運営ですか?

  • はい → 「オープンチャット分析」へ

  • いいえ → 上のルートへ

このあと紹介する内容は、どのルートでも共通する“土台”として、まずトーク履歴を安全に保存するところから始めます。

LINE AIトークサジェストと「トーク分析」の違い

検索結果では「LINE AIトークサジェスト」のように、AIが返信案やスタンプを提案する機能が「トーク分析」として混在しやすいのですが、これは“過去ログを取り出して統計的に可視化する”手順とは別物です。返信作成を補助する機能であり、あなたがトーク履歴をファイルとして保存し、件数や時間帯を集計する話とは目的も操作も異なります。混同すると遠回りになるため、本記事では章を分けて整理します。


LINEトーク履歴をテキストで保存する方法

トーク分析の第一歩は、対象トークの履歴を取り出して保存することです。LINEにはトーク履歴をテキスト形式(.txt)で保存するための「トーク履歴を送信」機能が用意されています。

ここで重要なのは、保存したファイルの扱いです。トーク履歴は個人情報・機微情報を含みやすく、保存方法次第で漏えいリスクが生まれます。安心して分析するために、「確実に保存する」「不要になったら消す」「共有を最小化する」の3点を徹底してください。

トーク履歴を送信で.txt保存する手順

公式ヘルプでは、トーク画面上部のメニューから設定を開き、[トーク履歴を送信]を選ぶ手順が示されています。保存(送信)手段を選択すると、トーク内容がテキストファイルとして出力されます。

実際の操作イメージは次のとおりです(表示は端末やバージョンで差が出ます)。

  1. 保存したいトークルームを開く

  2. 画面上部のメニュー(メニューアイコン)を開く

  3. [設定]を開く

  4. [トーク履歴を送信]を選ぶ

  5. 共有先(保存先)を選び、.txtとして保存する

「送信」という名称ですが、必ずしも“他人に送る”必要はありません。自分の端末内(ファイルアプリ等)に保存する運用が安全です。

できること/できないこと(復元できる?写真は?)

ここは誤解が最も多いポイントです。「トーク履歴を送信」で得られるのは、機種変更のバックアップのように“元のトークへ復元できるデータ”ではありません。あくまで閲覧・参照用のテキストです。

また、スタンプや写真・動画などは、テキスト上で項目名として表示されるなど、完全に再現されない場合があります。分析(件数・時間帯・頻出語など)には十分役立ちますが、「思い出を完全保存」用途では限界がある点を先に理解しておくと、期待外れを防げます。

保存先の選び方(漏えいしにくい順)

トーク履歴ファイルは、保存先の選び方でリスクが大きく変わります。おすすめの優先順位は次のとおりです。

  1. 端末内のファイルアプリ(ローカル保存)

  2. 自分専用クラウド(共有リンクを作らない設定が前提)

  3. メール添付で自分宛(誤送信リスクがあるため最終手段)

保存した後は、次の運用ルールを決めてください。

  • ファイル名に相手のフルネームや電話番号を入れない

  • 作業用フォルダを決め、ダウンロードフォルダに放置しない

  • PCに移す場合は共有PCを使わない

  • 分析後に不要なコピーを削除する(複製が増えがちです)

「相手にバレるか」が気になるときの考え方

不安なときほど「相手にバレないならやろう」と考えてしまいがちですが、トーク履歴の保存は“自分の整理”のために行いましょう。相手の監視や詮索を目的にすると、関係を壊すだけでなくトラブルに発展する可能性があります。

また、保存そのものよりも危険なのは共有です。メール添付、クラウドリンク作成、誤送信、共有アルバムへの混入など、共有操作の瞬間に事故が起きます。保存先の設計と、共有の最小化が、安心の近道です。


LINEトーク分析の方法別比較

ここからは、よく使われる分析方法を比較し、あなたの状況に合う選び方を明確にします。迷った場合は「外部に渡さない」「最小の手間でできる」から始めるのが安全です。

方法別比較表

方法 外部送信リスク 手間 できること 向いている人 注意点
スプレッドシート(Excel/Google) 低(自分で管理) 件数推移、曜日・時間帯、簡易返信間隔 初心者〜中級、まず試したい 整形が必要。誤ってクラウド共有しない
端末内で完結する分析アプリ 低〜中(アプリ次第) グラフ化、頻出語など(機能次第) 手軽に見たい データ取り扱い・権限・保存先を確認
Webアップロード型サービス 高(外部送信) 自動集計、見栄えの良い可視化 便利さ優先 規約・保存期間・削除方法・学習利用の有無を確認
Python自前分析 低(ローカル運用なら) 返信速度分布、会話の区切り、自由な指標 こだわりたい、プライバシー重視 初期設定・形式差対応が必要
オープンチャット分析(運営) 低(公式機能) 日別送信数、送信者数、上位メンバー等 管理者・共同管理者 個人トークの分析とは別物

