【生成AI】商品レビュー分析を劇的に効率化！AIに大量の声をまとめてもらう方法

「お客様の声って、本当に参考になる！」

ECサイト運営者さん、商品開発担当者さんなら、きっとそう感じていますよね。商品レビューは、改善のヒントや新しいアイデアが詰まった宝の山です。

でも…正直なところ、たくさんのレビューを一つひとつ読んで、内容をまとめて、傾向を分析するのって、 めちゃくちゃ時間がかかりませんか？

「大事だってわかってるけど、手が回らない…」
「結局、目についたいくつかのレビューしかちゃんと読めていない…」
「膨大なレビューの中に埋もれた、重要な意見を見逃しているかも…」

そんな悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

レビュー分析、手作業だとこんなに大変！

これまでのレビュー分析は、こんな感じでしたよね。

レビューを集める: あちこちのサイトからレビューを集めてきて…
一つずつ読む: ポジティブな意見か、ネガティブな意見か、どんな内容かを確認して…
意見を整理する: エクセルなんかに書き出して、分類して…
傾向を手動で分析する: 時間をかけて、どんな意見が多いか、どんなキーワードが頻出するか探して…
報告書にまとめる: 分析結果を分かりやすく資料にして…

うーん、考えただけでも大変！特にレビューの数が増えてくると、もう追いつかない！というのが現実ではないでしょうか。

救世主あらわる！生成AIがレビュー分析をお手伝い

そこで登場するのが、生成AIです！

最近よく聞く「ChatGPT」や「Gemini」といったAI、実は文章を作るだけでなく、文章を分析するのも得意なんですよ。

添付した画像にもあるように、生成AIを使うと、これまで手作業でやっていた大変なレビュー分析作業を、AIが自動で肩代わりしてくれるんです。

具体的には、こんなことができるようになります。

重要なレビューを自動でピックアップ: たくさんのレビューの中から、特に注目すべき意見（改善要望、具体的な褒め言葉など）を見つけ出してくれます。
内容のポジティブ・ネガティブを自動分類: 一つひとつのレビューが肯定的か、否定的かをAIが判断して仕分けてくれます。
トレンドや改善点を素早く把握: 全体の傾向や、よく言及されている改善点などを、短時間でまとめてくれます。

ポイント：AIは読書家！
最近の生成AIは、本当に賢くなっていて、一度に大量の文章を読むことができます。例えば、1万文字を超えるような長文、これはもう本数冊分に相当する量ですが、そんな大量のレビューデータも一気に読み込んで、内容を理解し、分析してくれるんですよ。人間が何時間もかかる作業を、AIならあっという間にこなせる可能性があるんです。

AIへのお願い（プロンプト）は具体的に！

AIにレビュー分析をお願いするには、「プロンプト」と呼ばれる指示文を使います。どんな分析をしてほしいか、具体的に伝えるのがコツです。

ここでは、コピペして試せるプロンプト例をいくつかご紹介しますね。

プロンプト例1：レビュー全体の要約とポジネガ分類

以下の商品レビューデータを分析し、全体の要点を300字程度で要約してください。
また、各レビューがポジティブな意見か、ネガティブな意見かを分類し、それぞれの数を教えてください。

# 商品レビューデータ:
[ここにレビューデータを貼り付けます。箇条書きやCSV形式など、AIが読みやすい形がおすすめです]
- レビュー1: デザインは可愛いけど、すぐに壊れた。最悪。
- レビュー2: 思ったより軽くて使いやすい！色違いも欲しい。
- レビュー3: 説明書が分かりにくかった。もう少し丁寧だと嬉しい。
...

プロンプト例2：特定のキーワードに関する意見抽出

以下の商品レビューデータの中から、「価格」または「コスパ」に関する意見をすべて抜き出してください。

# 商品レビューデータ:
[ここにレビューデータを貼り付けます]
- レビュー1: 値段の割にしっかりしていて満足。
- レビュー2: もう少し安ければなぁ…。機能は良いんだけど。
- レビュー3: コスパ最高！リピート確定です。
...

プロンプト例3：改善点・要望の洗い出し

以下の商品レビューデータから、商品の改善点や顧客からの要望に関する記述をすべてリストアップしてください。

# 商品レビューデータ:
[ここにレビューデータを貼り付けます]
- レビュー1: 充電の持ちが悪いのが残念。
- レビュー2: 機能は十分だけど、もう少しサイズが小さいと嬉しい。
- レビュー3: カラーバリエーションを増やしてほしい！
...

このように、「何をしてほしいか」と「どのデータを使うか」を明確に伝えることで、AIは的確に分析を行ってくれます。

もっと便利に！AIレビュー分析のコツと応用

定期的な分析を習慣に: 週に1回、月に1回など、定期的にAIでレビューを分析することで、顧客の声の変化や新たなトレンドを逃さずキャッチできます。
複数のAIを試してみる: AIによって得意なことや分析のクセが違う場合があります。いくつかのAI（ChatGPT, Gemini, Claudeなど）で試してみて、目的に合ったものを見つけるのがおすすめです。
レビュー以外の分析にも応用: 商品レビューだけでなく、お客様アンケートの自由記述欄、SNS上の口コミ、カスタマーサポートへの問い合わせ内容など、様々なテキストデータの分析に応用できます。
特定の視点で深掘り: 「使いやすさ」「デザイン」「サポート体制」など、特定のキーワードやテーマに絞って分析を依頼すると、より具体的な改善点が見えてきます。

AI活用でレビュー分析が変わる！うれしいメリット

生成AIをレビュー分析に取り入れることで、こんなメリットが期待できます。

圧倒的な時間短縮: これまで何時間もかかっていた作業が、数分～数十分で完了する可能性も！
分析の客観性アップ: 人間の主観や思い込みに左右されず、データに基づいた客観的な分析ができます。
改善点の早期発見: ネガティブな意見や改善要望を素早く見つけ出し、迅速な対応につなげられます。
顧客満足度の向上: お客様の声を的確に捉え、商品やサービスの改善に活かすことで、満足度アップにつながります。
新たなニーズの発見: レビューの中に隠れた、潜在的なニーズや新しい商品アイデアのヒントが見つかるかもしれません。

AIを使う上での注意点も知っておこう

便利なAIですが、万能ではありません。使う上でいくつか注意したい点もあります。

完璧ではない: AIも間違うことがあります。特に、皮肉や複雑なニュアンスの読み取りは苦手な場合も。AIの分析結果を鵜呑みにせず、最終的には人間が内容を確認することが大切です。
個人情報に注意: レビューデータに個人名や連絡先などが含まれていないか確認し、含まれている場合はAIに入力する前に削除・匿名化しましょう。
得意・不得意がある: AIによって、長文の要約が得意、分類が得意など、特性があります。目的に合わせてAIを選んだり、プロンプトを工夫したりする必要があります。
具体的な指示が必要: 曖昧な指示では、期待通りの分析結果が得られないことがあります。何を分析してほしいのか、どんな形式で出力してほしいのか、具体的に伝えることが重要です。