reviewsAIレビュー分析の使い方

ツール一覧のAmazonカテゴリーにある「AIレビュー分析」のカードをクリックします。

このツールはAmazonの公式API（SP-API）からデータを取得します。初めて使うときは、左メニューの「キーの設定」を開き、Amazon（SP-API）の欄にご自身のセラーアカウントの認証情報（LWAクライアントID・クライアントシークレット・リフレッシュトークン）を登録してください。すでに他のAmazonツールで登録済みなら、そのまま使えます。

入力欄にASINまたは商品ページのURLを、改行かカンマで区切って最大5件入れ、「分析する」を押します。自社商品と競合を並べて入れると、あとで比較表が出ます。競合商品のASINも指定できますが、Amazon側でそのASINの閲覧が許可されていない場合（ブランド登録されていない商品など）は「アクセスを拒否（HTTP 403）」になります。その場合は自社のブランド登録済みASINで動くことを先に確認してください。

取得には1商品あたり10秒ほどかかります。進み具合は「1 / 3 件」のように表示され、終わると結果が画面に出ます。

商品ごとに、左に高評価の話題、右に低評価の話題が並びます。棒の長さは言及率（その話題に触れたレビューの割合）、その右の「星 +4」「星 −2.5」のようなバッジが星評価への影響です。「カテゴリ平均 16%（+1.2pt）」は、同じカテゴリの全商品と比べてどれだけ多く言われているかを表します。

まず見るのは低評価側で「星への影響」のマイナスが大きい話題です。そこを直すと評価が上がりやすい、いちばん効く改善点です。

各話題の「詳しく見る」を開くと、次の情報が見られます。

• 代表的な引用 — その話題を含むレビューの文（最大3件・原文のまま）
• 内訳（細かい話題） — 例: 「組み立て・設置」の中の「説明書が分かりにくい」「工具が必要」など、より具体的な不満・評価とその割合
• バリエーション差 — 色・サイズ違いの中で、その話題が最も多い／少ないASIN。どの色やサイズで不満が出ているかが分かります
• 6か月の推移 — 月ごとの言及率の折れ線。改善後に不満が減ったか、季節で増えるかを追えます

2件以上を分析すると「商品どうしの比較」の表が出ます。行が話題、列が商品で、色が濃いほどその話題に触れたレビューの割合が高い商品です。「-」はその商品の上位10話題に入っていないことを表します。

読み方は2つです。低評価の話題で自社だけ濃い行＝自社固有の弱点（最優先で直す）。競合だけ濃い行＝競合が解決できていない不満（差別化のチャンス。商品ページで「ここが違う」と訴求できる）。

「カテゴリ全体の傾向と返品理由」には、同じカテゴリの全商品と売れ筋上位25%の商品での話題、そして返品時に購入者が挙げた理由が並びます。返品理由は商品単位では公開されないため、カテゴリ全体の値です。

「全商品」と「上位25%」の差は、売れている商品が何を解決しているかのヒントです。たとえば「壊れやすさ」が全商品では27%、上位25%では13%なら、頑丈さは上位に入るための条件だと分かります。

「分析の目的」を選びます。「新商品リサーチ」は差別化の切り口、「既存商品の改善」は不満の減らし方、「商品ページの改善」はタイトル・箇条書き・画像の訴求に重点を置いたレポートになります。

任意で、お手元のレビュー文（セラーセントラルの「ブランド ＞ カスタマーレビュー」で見られる自社商品のレビューや、他ツールで書き出したレビュー）を貼り付けると、AIの材料に加わります（30,000文字まで）。

「AIレポートを作る」を押すと30秒〜1分ほどでレポートが出ます。内容は、要約／購入者像（誰が・いつ・どこで・なぜ）／利用シーン／購入の決め手／強み／弱み（重要度つき）／満たされていないニーズ／差別化のアイデア（手間の目安つき）／商品ページの訴求案（タイトルの切り口・箇条書き・画像・避ける表現）／行動計画です。各項目の下の根拠チップに、元になった引用や数字が入ります。

画面下の「過去の分析（直近30件）」に、分析した日時・商品名・ASIN・AIレポートの有無が並びます。タイトルをクリックすると結果とAIレポートをそのまま開き直せます。不要になったものはゴミ箱マークで削除できます。