レビュー起点コピー訴求抽出

概要

楽天・Amazon・Yahoo!・自社ECに溜まった商品レビューから、顧客の生の言葉と購入動機を抽出し、広告コピー・LP見出し・商品名・キャッチコピー・お客様の声セクションに使える素材を量的（評価分布・頻出語）と質的（代表レビュー・ペルソナ）の両面で整理する。

ネガティブレビュー（★1〜2）も改善点と「言わなくていい誤解」のリスト化に活用。法令違反（効能訴求のレビュー転載）にならない範囲で、顧客の言葉でコピーを書く素材を出す。

★最重要原則

効能効果に関するレビューを商品ページに転載した時点で「事業者の表示」扱いとなり違反になる。 「シミが消えました」「肩こりが治りました」を商品ページに出すと薬機法・医療機器法違反。レビューから訴求軸を抽出する際は、必ず 「機能訴求」「情緒訴求」「社会的証明」のうち法令範囲内に変換可能なものだけを採用する。

知識ベース

トピック	参照先
量的分析（評価分布・頻出KW・テーマ別頻度）と質的分析（代表レビュー・ペルソナ）の手順	references/analysis-method.md
訴求軸分類（機能・情緒・社会的証明・希少性・権威・価格）	references/copy-angles.md
訴求軸の法令範囲内への言い換え表	references/legal-conversion.md
ネガティブレビュー（★1-2）の活用・「言わなくていい誤解」リスト	references/negative-utilization.md
ジャンル別実例	references/examples.md

主要な要点のみ本ファイルに記載。詳細は references/ を参照。

処理フロー

Step 1：入力情報の整理

必須：

• 商品情報（カテゴリ・薬機法カテゴリ・価格・ターゲット）
• レビュー本文（または CSV／スクリーンショット）
• レビュー件数・★平均
• モール（楽天／Amazon／Yahoo!／自社EC）

任意：

• 評価分布（5/4/3/2/1星の件数）
• 競合商品のレビュー（比較訴求の根拠用）
• 売上データ（売上が落ちた月との照合）

レビュー件数の十分性：

• 30件未満：仮説扱い／個別意見
• 30〜100件：傾向は見えるが偏りリスク
• 100件以上：信頼性ある分析
• 1,000件以上：高い信頼性

Step 2：量的分析

• 評価分布（5/4/3/2/1星）と平均評価・中央値
• 頻出キーワード抽出（形態素解析・上位30〜50語）
• ポジティブ／ネガティブ／中立／情緒的／機能的に分類
• テーマ別頻度（使いやすさ・効果実感・香り・価格・配送・梱包・接客）
• 購入動機の分類（自分用／贈答用、新規／リピート、セール／タイミング）

モール別バイアスを考慮：

• 楽天：「ありがとう」系が多い（送料無料・ポイント目当て）
• Amazon：辛口・機能・スペックへの言及多
• Yahoo!：PayPayキャンペーン目当ての一言レビュー混入
• 自社EC：購入動機・使用シーンの詳細多

Step 3：質的分析

• 代表レビューを評価別に5〜10件抽出（5星／4星／3星／2-1星）
• ペルソナ仮説（年代・性別・職業・ライフスタイル・利用シーン）
• 使用シーンの記述（いつ・どこで・誰のために・どんな状況で）
• 競合との比較記述
• 「リピート」「また買う」の出現頻度（再購入意向）

Step 4：訴求軸（コピーアングル）の抽出

訴求軸	例
機能訴求	成分／容量／スペック／製造工場
情緒訴求	安心／喜び／自信／解放／共感
社会的証明	件数／★平均／受賞／メディア掲載／リピート率
希少性	限定／先着／期間
権威	専門家（化粧品は注意）／受賞／認証
価格	通常価格との比較（8週間ルール）／コスパ

各レビューから抽出した言葉を、訴求軸別に分類する。

Step 5：法令範囲内への変換

レビューに含まれる効能訴求は、そのままコピーには使えない。法令範囲内に変換：

レビュー原文（NG転載）	法令範囲内の言い換え
「シミが消えた」（化粧品）	「日やけによるシミ・ソバカスを防ぐ」（化粧品56項目）
「シワが薄くなった」	「乾燥による小ジワを目立たなくする」（試験必要）
「美白効果ありました」（化粧品）	NG。医薬部外品なら「メラニンの生成を抑え、シミ・ソバカスを防ぐ」
「ニキビが治った」（化粧品）	「ニキビを防ぐ」（薬用洗顔料）
「肩こりに効いた」（雑貨）	NG（医療機器領域）
「-5kg痩せた」（一般食品）	NG（一般食品で効能標榜不可）
「リピート○年」	「リピーター多数」「○○件以上のレビュー」（社会的証明）
「日本一の売れ筋」	「○○月の楽天売上ランキング○位」（具体的根拠）

