EC向けガイド · 口コミ分析
口コミ分析のやり方（Amazon・楽天レビュー）：星の分布と不満点の件数で読む5つの手順
· Nolyn リサーチチーム
このガイドは、Amazonや楽天市場で商品を販売している出品者・ブランド向けに、レビュー（口コミ）を分析して、商品改善や商品ページの改善、競合との差別化に使う方法をまとめたものです。手順は、Nolynが2026年10月16日にAmazon.co.jpの加湿器で実行したレビュー分析を例に説明します。楽天市場のレビューでも同じ手順が使えますが、Nolynは楽天のデータを取得しないため、楽天のレビューは自分で集めて分類する前提で書いています。
口コミ分析はどうやるの？
まず星の分布を見て、次にレビューを品質・使いやすさ・音などの観点に分け、観点ごとに好評と不満の件数を数えます。平均点だけでは分かりません。2026年10月16日に分析したAmazon.co.jpの加湿器（売れ筋1位、星4.2、評価71件）は、星1が15%あり、観点別では加湿力が9件中3件、静音性が18件中3件で不満でした。
口コミ分析で分かること
レビューの平均点は、商品の満足度の目安にはなりますが、何が良くて何が不満なのかは分かりません。口コミ分析では、レビューを観点ごとに分けて件数を数えることで、「どこを改善すれば低評価が減るか」「商品ページで何を強調し、何を説明すべきか」「競合商品のどこに不満が集まっているか」が分かります。
自社商品だけでなく、競合商品のレビューも分析の対象です。売れ筋の競合に共通する不満は、新しい商品で解消できれば差別化のポイントになります。
手順1：平均点ではなく、星の分布を見る
最初に見るのは星ごとの割合です。加湿器の例では、平均は星4.2でしたが、分布は星5が71%、星4が9%、星3が3%、星2が2%、星1が15%でした。星4.2だけを見ると評価の高い商品ですが、6〜7人に1人は星1を付けています。
このように評価が二極化している商品は、満足している人と不満な人の差がどこにあるかを確認します。星1〜2の割合が高い商品ほど、手順3の低評価の原因の分類が重要になります。
手順2：観点ごとに分類して、件数を数える
レビューを、使いやすさ、静音性、容量、デザイン、価格、性能などの観点に分け、観点ごとに好評と不満の件数を数えます。Amazonでは商品詳細に観点別の集計が表示されることがあり、この数字をそのまま使えます。楽天市場や自社ECのレビューは、レビューを読みながら観点の表を作って数えます。
加湿器の例では、使いやすさ（18件すべて好評）、容量（11件すべて好評）、デザイン（10件すべて好評）には不満がなく、加湿力は9件中3件、静音性は18件中3件が不満でした。不満の件数が多い観点と、不満の割合が高い観点の両方を確認します。
| 観点 | 言及 | 好評 | 不満 |
|---|---|---|---|
| 使いやすさ | 18 | 18 | 0 |
| 静音性 | 18 | 15 | 3 |
| 容量 | 11 | 11 | 0 |
| 性能 | 11 | 9 | 2 |
| デザイン | 10 | 10 | 0 |
| 価格 | 9 | 8 | 1 |
| 加湿力 | 9 | 6 | 3 |
Amazon.co.jp 加湿器 4.5L（売れ筋1位）の観点別レビュー集計（Amazonの集計値、2026年10月16日取得）
手順3：低評価の原因を3つに分ける
星1〜2のレビューは、原因によって対策が変わります。次の3つに分けて数えると、何に手を打つべきかがはっきりします。
- 商品そのものの問題：性能不足、壊れやすい、音が大きいなど。商品改善や仕入れ先の見直しが必要
- 使い方や期待とのずれ：説明と違う、思っていたより小さいなど。商品ページの説明や画像で減らせる
- 配送や初期不良：届いた時に壊れていた、梱包が悪いなど。出荷や検品の見直しで減らせる
手順4：「役に立った」が多いレビューを読む
購入を迷っている人は、「役に立った」の票が多いレビューを読んでいます。加湿器の例では、上位8件のレビューのうち7件は星4〜5でしたが、役に立った票が最も多い（20票）のは星1のレビューで、加湿力が足りないこと、出力を上げると運転音が気になることを挙げていました。
このようなレビューの内容は、購入を検討している人が最も気にしている点です。商品ページで、加湿できる部屋の広さの目安や運転音の大きさを具体的に書いておくと、期待とのずれによる低評価を減らせる可能性があります。
手順5：商品ページと商品企画に活かす
好評の多い観点は商品ページで強調し、不満の多い観点は説明を足すか、商品自体を改善します。加湿器の例では、上位8件のうち5件が給水の手軽さ（うち4件は「上から給水」と明記）、6件が静かさ、6件が大容量に触れていました。これらはタイトルや箇条書きで強調すべき点です。
