レビューは、お客様が無料で書いてくれる最も具体的な市場調査です。ただ、件数が増えるほど誰も通して読めなくなります。私たちも健康食品とペット用品を自社ECで販売しており、レビューを読み切れない時期がありました。この記事では、ECレビューをAIで分類し、商品改善・商品ページ・広告訴求・FAQに落とし込む手順を、コピーして使えるプロンプト付きで整理します。
結論から書きます。レビュー分析でAIにやらせるのは「読んで分類し、件数と原文を添えて並べること」までです。意味づけと判断は人が行います。この線引きを守れば、数百件のレビューでも1日で傾向をつかめます。
AIの使い方全般の入り口を知りたい方は、先にAI活用支援の概要をご覧ください。
集める先は、自社サイトのレビュー、モールのレビュー、アンケートの自由記述、問い合わせの文面です。まずは直近6か月から1年分を、商品ごとに1つの表にまとめます。列は「投稿日」「評価（星）」「本文」「購入先（自社サイトかモール名）」の4つで足ります。管理画面からCSVで出せる場合はそれを使い、出せない場合は手作業で貼り付けます。
購入先の列は必ず残してください。モールごとに客層が違うため、あとで「どこのお客様の声か」を分けて読めることが重要になります。モール別の読み方はモール運営で使うAI活用の実務でも触れています。
レビュー本文には、投稿者名、ニックネーム、注文番号、住所、電話番号、ペットの名前と飼い主の氏名の組み合わせなどが混ざることがあります。AIに渡す前に、次の項目を削除または置き換えてください。
分析に必要なのは「何を感じたか」であって、「誰が書いたか」ではありません。入力前に除く運用にしておけば、AIサービス側の設定に頼らずに済みます。個人情報とAIの関係はECのAI活用と法務リスクに整理しています。
モールのレビューの取得方法、保存、第三者サービスへの入力、商品ページや広告への転載については、モールごとに規約やガイドラインがあります。何が許されるかは各モールの最新の規約で確認してください。この記事で可否を断定することはしません。迷う場合は、モールの出店者向けサポートに問い合わせるのが確実です。
なお、分析結果から「お客様の言葉を参考に自社の文章を書く」ことと、「レビュー原文をそのまま転載する」ことは別の行為です。後者は規約や著作権の確認が必要になります。
「レビューを要約して」と頼むと、平均的で当たり障りのない文章が返ってきます。分類の軸を先に決めて渡すのがコツです。私たちは次の5つに分けています。
健康食品では「続けやすさ」「味や飲みやすさ」、ペット用品では「うちの子が食べるか・使うか」「サイズ感」が不満点・使い方に頻出する傾向があります。商材によって出る語は違うので、固定せず毎回結果から見直してください。
ChatGPTやClaudeにレビューを貼り付けたあと、続けて次の指示を送ります。[ ] の部分は自社の内容に置き換えてください。
あなたはEC商品のレビュー分析を担当するアナリストです。
以下は商品「[商品名]」のレビューです（個人情報は削除済み、[件数]件）。
【やること】
各レビューを次の5観点で分類してください。
1. 満足点 2. 不満点 3. 使い方 4. 購入理由 5. 比較対象
1件のレビューが複数の観点に当てはまる場合は、すべてに入れてください。
【出力形式】
観点ごとに、似た内容をまとめたテーマ名、該当件数、
代表的な原文の引用（短く、1テーマにつき最大2件）を表で出してください。
件数は多い順に並べてください。
【守ってほしいこと】
・レビューに書かれていないことを推測で補わない
・件数は実際に数えた数だけを書く。数えられない場合は「概算」と明記する
・どの観点にも当てはまらないレビューは「その他」として最後に件数だけ示す
・効果効能の断定や、商品に関する事実の追加はしない
--- レビュー ---
[ここにレビューを貼る]分類結果が出たら、その結果に対して続けて確認させます。これを挟むだけで、鵜呑みにするリスクが下がります。
いまの分析結果について、次の点を点検してください。
・件数が少なく、傾向と言い切れないテーマはどれか
・星の数や投稿時期、購入先に偏りがありそうな点はあるか
・原文を読み返したとき、分類が不自然に見える箇所はあるか
・この分析だけでは分からないことは何か
断定せず、確認すべき点として箇条書きで示してください。上の分析結果をもとに、次の4つの観点で「検討案」を出してください。
・商品そのものの改善案（原料、容量、パッケージ、同梱物など）
・商品ページに追記・修正したほうがよい情報
