口コミ分析の方法とは？収集から手順・手法を解説

SNSやレビューサイトに日々書き込まれる口コミには、顧客の本音が色濃く表れているため、商品開発やマーケティングなどに活用できる有用なデータとなり得ます。しかし、「どのようなデータを集めれば良いのか」「どう分析すれば成果につながるのか」などがわからないという担当者の方も多いのではないでしょうか。

この記事では、口コミ分析の基礎から、収集の方法や具体的な5つのステップ、テキストマイニングや感情分析といった代表的な手法、ツールの選び方や注意点までを解説します。

口コミ分析とは｜注目される背景

口コミ分析とは、SNSやブログ、レビューサイトなどに投稿された消費者の声を集めて分析し、マーケティングへ活かしていく手法です。SNS上の声を対象とする分析は、ソーシャルリスニングとも呼ばれます。

口コミには、アンケートやインタビューではなかなか引き出せない顧客の本音や、潜在ニーズのヒントなどが含まれるのが特徴です。これらを分析することで、顧客ニーズの把握や商品の開発・改良、広告の効果測定、ブランドイメージの調査、リスクマネジメントなどに幅広く役立てられます。

近年、口コミ分析は多くの企業から注目されている手法です。背景には、SNSの利用者が増えたこと、購入前にWeb上の口コミを確認する消費者が多いこと、市場の動きに合わせた柔軟なマーケティングが求められるようになったことがあります。また、AIによって膨大な量の口コミを分析しやすくなったことも、注目を集める要因の一つです。

口コミ分析のおすすめツールは「【2026年】口コミ分析ツールおすすめ比較14選！選び方も解説」の記事で解説しています。併せてご覧ください。

口コミが消費行動に与える影響 

消費者庁の調査結果によれば、消費者が商品やサービスを購入する際、インターネット上の口コミを参照する割合が高まっています。特に若年層において、口コミを見る傾向は顕著です。 

たとえば、初めて利用する美容室やオンライン通販サイトでは、実際の利用者によるレビュー内容と評価点数が判断材料です。企業が発信する広告よりも、第三者である他の消費者の意見を信頼する傾向が強まっていることを示しています。 

そのため、口コミを分析して評判を調査する取り組みは、企業にとって売上に直結する重要な経営課題と位置づけられます。 

参考：消費者庁｜第1部 第2章 第2節 (1)若者の消費行動 https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_research/white_paper/2022/white_paper_131.html

口コミ分析の対象となる口コミの種類

ひとくちに口コミといっても、どこに投稿されたものかによって性質は大きく異なります。分析対象となるおもな口コミを特徴や注意点と併せて整理します。

その他にも、自社の公式サイトやブログであれば、直接寄せられるフィードバックとなるため信憑性が高く、顧客との関係づくりにも活用できます。

1つの媒体だけに頼ると分析結果が偏る可能性があるため、複数のメディアを横断して分析することが重要です。

口コミの収集方法｜エゴサーチ・ツール利用

口コミを集める方法は、手作業による収集からツールを使った自動収集まで幅広くあります。分析の目的と扱うデータ量に応じて、適した手段を使い分けましょう。

エゴサーチ｜検索エンジン・SNSで手動収集

エゴサーチとは、自社名や商品名、サービス名をキーワードにして、検索エンジンやSNSで口コミを調べる方法です。専用ツールが不要で、SNSもアカウントさえ用意すれば始められるため、手軽に取り組める収集手段といえます。

ただし、一件ずつ目で追う手作業になるため工数がかさみ、口コミが膨大な場合には必要な声を選び出すのが難しくなります。

Webスクレイピング｜大量の口コミを自動抽出

Webスクレイピングとは、Web上の特定の情報を一度に大量かつ自動で抜き出す技術です。口コミサイトやECサイトから多くのレビューを短時間で集められるため、手作業の負担を大きく減らせます。

ただし、サイトの利用規約や著作権に気を配る必要があります。スクレイピングが禁止されているサイトで収集を行った場合は、法的措置の対象になる可能性もあるため注意してください。

収集・分析ツール｜自動収集で工数を削減

口コミ分析ツールを使えば、SNSや口コミサイトへの投稿を自動で集め、そのまま分析まで進められます。キーワードを含む投稿の監視・収集から、感情分析などの各種分析、レポートの作成までをとおして対応できる製品もあります。

備わっている機能やコスト、カスタマイズのしやすさはツールごとに違うため、自社に必要なデータを収集・分析できるかを見極めて選ぶことが大切です。

外注・収集代行｜専門業者へ委託

専門の業者へ任せると、質の高い情報を得られるうえに、自社で取り組むよりも人件費や工数を抑えられる場合があります。収集だけにとどまらず、データアナリストによる分析やレポートの作成まで一括して請け負う業者もあります。社内に十分な人手やノウハウがない場合には、有力な選択肢になるでしょう。

口コミ分析の方法【5ステップ】

口コミ分析で成果を得るためには、基本の流れに沿って取り組むことが重要です。ここでは基本の流れを5つのステップに分けて解説します。

STEP1. 分析の目的とKPIを設定する

はじめに、分析によって何を明らかにしたいのかをはっきりさせておきましょう。例えば「特定の商品について、ネガティブな評価が生まれる要因を突き止める」といった具合です。

