【ネットショップ基礎編3】AIを使って「レビュー」をラクラク分析！－レビューは意味がないと考える方に本物の活用方法と、レビューの☆1～5の意味も解説します

2026年9月7日

「レビューって店舗側は何を見ればいいの？」と先日、ある経営者さんから聞かれました。
私も久しぶりにしっかり見直したところ、やはりすごい情報の山だと気づきました。

これはもったいないと思ったので、活用方法書いてみます。

2000年初頭から「売れない、転換率が上がらない」を店舗と解決してきた元ECプランナー／コンサルが、現在でも多くいただくご質問にお答えするために、「ECの基礎」として本質的な売上の作り方を書いています。
筆者が最も得意とするのは、LPの企画・制作、販売企画、顧客対応・顧客目線、Webブランディングです。みなさまがネットショップで成果を出すためのヒントになれば幸いです。

「そもそもレビューって、参考にならないから見ないよ」

これをおっしゃる経営者は多いです。

でも現在のネットショップを定義すると、
⇒「商品は良い、お店の対応も良い、予定通りに届いた」これがネットショップの「ふつう」だとしたら、クレーム以外で書いてくれるお客様はとても貴重です。

現在では、1000人に一人も書かないと言われるレビューですから参考にしないのはもったいないです。

確かに「定型文や簡単な褒め言葉」も多いですが、その中に、「ここが少し気になった」「こんな使い方もある」など、“誰かに教えたい”というリアルな感情があります。
これを「LPの最適化」と「顧客満足の強化」にぜひ活用してほしいです。

そして今は、レビューを集めるのも解析するのもAIに頼めばあっという間です。
またAIなら、「単純に褒めてるのは省いて」、「ここを重点的にピックアップして」という指示もできます。そのカンタンな方法も後ほど解説します。

以前の私は、LPの改善時にレビューを300件以上ふつうに読んでました。今ならAIで一瞬です。
この方法、昔の自分に教えたいくらいです (-_-;)

レビューは何に活用できるか

大きな二つの改善に役立つと考えます。

商品ページ（LP）改善：

商品ページの企画
転換率（CVR）を上げる
顧客単価を上げるヒント（まとめ買い・ついで買い）
顧客自身の言葉を使ったキャッチコピー・特徴の再定義
サイズ感・使用感のギャップを埋める写真・表記の追加
不安や疑問を解消する「先回りQ&A」の設置
色味・質感・素材感の注記とビジュアル補正

顧客対応・業務改善：

梱包・発送・物流オペレーションの改善
同梱物などの封入フロー改善
カスタマーサポート（CS）の品質向上
欠品防止と安全在庫の見直し
製造・仕入れ・品質管理のチェック体制
仕様・パッケージのマイナーチェンジ

などなど、実は上げだすとキリがないほどたくさんあります。

レビューの「☆1～5」の意味を考えてみます

レビューは、「購入前にページで見た期待感」と「届いてからの実体験」、その間に生じたズレの記録がレビューの正体です。それを随時改善することで、その店舗の未来が変わると思います。
各レビュー、私ならこう受け取ります。

☆1・2（事故・トラブル・不具合）

業務の改善：配送遅延や初期不良など、事故や不具合が多いです。原因が明確なので、オペレーションや業務改善が行えます。顧客対応を見直す場合、その場限りにせずフロー化して全員で再現できるようにします。
これをめんどくさがる方が多いですが、長期的に見ればかなりの効率化になります。
LPの改善：記載内容の間違い、漏れ、誤解を直すヒントになります。
※注意書きを増やすことで回避できるクレームも多いです。

☆4・5（ほぼ称賛＆忖度）

業務の改善：嬉しい声が多いですが、中に☆5をつけながら、「これはやめてほしい」というやさしいお願いをするお客様もいます。
☆4・5はリピートの確率が高い方たちなので、ちょっとした改善提案も見逃さないことが大切です。できることはサクッとやってしまいましょう。
LPの改善：「〇〇にプレゼントしました（意外なギフト需要）」「意外な使い方・発展形の使い方」など、お客様のちょっとした自慢は、次のお客様への提案に変えられます。
「これは30代の女性向け」と店舗側が思っていても、20代も60代も買います。この方たちすべてにLPでウェルカム感を出すことで顧客の幅が広がります。（CVRが向上します）
また、「実感型のキャッチコピー」に使用できる声も多いので、大切にストックしてください。