まずは「スプレッドシート」で十分なケースが大半です。次に、こだわりが出たらPythonへ。外部アップロードは、便利な反面、責任が増える選択肢だと理解しておくと判断しやすくなります。

外部サービス利用前のプライバシーチェックリスト

外部アプリやWebサービスを検討する場合は、最低限次を確認してください。1つでも不明点が残るなら、外部に渡さない方法へ戻るのが安全です。

  • 利用規約/プライバシーポリシーに保存期間が書かれている

  • データ削除の手順が明記されている(問い合わせのみはリスク高)

  • 端末内処理か、サーバー送信かが明記されている

  • 入力データが学習や改善に使われるかが明記されている

  • 運営者情報(会社名・連絡先等)が確認できる

  • 共有リンク作成や公開ページ化の仕様がない(または無効化できる)


まず見るべき指標と、読み違えないコツ

LINEトークの数字は、状況に大きく左右されます。大切なのは「数字を関係性の採点にしない」ことです。ここでは、よく使われる指標を、読み違えやすい点とセットで整理します。

指標別:わかること/読み違えやすい点/安全な解釈

指標 わかること 読み違えやすいパターン 安全な解釈 次のアクション例
メッセージ数の推移 忙しさ・連絡頻度の変化 減った=冷めたと断定 生活イベントや対面頻度の影響も大 期間を1〜3か月で見る
曜日・時間帯 よく会話が起きる時間 相手の好意の証拠扱い 生活リズムの反映に近い 連絡する時間を調整
返信速度 即レス傾向、間隔の分布 遅い=脈なしと断定 通知設定・仕事・体調の影響が大 中央値で見る、極端値は除外
頻出語 話題の傾向 1語で心理を決めつける 話題の“量”であって“質”ではない 話題の偏りを整える
送信の偏り どちらが多く送るか 多い方が重い/少ない方が薄い 役割分担(連絡係)でも起きる 連絡の負担を調整

数字は「気持ちの証明」ではなく、「状況を整理する材料」として使うと、見ていて苦しくなりません。

深読みを防ぐ3つのルール

  1. 1週間の上下ではなく、1〜3か月で見る

  2. 平均より中央値、合計より分布(ばらつき)を見る

  3. 数字だけで結論を出さず、「自分が不安な理由」を言語化してから読む


スプレッドシートでできる最小LINEトーク分析(初心者向け)

外部に渡さず、最短で可視化したいなら、スプレッドシートが最適です。ここでは「最低限の手間で、納得できる材料」を作る手順を紹介します。

事前準備:.txtを安全に扱える状態にする

  • まずはトーク履歴を.txtで保存します(前章の手順)。

  • 作業用フォルダを作り、そこに1つだけ置く(複製を増やさない)

  • 共有設定があるクラウドに置く場合は、リンク共有をオフにする

  • 可能なら、個人名が分かるファイル名を避ける

手順:曜日・時間帯・件数推移を作る

  1. .txtをPCで開き、コピーしてスプレッドシートへ貼り付ける

  2. 行を「日付行」と「発言行」に分ける(目視で数十行確認)

  3. 発言行から「日時」「送信者」「本文」を列に分割する

  4. 「日付」から曜日を算出し、「時刻」から時間帯(0〜23時)を作る

  5. ピボットテーブル(または集計関数)で

    • 曜日×時間帯の件数

    • 送信者別件数

    • 日別件数推移
      を出す

  6. 必要に応じてグラフ化する(折れ線/ヒートマップ風の集計表)

最初から完璧に整形する必要はありません。「曜日×時間帯」「日別件数」の2つが出るだけで、かなり状況が見えます。

よくあるつまずき:改行、システム文、スタンプ表記

  • 改行を含むメッセージ:行が分割され、本文が別行に落ちることがあります。まず「日時+送信者」形式の行だけを“発言の起点”として扱い、それ以外を本文の続きとみなすと整えやすくなります。

