textualとは？初心者向けガイド：意味と使い方を徹底解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

textualとは何か？基本の意味

textualは英語の形容詞で、「文字に関する」または「文字の、テキストの」という意味を持ちます。日常会話では「textual data（テキストデータ）」や「textual content（文字情報）」といった表現として使われ、文章や文字情報を中心に考えるときに出てきます。

日本語に直訳すると「文字の」「テキストの」というニュアンスです。写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）や動画と比べて、文字情報そのものや文章の構造を指す場面で使われることが多い点を押さえておきましょう。

日常の場面での使い方

例を挙げると、学習ノートやレポート、メールの本文など、文字情報が主役になる場面でtextualという語を使います。次のような言い方が自然です。

・このレポートはtextualなデータに焦点を当てている。
・テキスト情報を分析する際には、textualな特徴を重視します。

技術の文脈での textual

技術の世界では、textualは「文字データ」「テキストに関わる」という意味で頻繁に使われます。ウェブ検索エンジンはページのテキストを分析して結果を並べますし、自然言語処理（NLP）では文字列データを機械が理解できるように処理します。つまりデータの中心が文字情報であることを示す言葉として覚えておくといいでしょう。

Textualライブラリ（Python）について

技術的な話題の中には、名前がそのままソフトウェアになるケースがあります。TextualはPythonで作られた端末ユーザーインターフェース（TUI）を作るためのライブラリです。端末上に美しいボタンやリスト、レイアウトを表示でき、プログラムの見た目を大きく改善します。端末アプリのUIを整える道具として人気があり、学習の入口としてもおすすめです。

導入の基本は次の通りです。pipでのインストールが一般的です。

pip install textual では、Textualを使い始める簡単な流れを紹介します。

Textualを使う理由: 端末上で動くアプリのUIを直感的に設計できる点。
導入の要点: Python環境が整っていればすぐに始められる点。
学習のコツ: 公式ドキュメントのサンプルを1つずつ実行して UIの変化を確認すること。

表で見るTextualの基本情報

項目	説明
意味	文字・テキストに関すること
使われ方	テキストデータの特徴を説明する際、技術的な話題でよく用いられる
例	textual data、textual content、Textualライブラリ

まとめ

このように、textualは“文字情報に関すること”を広く指す言葉です。日常の文章やデータ処理、プログラミングの世界でも頻繁に目にします。特にテキストを中心に扱う領域では覚えておくと便利な語彙です。さらに、Textualライブラリのような具体的なツール名として出てくる場合は、目的がUIの美しさと使いやすさを高めることである点を覚えておくと理解が早くなります。

textualの同意語

テキストの: テキストに関する、テキストを中心とした性質や特徴を表す。
テキスト上の: 本文中の、テキストとして言及・参照される部分を指す表現。
本文の: 文書の本文・中心となる内容に関係する表現。
文書の: 文書全体や公式文書など、テキストそのものに関することを指す表現。
文章の: 文章としての内容・表現に関すること。
文面の: 文面・表現の内容・書式に関する表現。
テキストベースの: テキストを基盤とした、文字情報中心の性質を表す表現。
文字情報の: 文字情報そのものに関することを指す表現。
文字情報中心の: 文字情報を中心に据えた性質を表す表現。
書かれた: 書かれた内容・本文そのものを指す性質を表す表現。

textualの対義語・反対語

非テキストベース: テキストを主軸とせず、文字情報以外の表現・情報形式を指します。例: 画像・動画・音声などの非文字情報を中心とする表現。
視覚的: 視覚を主体とした表現。文字情報ではなく図・写真・色・形などの視覚要素を用いること。
画像中心: テキストより画像を中心に情報を伝える表現・形式。写真・イラスト・アイコンなどを主役にする。
グラフィック中心: 図形・イラスト・写真などのグラフィックを主な情報源とする表現。
非文字情報: 文字として表現されない情報。映像・音声・触覚など、文字以外の情報形態を含む。
音声中心: 音声を主要な伝達手段とする表現。文字情報の代替として使われることがある。
動画中心: 動画・映像を主な情報伝達手段とする表現。
視覚情報のみ: 文字を用いず、視覚情報だけで伝える形式。

textualの共起語

textual analysis: テキスト全体を分析して、意味・構造・文体・用語の使われ方などを解明する研究・手法のこと。NLP・文学研究で頻繁に使われる協同語です。
textual data: 文字情報として表現されたデータの総称。機械学習や統計分析の対象になるデータ形式です。
textual content: ウェブページや文書の本文・内容そのものを指す語。SEOやコンテンツ戦略で重要な要素です。
textual metadata: テキストに付随する情報（作成日、著者、言語、文字コードなど）を指すデータ。検索・整理に役立ちます。
textual criticism: 文献や文学作品の批評・解釈を行う学問領域。テキストの意味や価値を評価します。
textual features: 機械学習で用いられるテキストの特徴量（単語頻度、TF-IDF、N-gramなど）を指します。
textual representation: テキストを数値化した表現。ベクトル化された表現（Word2Vec、BERTなど）を用います。
textual similarity: 二つのテキスト間の意味的・文脈的な類似度を測る指標や手法のこと。
textual entailment: 一つのテキストが別のテキストを含意するかどうかを判定するNLPの課題。
textual corpus: 分析・学習用に集められた大規模なテキスト集合。コーパスとも呼ばれます。
textual information: テキストとして表現される情報全般。情報資源としての価値を指します。
textual search: テキストデータを対象とした検索・全文検索の技術・実践を指します。
textual annotation: テキストに対して注釈・タグ付けを行う作業。データセット作成時に必須です。
textual context: 文脈・周囲の文や状況の中でテキストの意味を理解する要素。
textual encoding: テキストの文字コード・エンコーディング（UTF-8、Shift_JIS等）の設定や扱いを指します。