・広告で試せる訴求軸（お客様の言葉を参考に、新しく書いた文で）
・よくある質問として追加したい項目
各案には、根拠になったテーマ名と件数を添えてください。
薬機法・景品表示法に抵触しうる表現は使わないでください。3つ目のプロンプトの結果は「案」であり、採用するかどうかは人が決めます。特に健康食品の表現は、AIに判断させず必ず人が確認してください。
レビューは、強く満足した人と強く不満を持った人が書きやすい傾向があります。どちらでもない大多数のお客様は書きません。つまり、レビューの分布は購入者全体の分布ではありません。不満点の件数が多いからといって、購入者の多くが不満とは限らないのです。件数は「書いてくれた人の中での割合」として読んでください。
数十件のレビューで出たテーマは、1件の増減で順位が入れ替わります。件数が少ないテーマは「仮説」として扱い、問い合わせ履歴や返品理由と突き合わせて裏づけを取ってください。また、キャンペーン直後など特定の時期にレビューが集中していると、その時期の購入者像に偏ります。投稿時期もあわせて確認します。
AIは、書かれていない理由を補ったり、似ていないレビューを同じテーマにまとめたりすることがあります。対策は単純で、各テーマの原文を必ず自分で読むことです。上位3テーマだけでも、該当するレビューを10件ほど読み返すと、分類のずれに気づけます。引用された原文が実際にレビューの中にあるかどうかの照合も忘れないでください。
「なぜ売上が落ちたのか」のような因果の説明をAIにさせるのも避けてください。レビューから分かるのは、お客様が何を書いたかまでです。
不満点の中で、複数の月にわたって繰り返し出るテーマを改善候補にします。一度だけ強く出たものより、静かに続くもののほうが本質的な課題であることが多いです。パッケージの開けにくさ、同梱の説明書の分かりにくさのように、中身に手を入れなくても直せるものから着手すると進みやすくなります。
購入理由と不満点を、ページの構成と照らし合わせます。「購入前に迷った点」としてレビューに現れるのに、ページに答えがない項目が、追記の優先候補です。使い方のテーマは、利用シーンの説明や使い方の手順に反映できます。ページ改善の考え方はAIで広告運用と商品ページを磨くでも書いています。
満足点と購入理由は、広告の訴求軸の材料です。ここで使うのは、お客様の言葉の「意味」と「表現の傾向」です。レビュー原文の転載は、前述のとおり規約と権利の確認が済んでいる場合に限り、基本は自社の言葉で書き直します。また、お客様個人の体験を、誰にでも効果があるかのように見せる表現は薬機法・景品表示法上のリスクがあります。広告に出す前に、人が必ず確認してください。
不満点や購入前の不安のうち、事実で答えられるものはFAQにします。「続けるとき、どのくらいの量を目安にすればよいか」「届いた状態に問題があったときの連絡先」といった、運用で答えられる項目が向いています。問い合わせ件数の削減にもつながります。問い合わせ側の設計は問い合わせ対応をAIで軽くするをご覧ください。
レビュー分析は、一度やって終わりにすると効果が続きません。月1回、次の流れで回すと負担が小さく済みます。
ポイントは、打ち手を絞ることです。分析を重ねるほど気づきは増えますが、全部に手をつけると何が効いたか分からなくなります。プロンプトと記録の形式を共有しておけば、担当者が変わっても同じ水準で続けられます。属人化を防ぐ考え方はAI活用事例で紹介している進め方も参考にしてください。
数十件以下の場合、AIに頼らず人が全件読めます。その場合でも、5つの観点で整理する表を作る用途にはAIが使えます。件数が少ない場合は、傾向を断定せず、問い合わせやアンケートの声を足して読んでください。
個人情報を除いたうえで、利用するサービスの入力データの扱い（学習への利用の有無など）を、各サービスの設定と規約で確認してください。社内で使ってよいサービスを決めておくと、担当者ごとの判断のぶれを防げます。
星の数は結果、本文は理由です。星3の中に「商品は良いが届いた状態が悪かった」のような、改善できる情報が多く含まれています。本文を分類すると、星の平均では見えない改善点が見つかります。
レビュー分析は、プロンプトよりも、集め方・個人情報の除き方・結果を打ち手に結ぶ運用の設計で成果が決まります。私たちは自社ECで同じ工程を回してきた立場から、担当者が自分で回せる状態を作るAI研修と、運用設計に継続的に関わるAI顧問をご用意しています。
自社のレビューでまず何から試すべきか迷う場合は、無料30分AI相談でお話しください。取り組みの内容はAI活用事例でもご覧いただけます。