詳細表は references/legal-conversion.md。

Step 6：ネガティブレビューの活用

★1〜2レビューを「クレーム」ではなく「改善ヒント」と「コピーで先回りすべき誤解」の2つに分類：

• 改善ヒント：商品仕様・パッケージ・配送・接客の改善
• コピーで先回り：「香りが強い」と書かれていれば、商品ページに「使用後数分で香りが落ち着く」と先回り。「色がイメージと違う」なら色見本画像を充実

Step 7：ペルソナとシーンの確定

レビューから読み取れるペルソナ：

• 30代後半女性／フルタイム勤務／夕方の肌乾燥が悩み／月5,000〜10,000円スキンケア投資／楽天お買い物マラソンでまとめ買い

シーン：

• 朝のメイク前のひと塗り／お風呂上がり／旅行先で

これを商品ページ・広告のコピーに反映。

Step 8：コピー素材の整理

最終的に4種類の素材として出す：

1. 広告コピー（Meta／Google／LINE／Yahoo! 各媒体の文字数で）
2. LP見出し（ファーストビュー・特長・お客様の声）
3. 商品名キーワード（顧客が検索する語）
4. 商品改善点（次のリリース・パッケージ改修・FAQ追加）

代表例：保湿化粧水（楽天レビュー300件 ★4.4）

量的分析：

• 評価分布：5星58% / 4星27% / 3星9% / 2星4% / 1星2%
• 頻出語：うるおい(120)／しっとり(98)／さらさら(76)／乾燥(64)／リピート(58)／コスパ(45)／敏感肌(38)／無香料(35)／日本製(31)
• テーマ別頻度：使い心地40% / コスパ20% / 香り15% / 配送10% / 梱包10% / その他5%
• 購入動機：リピート45% / 友人勧め20% / 楽天検索25% / セール10%

質的分析（代表レビュー）：

• 5星「30代後半、乾燥肌。夕方のカサつきが気にならなくなりました。ベタつかずさらさらで朝のメイク前にも使えます。」→ ペルソナ：30代後半／乾燥肌／朝の使用
• 4星「香りが少しあるのがマイナス。それ以外は良い。」→ 改善点：香り表記の充実
• 1星「思ったより小さい。30mlだとすぐなくなる。」→ コピー先回り：「約2ヶ月分／毎日2回使用」明示

訴求軸抽出：

軸	抽出した訴求	法令範囲内コピー
機能	うるおい・さらさら	「うるおいを保つ」「ベタつかずさらさら」
情緒	朝の安心・夕方の余裕	「朝のメイク前に。夕方も気にならない」
社会的証明	リピート45%・300件	「リピーター多数」「★4.4 / 300件以上のレビュー」
価格	コスパ	「約2ヶ月分／1日あたり約63円」

広告コピー（Meta プライマリ125字）：

乾燥が気になる30代の方へ。朝のメイク前のひと塗りで、夕方も気にならないうるおい肌へ。ヒアルロン酸3種・無香料・日本製。リピート率45%・★4.4のロングセラーです。

改善点（次のリリース）：

1. 香り表記の明示（無香料だが微香）→ FAQ追加／パッケージ追記
2. 30mlの容量表記強化「約2ヶ月分」をFV追加
3. 敏感肌訴求の強化（無香料を訴求アイコンに）

