公開レビューをAIで整理する｜声と推測を分ける

公開レビューは、書かれている体験と、こちらの解釈を分けて整理します。少数の声を『顧客全体の意見』へ広げず、改善の仮説を作る材料にしましょう。

集めた範囲を先に記録する

どの媒体、どの期間、何件を読んだかを残します。良い評価だけ、悪い評価だけを選ぶと傾向は偏ります。分析へ使う必要範囲を用意し、個人の投稿を長文のまま再掲載する形は避けます。

『説明が短い』は、人によって便利にも不十分にもなります。配送、価格、使い方などの話題と、満足・不満・要望を分けて分類します。AIには1件へ複数の話題が含まれる場合の扱いも指定してください。

『全員が説明に困っている』と断定せず、『初回利用者へ説明を追加すると問い合わせが減るか』と仮説にします。件数を出すなら、母数と分類方法を添えます。少数のレビューでは、頻度より具体的な困りごとが参考になります。

［］の中を、自分の材料へ。

レビュー抜粋［必要な範囲］を、話題／評価／書かれた具体的な困りごとへ分類。1件に複数話題を付けてよい。最後に改善仮説を出すが、投稿者全体や顧客全体の意見とは断定しないでください。

説明用に作成した入力・仕上がりの例

INPUT / 入力する材料

説明用の声3件：手順が見つからない／箱が小さく片付けやすい／初回設定の図がほしい。

OUTPUT / 仕上がり

使い方の案内：2件。具体点は手順の場所と初回設定の図。
収納：1件、肯定的。
改善仮説：初回設定図と入口を見やすくする。3件だけでは顧客全体の割合は判断できない。

レビューを分類する前に、集めた媒体・期間・件数を記録しましょう。