  • システム文(参加、退会、取り消し等):分析目的によっては除外して構いません。

  • スタンプ・画像:テキストでは項目名表示になる場合があり、件数として扱うか除外するかを先に決めると迷いません。


Pythonで自前分析する(プライバシー重視・こだわり派)

より自由に分析したい場合はPythonが向きます。返信速度の分布、会話の区切り、時間帯別の返信傾向など、スプレッドシートでは面倒な指標を再現できます。

Pythonに向いているケース

  • 長期間で、手作業の整形が現実的ではない

  • 返信速度を平均ではなく分布で見たい

  • “会話のまとまり”を定義して、会話回数・会話の長さを見たい

  • 頻出語をさらに処理して話題の変化を追いたい(必要なら別途ライブラリ)

まず作るべき最小モデル(設計の考え方)

Pythonに入る前に、最低限「何を1レコードにするか」を決める必要があります。おすすめは次の設計です。

  • 1レコード=「1発言」

  • 持たせる列=日時、送信者、本文、種別(通常/システム/メディア)

  • まずは集計=日別件数、曜日×時間帯、送信者比率

  • 次に応用=返信速度(相手→自分の差分時間)、会話セッション(一定時間空いたら別会話)

最初から形態素解析などに行くと失敗しやすいので、基礎指標の再現を最初のゴールにすると安定します。

文字化け・形式差への対処

  • 文字化け:テキストエディタで文字コードを切り替えて開き、読み取れる状態を作ってから取り込む

  • 形式差:日時の表記、区切り文字、送信者表記が端末・言語設定で変わることがあります。数十行を見て正規表現を調整するのが王道です

  • “本文の続き行”:前行が発言起点でない行は結合するなどのルールを設けます


オープンチャットの分析機能でできること(運営者向け)

個人トークではなく、オープンチャットの運営を改善したい場合は、公式の分析機能が役立ちます。管理者向けに統計データが提供され、日別の送信メッセージ数、送信者数、送信数が多い上位メンバーなどを確認できます。

確認できる指標と、使いどころ

分析で見られる代表例は次のとおりです。

  • 日別送信メッセージ数(期間選択が可能)

  • 日別メッセージ送信者数

  • メッセージ送信が多い上位メンバー(ランキング)

これらの数字は「部屋が健康かどうか」を見るのに有効です。たとえば、送信数は多いが送信者数が少ないなら、特定メンバーに偏っている可能性があります。新規参加者が発言しやすい導線(自己紹介テンプレ、雑談専用枠、定期テーマ)を設けるなど、改善策が立てやすくなります。

数字を運営改善に変える簡単な型

  • 送信数が増えた日:何が起きたか(イベント・話題・外部流入)をメモ

  • 送信者数が減った週:新規が参加しやすい“入口投稿”を用意

  • 上位投稿者偏重:感謝は伝えつつ、質問テンプレや初心者歓迎投稿で参加障壁を下げる


よくある質問(不安をここで解消)

最後に、検索時に出やすい不安をまとめて整理します。

トーク履歴を送信で保存した.txtはどこに残りますか

保存(送信)手段によります。端末内に保存すれば端末のファイルとして残りますし、メール添付やクラウドに出せば、その送信先・保存先に残ります。重要なのは「保存先を自分で選んでいる」点です。意図しない共有を避けるため、保存先を固定し、複製を増やさない運用が安全です。

外部に渡さず、返信速度のような指標も見られますか

可能です。スプレッドシートでも簡易的に計算できますが、精度を上げたい場合はPythonが向きます。まずは曜日・時間帯・件数推移などの基礎指標で傾向を掴み、必要になったら高度化すると無駄がありません。

分析結果をどう行動に変えればよいですか

おすすめは「自分の不安の正体」を1文で書いてから数字を見ることです。
例:「返信が遅いのが不安」→ 返信速度の中央値を見る → 極端に遅い日があるだけなら“忙しい日”の可能性 → 連絡の期待値を整える、など。
数字は相手の気持ちを断定する道具ではなく、会話を整える材料として使うと、関係が壊れにくくなります。

LINE AIトークサジェストはトーク分析と同じですか

同じではありません。LINE AIトークサジェストは、返信案やスタンプ提案など“トークを支援する機能”です。過去ログを取り出して件数や時間帯を集計する方法とは目的と操作が異なります。


参考にした情報源