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データはAmazon公式の Customer Feedback API（セラーセントラルの「商品機会エクスプローラー」と同じレビュー分析）から取得します。レビュー本文を勝手に収集する方式ではないため、Amazonの規約の範囲内で使えます。データは週1回更新され、レビューが少ない商品は「データなし」になることがあります。
help「話題」「言及率」「星への影響」とは？
- 話題（トピック）: Amazonがその商品の全レビューから機械学習で抽出した「よく語られているテーマ」（例: 組み立て・設置／耐久性／サイズ）。高評価側・低評価側それぞれ最大10件。
- 言及率: その話題に触れているレビューの割合（%）。数字が大きいほど、多くの購入者が気にしているポイントです。
- 星への影響: その話題が星評価を押し上げている（＋）か、押し下げている（−）かの度合い。低評価側で「−」が大きい話題ほど、改善すると評価が上がりやすい急所です。
- カテゴリ平均: 同じカテゴリ（ブラウズノード）の全商品での言及率。自分の商品だけが多く言われている不満は、差別化の最優先候補です。
- 話題の名前はAmazonから英語で届くため、当ツールで日本語に置き換えています（辞書に無いものは英語のまま表示します）。
search分析する商品（ASIN）を入力
1回の分析で1ASINにつき1回分を使います（プラン別の1日上限あり）。競合のASINも指定できます。取得に1商品あたり10秒ほどかかります。
Amazonからデータを取得しています…
forumレビューで語られている話題
サンプル（米国ストアの靴ラックの例）
左が高評価の話題、右が低評価の話題です。棒は言及率（その話題に触れたレビューの割合）。各話題を開くと、代表的な引用・細かい内訳・バリエーション差・6か月の推移が見られます。
compare_arrows商品どうしの比較（言及率 %）
同じ話題が、商品ごとにどれくらい語られているかの一覧です。低評価の話題で自社だけ数字が大きい行が改善の急所、競合だけ数字が大きい行が差別化のチャンスです。
auto_awesomeAIレポート（購入者像・強み弱み・差別化案・訴求コピー）
上の公式データ（＋任意で、お手元のレビュー文）を材料に、AIが日本語のレポートを作ります。各項目には根拠（引用・数字）を添えるので、鵜呑みにせず確認しながら使えます。
AIがレポートを作成しています（30秒〜1分ほど）…