☆3（無風・違和感）

「静か＝興味なし」。これは普通、値段相応、可もなく不可もないなど。

たぶんリピートが少ない層なので私は気になります。
レビューを書くことも稀ですから、もし長文で書かれていたら一番大切に読ませていただきます。
「リピートしない、定期購入しない」理由が知りたいのです。

またリピートしてくださる方でも「普通」って多いと思います。
この方たちに、浮気されない対策のためにも分析は大切です。

じぶんたち目線から、お客様目線に

レビューを見る目的は、じぶんたち目線から、お客様目線に解像度を広げて、「今、自分たちに足りないもので、すぐに改善できるものは何か？」を洗い出すことです。
また、LPの転換率（CVR）を0.5％でも上げられないかと検討するためです。

キャッチコピーが「何も感じなかったのか」 →書き直しを検討
「実際にはこう使えた、こんな使い方もある」 →企画に追加する
重要な記述に気付かなかったから不満に感じたのか →記述した位置が悪くないか
どの写真を見て、実物と違うと感じたか →長期的に販売するなら写真の撮り直しも検討

など、直しどころをたくさんピックアップできます。
これを考えずに数字やデザインだけを見て、的外れな修正を繰り返すだけです。

とくに店舗の核になる商品が、「サイズは合う、でも色が写真と違う」「物はいいけど、パッケージが開けにくい」「使い方のコツがわからない」など、「返品するほどではないけど違和感を感じる」が多い場合、長く販売する商品だったら、この「小さな違和感」を放置してはいけないです。

失礼ですが、似た商品はいくらでもあるので、御社を選ぶ理由はお客様にはないので、一回一回の購入を大切にしてあげてほしいです。
でも不思議なことに、たった一回の購入でも「前、良かったから～」と、お店や商品に愛着を持ってくださるお客様はいます。そのお客様の気持ちにぜひ答えていただきたいです。

でも一人ひとりの気持に答えるのは無理ですから、すべて仕組み化までしてしまいましょう。
その答えを探す方法のひとつがレビュー分析です。

手間なしカンタン、AIでレビューをまとめる方法

何十ページもあるレビューは、画面のテキストをコピーして、そのままAIに渡して分析してもらいます。

楽天市場などの場合は、多様にレビューを絞れますので、まずご自身が「何を知りたいのか」を先に決めてからレビューを集めましょう。楽天の絞り込みは以下のメニューがあります。

【並び替えメニュー】
標準、参考になった順、レビュー評価順、新着レビュー順
【絞り込み】
レビュー：☆5、4、3、2、1
画像・動画あり
年齢：すべて、10代、20代、30代、40代、50代以上
性別：すべて、男性、女性

これすごいです。でも最初は、☆の数ごとで簡単に見るところから始めてください。

慣れてきたら、商品のタイプによって、「参考になった順」＋「レビュー☆5」＋「年代」など自分が知りたい情報を選びます。
※少し補足ですが、性別は夫のカード（アカウント）で買う女性も多いので、私は参考にしません。

操作方法とAIのプロンプト

レビュー画面で「☆5」だけになど、絞り込む
必要なページ分（約20ページ分だと400件）のテキストを、ブラウザからそのままAIへまとめてコピーする
※この時、楽天のページをそのまま「CTRL＋A」で全部選択、「CTRL＋C」コピー、「CTRL＋V」貼り付けで大丈夫。AIは楽天のメニューなどは無視して解析してくれます。
（ChatGPT、Gemini、Claudeで実験済み）「次へ」「次へ」と、これを20回繰り返しても5分かかりません。
以下の指示をAIに書いて、アクションプランとして出力してもらいます。
※知りたい内容ごとに書き換えてください。

以下は、AIへの指示文です。仮に楽天のレビュー☆5の例で書きました。

※単なる称賛（「良かった」「満足」など）は除外して、以下を拾ってください。多数派より、少数でも意外なものを優先してください。