詳細パターン（健食・家電・アパレル・食品）は references/examples.md。

出力フォーマット

# レビュー起点コピー訴求抽出：[商品名]

## 1. 案件サマリー
- 商品：（カテゴリ／薬機法カテゴリ／価格／ターゲット）
- レビュー：モール／件数／★平均
- 仮置きした前提：

## 2. 量的分析
### 評価分布
| 星 | 件数 | 比率 |
|---|---:|---:|
| 5 | | |
| 4 | | |
| 3 | | |
| 2 | | |
| 1 | | |

### 頻出キーワード（上位20）
- ポジ：
- ネガ：
- 中立：

### テーマ別頻度
- 使い心地：○%
- コスパ：○%
- 香り：○%
- 配送・梱包：○%

### 購入動機
- リピート：○%
- 友人勧め：○%
- 検索：○%

## 3. 質的分析
### 代表レビュー
| 評価 | レビュー要約 | 読み取れる属性／シーン |
|---|---|---|
| 5星 | | |
| 4星 | | |
| 3星 | | |
| 2-1星 | | |

### ペルソナ仮説
- 

### 使用シーン
- 

## 4. 訴求軸抽出
| 軸 | レビューから抽出した言葉 | 法令範囲内コピー |
|---|---|---|
| 機能 | | |
| 情緒 | | |
| 社会的証明 | | |
| 価格 | | |

## 5. コピー素材
### 広告コピー
- Meta プライマリ（125字）：
- 見出し（40字）：
- Google検索（30字×複数）：

### LP見出し
- FV キャッチ：
- 特長3項目：
- お客様の声セクション：

### 商品名キーワード
- 

## 6. 商品改善点
- 次のリリース：
- パッケージ改修：
- FAQ追加：
- コピーで先回りすべき誤解：

## 7. 法令範囲内チェック
- [ ] 効能訴求のレビューを商品ページにそのまま転載していない
- [ ] 化粧品56項目内 / 健食届出文言＋届出番号
- [ ] No.1・最上級表現に根拠5項目 or 削除
- [ ] before/after画像（化粧品・健食）未使用
- [ ] 「皮膚科医推薦」（化粧品）未使用
- [ ] 個人属性断定（Meta系）なし

## 8. 不足情報・追加確認
- 

品質ゲート

• レビュー件数の十分性（30件以上推奨／100件以上で信頼性）を判定した
• 評価分布・頻出キーワード・テーマ別頻度・購入動機の量的分析をした
• 代表レビュー（5星／4星／3星／2-1星）を抽出した
• ペルソナ仮説と使用シーンを記述した
• 訴求軸（機能／情緒／社会的証明／希少性／権威／価格）に分類した
• レビュー原文をそのまま転載していない（特に効能訴求）
• 化粧品56項目・医薬部外品承認効能・機能性表示食品届出文言の範囲内に変換した
• No.1・最上級表現に根拠5項目 or 削除
• ★1〜2のネガティブレビューから改善点を抽出した
• 「コピーで先回りすべき誤解」をリスト化した
• モール別バイアス（楽天お礼系／Amazon辛口）を考慮した
• やらせレビュー（短期間集中・似た文体・極端な評価）を除外した

エッジケース

• レビュー件数が30件未満：傾向としては仮説扱い。コピー素材として使うのは控え、ベンチマークの競合レビューも併用。
• やらせレビューが混入：短期間集中・似た文体・5星のみ・新規アカウント連投は除外して分析。
• 古いレビュー（6ヶ月以上前）：仕様変更後のレビューと混在する。商品改修日を境に時期別分析。
• 薬機法カテゴリ違い：化粧品か医薬部外品かで言える効能が違う。カテゴリ未確定なら冒頭に確認要請を明示（ハイブリッド設計）。
• 競合レビューを参考にする：自社商品の特定不可・誹謗中傷にならないこと。

注意事項

• 効能効果に関するレビュー転載（「シミが消えた」「肩こりが治った」等）は事業者の表示扱い。違反になる。
• 「個人の感想です」「効果には個人差があります」打消し表示は7原則（文字サイズ・色・配置・タイミング・関連性・誤認排除・明確性）を満たさないと機能しない。
• レビューをそのまま広告コピーにする場合、ステマ規制（2023.10〜）に注意。事業者依頼・対価関係があれば「PR」明示。
• やらせレビューを店舗側で組織的に投稿させると景表法・各モール規約違反（楽天は違反点数35点・一発で違反レベル1）。
• レビュー分析ツール（ユーザーローカル・KH Coder・楽天R-Karte・Amazon Brand Analytics）は分析の補助。最終判断は人間で。
• カテゴリ別（Amazon／楽天）の特化マイニングは別スキル amazon-review-qa-mining rakuten-review-mining に委譲。本スキルは全モール共通のコピー設計に専念。

references/ 一覧

• references/analysis-method.md：量的・質的分析の手順・モール別バイアス・テキストマイニング基礎
• references/copy-angles.md：訴求軸分類（機能・情緒・社会的証明・希少性・権威・価格）
• references/legal-conversion.md：訴求軸の法令範囲内への言い換え表
• references/negative-utilization.md：ネガティブレビューの活用・「言わなくていい誤解」リスト
• references/examples.md：ジャンル別実例

参考公式情報源

• 厚生労働省「化粧品の効能の範囲の改正について」
• 日本化粧品工業会「化粧品等の適正広告ガイドライン」
• 消費者庁「景品表示法」「健康増進法」「ステルスマーケティング」
• 公正取引委員会「打消し表示に関する実態調査報告書」（7原則）
• 各モールのレビュー規約（楽天R-Karte・Amazon コミュニティガイドライン）