競合商品のレビューを同じ方法で分析すると、自社商品で解消できる不満が見つかります。新商品の企画では、売れ筋上位の3〜5商品のレビューを分析し、共通する不満を一覧にしてから仕様を決めます。
楽天市場のレビューを分析するときの注意
楽天市場のレビューも、星の分布、観点別の件数、低評価の原因の分類という手順は同じです。楽天では同じ商品が複数の店舗で販売されていることが多く、レビューに店舗の対応や配送への評価が混ざりやすいため、商品への評価と店舗への評価を分けて数えます。
Nolynは楽天市場のデータを取得しません。楽天のレビューを分析する場合は、レビューを書き出して自分で分類するか、楽天市場に対応したツールを使ってください。
口コミ分析の方法：手作業とツール
レビューが数十件までなら、表計算ソフトで観点の表を作り、手作業で分類する方法でも十分です。レビューが多い商品や、競合を何商品も比べる場合はツールを使うと効率的です。
Amazonのレビュー分析に使えるツールとしては、セラースプライトのAIレビュー分析（有料会員のみ、2026年10月24日確認）や、NolynのAmazonレビュー分析があります。Nolynは、商品のASINを入れると、Amazonの観点別集計と上位レビューを取得し、観点ごとの好評と不満の件数、低評価の原因、商品ページで強調・改善すべき点を、根拠となる件数とともに示します。取得するのは全レビューではなく、Amazonが上位に表示するレビューの標本です。
口コミ分析の5つの手順
星の分布を見る
平均点ではなく、星1〜5の割合を確認します。星1〜2の割合が高い商品は評価が割れています。
観点ごとに分類して数える
使いやすさ、性能、音、サイズなどの観点に分け、好評と不満の件数を数えます。
低評価の原因を分ける
商品の問題、使い方や期待とのずれ、配送や初期不良の3つに分けて数えます。
役に立ったが多いレビューを読む
購入を迷う人が読んでいるレビューの内容を確認します。
商品ページと企画に活かす
好評の点は強調し、不満の点は説明を足すか改善します。競合のレビューも同じ方法で分析します。
Amazonのレビューを、観点ごとの件数で分析する
NolynのAmazonレビュー分析は、Amazon.co.jpの商品のASINを入れるだけで、星の分布、観点ごとの好評と不満の件数、低評価の原因、商品ページで強調・改善すべき点を示します。ログインして使い、新規アカウントには100クレジットが付与されます（1回約13クレジット）。
よくある質問
口コミ分析とは何ですか？
商品やサービスのレビュー（口コミ）を、観点ごとに分類して好評と不満の件数を数え、改善点や強みを見つける方法です。平均点だけでは分からない「何が不満か」「どこが評価されているか」が分かります。
Amazonのレビューはどう分析すればいい？
星の分布を確認し、レビューを観点ごとに分類して件数を数えます。Amazonでは商品詳細に観点別の集計が表示されることがあり、その件数を使えます。2026年10月16日の加湿器の例では、星4.2でも星1が15%あり、加湿力の不満が9件中3件でした。
楽天のレビューも同じ方法で分析できますか？
できます。手順は同じですが、楽天では同じ商品を複数の店舗が販売していることが多く、店舗の対応や配送への評価が混ざりやすいため、商品への評価と分けて数えます。Nolynは楽天のデータを取得しないため、楽天のレビューは書き出して分類します。
口コミ分析は何件くらいのレビューが必要ですか？
決まった件数はありませんが、観点ごとに数件以上の言及がないと傾向は読みにくくなります。レビューが少ない商品は、同じカテゴリーの競合商品のレビューも合わせて分析すると、よくある不満が分かります。
競合商品の口コミも分析すべきですか？
分析すべきです。売れ筋の競合に共通する不満は、自社商品で解消できれば差別化のポイントになります。新商品の企画では、上位3〜5商品のレビューを同じ観点で比べます。
口コミ分析ツールは無料で使えますか？
レビューが少なければ表計算ソフトで手作業でもできます。NolynのAmazonレビュー分析は新規登録の100クレジットで約7回試せます（1回約13クレジット）。セラースプライトのAIレビュー分析は有料会員のみです（2026年10月24日確認）。
出典
- Nolyn：Amazonレビュー分析のサンプル（Amazon.co.jp 加湿器 4.5L、B0HCBQM5HK、2026年10月16日取得） · 2026年10月24日 確認
- Nolyn：Amazon売れ筋ランキングの見方と調べ方（同じ商品の売れ筋順・評価数） · 2026年10月24日 確認
- セラースプライト 料金ページ（AIレビュー分析は有料会員のみ） · 2026年10月24日 確認
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