Wed. 26 Nov 2025 Amazon

【Amazon消費者レビュー分析】星の数に騙されない！「本当の声」を可視化する手順

Amazonで買い物をする時や、自社商品の評判をチェックする時、レビューを見て「この星5つ、本当に信じていいのかな？」とモヤモヤしたことはありませんか？

星の数や、パッと見の良いコメントだけでは判断が難しい時代です。だからこそ、レビューの裏側にある「意図」や「信頼性」を読み解くリテラシーが求められています。

この記事では、「怪しいレビューの見抜き方」と「レビューを分析して売上に繋げる方法」を、分かりやすく解説します。

感覚だけに頼らず、データに基づいて判断するスキルを身につければ、もうステマや偽レビューに惑わされることはありません。明日からの実務に役立ててください。

まずは目的をはっきりさせる

データ分析といっても、いきなりツールを導入したり、難しい計算をする必要はありません。最も重要なのは、「分析して何を知りたいのか（目的）」を明確にすることです。

ただの「星の数」ではなく「中身」を見る

多くの人は「星4.5だから良い商品」「星3.0だから微妙な商品」と判断しがちです。しかし、ビジネスで活用するためには、その「中身」を分解する必要があります。

単に「良いか悪いか」だけでなく、以下のような具体的な「視点（評価軸）」を持つと、改善のヒントが次々と見つかるようになります。

チェックする視点	ここを見る（分析ポイント）	キーワードの例
品質・機能	カタログスペック通りの性能があるか耐久性や使い勝手に問題はないか	「壊れた」「静か」「使いやすい」「操作が難しい」「説明書が分かりにくい」
価格への納得感	支払った金額に見合う価値があるか「高い」と感じる理由は何か	「値段相応」「お買い得」「コスパが良い」「この値段なら十分」「高すぎる」
配送・梱包	手元に届くまでの体験はどうか商品の保護は十分だったか	「即日届いた」「箱潰れ」「丁寧な梱包」「雨で濡れていた」「置き配」
サポート対応	トラブル時の対応は誠実か返信の早さや解決策に満足しているか	「神対応」「返信なし」「たらい回し」「すぐに交換してくれた」

同じ「星4」でも、「性能は最高だが梱包が雑」なのか、「全てが平均点」なのかで、その商品の価値や改善すべきポイントは全く異なります。

例えば、「機能」に関する不満が多いなら商品開発部にフィードバックが必要ですし、「梱包」に関する不満なら物流部門の改善が必要です。コメントの中身にある言葉まで見ることで、本当の評価が見えてきます。

データを集める際のポイント

分析のためにレビューデータを集める際は、Amazonの規約や法律を守ることが大前提です。無理な収集はアカウント停止のリスクがあります。

公式の機能を使う：Amazonが提供している公式API（Product Advertising APIなど）を利用するのが最も安全で確実です。
無理やり集めない（スクレイピング禁止）：ツールを使ってWebページを高速で巡回し、情報を無理やりコピーする行為は、Amazonのサーバーに負荷をかけるため規約違反になる可能性が高いです。
小さく始める：いきなり数千件、数万件のデータを集めようとせず、まずは気になっている「自社の主力商品」と「ライバルの人気商品」の数件から手動でコピーして表計算ソフトに貼るなど、小さな規模で試してみるのがおすすめです。

データを集めて整理整頓

目的が決まったら、実際にデータを集めて「分析できる状態」に整えます。

高度な分析ツールがなくても大丈夫です。ExcelやGoogleスプレッドシートがあれば、以下の3つの項目をリスト化するだけで十分な分析が可能です。

商品情報（対象）
どの商品のレビューか（商品名、ASIN、バリエーション情報）。
色やサイズ違いがある場合、特定の色だけに不満が集中していないかを見るために重要です。
レビュー本体（内容）
どんなことが書かれているか（本文、星の数、投稿日）。
ここから顧客の「感情」や「具体的な不満」を読み取ります。
信頼性データ（証拠）
「Amazonで購入」マークがついているか、「役に立った」ボタンがどれくらい押されているか。
これはレビューの信憑性を測るための重要なフィルターになります。

ここが怪しい！偽レビューの見抜き方

売上を操作するための「サクラレビュー」や、競合を蹴落とすための「嫌がらせレビュー」が存在します。

これらを真に受けて一喜一憂する必要はありません。偽レビューには隠しきれない特有の「クセ」があります。以下のような特徴がないかチェックしてみましょう。

1. タイミングがおかしい（投稿の集中）

発売直後や、特定のセールの前後に、不自然なほど星5（または星1）が急増していませんか？

通常、レビューは販売数に比例して徐々に増えるものです。「昨日まで0件だったのに、今日突然10件の星5がついた」といった動きは、人為的な操作を疑うべき強いシグナルです。

2. コピペっぽい（内容の希薄さ）

「最高です」「素晴らしい」「おすすめ」といった、具体的でない短い言葉だけのレビューが並んでいませんか？

また、他の商品と全く同じ文章のレビューが使い回されていないでしょうか。本当に感動したユーザーは、具体的な使用シーンや気に入ったポイントを自分の言葉で語るものです。

3. 購入マークがない（信頼性の欠如）

レビューの横に「Amazonで購入」というオレンジ色のマークがない場合、その人はAmazon以外で買ったか、あるいは「買わずに書いた」可能性があります。

購入マークがないのに、やたらと詳しい仕様を語っていたり、逆に極端に短いレビューで評価を下げていたりする場合は、サクラや競合による攻撃の可能性があります。

4. 評価が極端（レビュワーの偏り）

そのレビュワーのプロフィールを確認できる場合、過去の投稿履歴を見てみましょう。

全ての商品に対して「星5」または「星1」しかつけていない、という極端な行動パターンの場合、公平な評価者ではない可能性が高いです。

一つ当てはまるだけなら偶然かもしれませんが、いくつも当てはまる場合は「怪しい」と疑っていいでしょう。そのようなレビューは分析対象から外すか、Amazonに通報するなどの対策を検討します。

データを可視化

数字や文字の羅列を眺めていても、全体の傾向は掴めません。集めたデータを簡単な表やグラフにするだけで、今まで気づかなかった「事実」が浮かび上がってきます。

パッと見てわかるグラフの活用例

Excelやスプレッドシートの標準機能で作れる、効果的なグラフを3つ紹介します。

時系列グラフ（折れ線グラフ）
横軸に「日付」、縦軸に「平均星数」と「レビュー数」をとります。
活用法：「先月のセール後に急に評価が下がった」といった変化に気づけます。「在庫切れを起こして配送が遅れた時期と重なるな」といった原因分析が容易になります。
項目別スコア（棒グラフ）
レビュー本文から抽出した「品質」「価格」「配送」といったキーワードごとの満足度（ポジティブ・ネガティブの割合）を棒グラフにします。
活用法：「総合評価は星3.5でパッとしないが、棒グラフを見ると『デザイン』の評価は抜群に高い。でも『説明書』への不満が多い」といったことが分かります。この場合、説明書を改善するだけで評価が跳ね上がる可能性があります。
信頼度比較（円グラフ・帯グラフ）
「Amazonで購入マークあり」の人と「なし」の人で、評価にどれくらい差があるか比べます。
活用法：もし「購入マークなし」のグループだけ極端に評価が高い（または低い）場合、外部からの操作を疑う根拠になります。逆に「購入者」の評価だけを見れば、純粋な商品力を測ることができます。