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口コミの論点を分類する
口コミの論点を分類する あなたが運営するECサイトに、毎日たくさんの口コミ(レビュー)が届きます。 「商品が良い」「配送が遅い」「梱包が丁寧」……いろんな感想が混ざっていて、全体像をつかむのが大変ですよね。 これは...
成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。
証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。
メディアメディアレッスン内に出てくる図や動画のスロットです。実際の画面やイメージで理解を補助します。
レッスン本文
口コミの論点を分類する
あなたが運営するECサイトに、毎日たくさんの口コミ(レビュー)が届きます。 「商品が良い」「配送が遅い」「梱包が丁寧」……いろんな感想が混ざっていて、全体像をつかむのが大変ですよね。
これは、郵便局の手紙を仕分けるのに似ています。 差出人別に仕分ければ、どこからたくさん手紙が来ているか一目でわかります。 口コミも同じです。「何について書かれているか(=論点)」ごとに分類すれば、お客様の声が見えてきます。
このレッスンでは、AIツール(=ChatGPTやClaudeなどの対話型AI)を使って、口コミの論点を自動で分類する方法を学びます。 15分あれば結果が出せるので、ぜひ手を動かしてみてください。

前提を確認する
このレッスンを始める前に、次の2つを用意してください。
- AIツールのアカウント:次のどれか1つがあればOKです
- ChatGPT(OpenAIが提供する対話型AI)— 無料プランで十分です
- Claude(Anthropicが提供する対話型AI)— 無料プランで十分です
- CursorやClaude CodeなどのAI搭載エディタでもできますが、このレッスンではブラウザで使えるチャット型AIがおすすめです
- 口コミデータ:少なくとも10件程度の口コミ文章。ECサイトの管理画面からコピーするか、スプレッドシートにまとめたものを用意してください
プログラミングの知識は一切不要です。AIツールに「指示(=プロンプト)」を書き込むだけです。
口コミデータがまだ手元にない場合:AIに「ECサイトの口コミサンプルを10件作ってください」と頼めば、練習用のデータを生成できます。まずはサンプルで試して流れを覚えましょう。
口コミをAIに読み込ませる
まずはAIツールを開き、口コミデータを貼り付けます。
次のプロンプト(=AIへの指示文)をそのままコピーして送ってください。
以下はECサイトに寄せられた口コミです。すべて読み込んでください。
---
[ここに口コミを10〜20件ほど貼り付ける]
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良い例:
口コミを1件ずつ改行して、テキストとして貼り付けている
悪い例:
口コミが載ったページのスクリーンショット画像をそのまま貼り付けている → AIが文字を正確に読み取れないことがあります
口コミの前後に広告やナビゲーション文が大量に混ざっている → 分類精度が下がります
AIから「読み込みました」「内容を確認しました」といった返事が来たら、次のステップに進みます。
分類を指示する
口コミを読み込ませたら、分類の指示を出します。 次のプロンプトをそのままコピーして送ってください。
読み込んだ口コミについて、それぞれ「何について書かれているか(論点)」を分類してください。
分類のルール:
- 論点は最大10種類にまとめる
- 各論点に短い日本語の名前をつける(例:配送、品質、梱包、価格)
- 口コミごとに、どの論点に当てはまるかを列挙する
- 1つの口コミが複数の論点に当てはまる場合は、すべて列挙する
- 結果を表形式で出力する
- 最後に論点ごとの件数集計も追加する
ポイントは 「結果を表形式で出力する」 と 「件数集計も追加する」 の2つです。 表になっていると後で見返しやすく、件数があると「お客様が一番気にしていること」がすぐわかります。
良い例:
「論点は最大10種類にまとめる」「1つの口コミが複数の論点に当てはまる場合はすべて列挙する」と具体的な条件を指定している
悪い例:
「口コミを分析して」とだけ指示する → AIが何をどこまでやればいいかわからず、まとまりのない回答になりがちです
結果を確認して修正する
AIから表形式の結果が返ってきたら、次の3つの目で確認します。

1. 論点の名前が分かりやすいか
配送に関する口コミが「ロジスティクス」のように難しい名前になっていたら、AIに修正を頼みましょう。
論点の名前をもっと分かりやすい日本語に変えてください。
例えば「ロジスティクス」は「配送」に変えてください。
2. 分類にモレがないか
「どの論点にも当てはまらない」口コミが多ければ、新しい論点の追加を依頼します。
「分類なし」になっている口コミがあります。
内容を見て、新しい論点を追加するか、既存の論点に割り当て直してください。
3. 粒度(=分け方の細かさ)は適切か
「配送」に口コミが集中しすぎている場合は、さらに分けるよう指示します。
「配送」の論点を「配送スピード」と「配送の丁寧さ」の2つに分けて、表を出力し直してください。
逆に、口コミが1〜2件しかない論点が多い場合は、まとめるよう指示します。
口コミが2件以下の論点は、近い論点に統合して、表を出力し直してください。
スプレッドシートにまとめる
結果が満足できるものになったら、AIの出力をコピーしてスプレッドシート(=Googleスプレッドシートなどの表計算ソフト)に貼り付けます。
これがあなたの成果物です。
- AIの表を範囲選択してコピーする(キーボードの
Ctrl+C、MacならCmd+C) - Googleスプレッドシートなどの新しいシートに貼り付ける(
Ctrl+V/Cmd+V) - シートに「口コミ論点分類_YYYY年MM月」という名前をつける(日付を入れると後で見返しやすい)
- スクリーンショットを撮って保存する — これが完了の証拠になります
ヒント:AIに「この結果をCSV形式(=カンマ区切りのテキスト形式)で出力して」と頼むと、スプレッドシートにきれいに貼り付けられます。表のコピーがうまくいかないときに試してみてください。
検証観点をチェックする
最後に、あなたの成果物が次の条件を満たしているか確認してください。
- 口コミごとに論点が割り当てられている
- 論点の種類が10種類以内に収まっている
- 論点の名前が直感的に分かりやすい(専門用語を使っていない)
- 1つの口コミが複数の論点を持つケースが正しく反映されている
- 論点ごとの件数集計がある
- 明らかな誤分類が含まれていない(3件ほど目視で確認)
すべてにチェックが入れば、このレッスンは完了です。
つまずき対策
| つまずきポイント | 対処法 |
|---|---|
| AIが「読み込めません」と返す | 口コミの件数を5〜10件に減らして試す。画像ではなくテキストで貼っているか確認する |
| 論点が多すぎる(15種類以上) | 「最大5種類にまとめ直して」と追加指示する |
| 論点が少なすぎる(2〜3種類) | 「もう少し細かく分けて。例えば配送と品質は分けてほしい」と具体例をつけて依頼する |
| 表が崩れてコピーできない | 「CSV形式(=カンマ区切りのテキスト形式)で出力して」と頼む |
| 日本語が不自然 | 「もっと自然な日本語で表現し直して」と修正を依頼する |
| 同じ口コミが毎回違う論点に分類される | プロンプトに「前回と同じ分類基準を使って」と指定する。または分類基準を先に明文化してからやり直す |
種類: markdown_doc
検証: basic_manual_check_v1
証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。
メディア
必須
なし
あると楽
なし