業務ガイド対象: 店舗責任者・EC担当最終確認日:
口コミ・レビュー分析をAIで始める手順｜小規模店舗向け
平均点だけでは、何を直せばよいか分かりません。レビュー50件を、商品、接客、価格、待ち時間、再来店理由へ分け、元の文章へ戻れる形で改善候補を集計します。
30秒で分かる結論
- まず10件で分類と元文の照合を確認し、安定してから最大50件へ広げます。
- 感情だけでなく、対象、具体的な事実、改善案、元レビューIDを残します。
- AIの分類から自動返信せず、責任者が元文を確認してから集計します。
まずレビュー10件を無料表へ入れる
31KB・マクロなし・メール登録不要。10件で分類を確認し、安定してから50件へ広げます。
最初に作る分類表
| 列 | 入れる内容 | 例 |
|---|---|---|
| レビューID | 元の文章へ戻るための番号 | R-001 |
| 対象 | 商品、接客、価格、待ち時間、店内、配送 | 待ち時間 |
| 評価 | 良い、不満、要望、事実不明 | 不満 |
| 具体的な事実 | レビューに書かれた行動や時間 | 注文後20分待った |
| 改善候補 | 店側が確認できる次の行動 | 混雑時間の案内を見直す |
| 確認要否 | 個人情報、攻撃的表現、事実確認が必要か | 責任者確認 |
10件から始め、安定したら50件へ広げる手順
- 対象期間と媒体を固定し、レビューIDを付ける。
- 投稿者名など分析に不要な個人情報を除く。
- 分類表の列と、書かれていない事実を推測しないルールをAIへ渡す。
- 1レビューに複数の話題があれば、行を分けて出力する。
- 責任者が10件を抜き取り、分類と引用部分が合うか確認する。
- 最初の10件で分類と引用が合えば、同じ条件で最大50件へ広げる。
- 件数が多いテーマから、1つだけ改善して翌月の変化を見る。
記入例
原文「注文後20分待った」→ 対象「待ち時間」→ 評価「不満」→ 改善候補「混雑時間の案内を見直す」。AIの要約だけを残さず、レビューIDから必ず原文へ戻れる状態にします。
失敗しやすい集計
- 星の平均だけを見る
- 平均点が同じでも、待ち時間や接客など原因は異なります。
- 良い・悪いの二択にする
- 要望や事実不明を分けないと、対応すべき内容が埋もれます。
- 元レビューを消す
- AIの要約だけでは誤分類を確認できません。必ずIDで元文へ戻れるようにします。
- 自動返信へ直結する
- 価格、営業時間、返金など誤った約束をしないよう、人が確認して送ります。
無料Excelで、分類から改善まで追う
レビュー原文、AI分類、人の抜取確認、優先テーマ、改善アクションを分けて記録できます。メール登録は不要です。
ツール選びで見ること
CSVや表計算から取り込めるか、1件ずつ元文へ戻れるか、分類項目を自社で変えられるか、過去データを削除・出力できるかを確認します。複数店舗では店舗別・期間別に絞れること、返信支援を使う場合は承認者を設定できることも重要です。
明日やること
- 直近10件へ番号を付け、投稿者名など分析に不要な個人情報を除く。
- 6列の分類表を作り、10件だけAIと人で比べる。
- 分類が安定したら50件へ広げ、最多テーマから1つ改善する。
参考資料
- Google マップユーザーの投稿コンテンツに関するポリシー確認日: 2026年7月28日