併せて、その達成度を測るためのKPI（重要業績評価指標）を設定しておくと、どの口コミを集め、どの方向で分析を進めるべきかが定まります。

STEP2. 対象メディアを選び口コミを収集する

続いて、目的に照らして、ターゲットとなる顧客の投稿が多いメディアを選びましょう。どこに顧客の声が集まりやすいかを見極めることで、分析目的に合ったデータを効率良く集められます。

このとき、必要に応じて複数のメディアからの収集も検討しましょう。単一のメディアに依存すると、集まる声に偏りが生じ、顧客全体の傾向を見誤るおそれがあります。

STEP3. 前処理・クレンジングでノイズを除去

集めたばかりの生データには、広告やスパム、重複した投稿など、分析の妨げになるノイズが多く紛れ込んでいます。そのため、ノイズを取り除くための前処理・クレンジングが必要です。

例えば、「PC」と「パソコン」のような表記のゆれを統一する、絵文字や単独では分析上の意味を持ちにくいストップワードを取り除く、などが対象となります。こうした処理を手作業で行うのは大変なため、自動化できる分析ツールを用いると効率的です。

AIのデータ分析や分析ツールについて詳しく知りたい方は「AIによるデータ分析とは？できること・メリット・注意点から活用事例まで完全解説」も併せてご覧ください。

STEP4. 手法を選び分析を実行する

データが整ったら、目的に合わせて定量分析と定性分析を使い分けながら分析を進めましょう。定量分析では口コミ全体の傾向を数値でつかみ、定性分析では具体的にどのような話題が語られ、何が要因になっているのかを読み解いていきます。不要な分析ややり直しを避けるためには、目的に合った手法選びが重要です。

STEP5. 結果を解釈し施策立案・効果測定

最後に、分析結果を解釈し、商品改善やマーケティング施策などへと落とし込みましょう。施策を実行したあとは、最初に決めたKPIをものさしにして実際の効果を測り、新たに集まった口コミも分析しながら、次の改善へとつなげます。

この一連の流れを回し続ける仕組みをつくっておくと、口コミ分析が一過性で終わらず、継続的な改善や成果へと結びついていきます。

口コミ分析の代表的な方法

口コミの分析方法は、何を知りたいのかという切り口によって使い分けます。ここで紹介する分析は、テキストマイニングツールや生成AIによって自動化と高精度化が進んでおり、専門的な知識がなくても取り組みやすくなっています。

テキストマイニングについては、「テキストマイニングとは？分析手法やAI活用方法、おすすめツール9選を紹介」の記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。

感情の分析｜ポジ・ネガの傾向を把握する

感情の分析は、センチメント分析とも呼ばれ、口コミをポジティブ、ネガティブ、中立のいずれかに自動で判別する方法です。自然言語処理と機械学習などを使い、テキストに込められた感情を分類、定量化します。

評判が全体としてどちらへ傾いているのかを把握できるため、強みをさらに伸ばしたり、不満が生じているポイントを見つけ出したりするのに役立ちます。

話題・キーワードの分析｜頻出語や関連語をつかむ

話題やキーワードの分析は、口コミによく出てくる言葉や関連する語を抜き出し、そこで何が語られているのかを把握する方法です。出現頻度の高いキーワードを分析すると、顧客の関心が集まっている話題が見えてきます。

さらに、一緒に使われやすい共起語を分析すれば、言葉同士の結びつきや話題のまとまりをとらえることが可能です。新たな流行の発生や、自社商品の思いもよらない使われ方などを把握できる場合があります。

時系列の分析｜反応の推移を追う

時系列の分析は、口コミの言及量や感情が時間の流れのなかで、どう移り変わっていくのかを追う方法です。新商品の発売後やキャンペーンの実施後など、特定のタイミングで反応がどう変化したのかをとらえられます。施策の前後で口コミがどう変わったかを比べることで、効果を検証することもできます。

属性・セグメントの分析｜年代・性別などで比較する

属性やセグメントの分析は、取得できる属性情報をもとに投稿者を年代や性別、地域などで分類し、その傾向をつかむ方法です。属性ごとに口コミを比べると、年代や性別などによってニーズがどう違うのかが見えてきます。例えば、自社のメインターゲット層に絞り込めば、その層が何に関心を寄せているのかをより細かく分析できます。

競合比較の分析｜自社と競合の評価を比べる

競合比較の分析は、自社と競合の口コミを比較し、相対的な強みと弱みを把握する方法です。競合の商品がどの点で評価されているのかを知ることで、自社が打ち出すべき差別化の方向性を探れます。

このとき、よく利用されるものが競合比較手法の一つである「SOV（Share of Voice）分析」です。特定のメディアやSNSにおける言及数のうち、自社が占める割合を測ることで、競合と比べた自社ブランドの存在感や、市場での立ち位置を定量的につかめます。

ただし、SOV分析だけでは評価の内容まではわかりません。競合の口コミ内容も比較し、自社の改善点や差別化の方向性を探っていきましょう。

口コミの収集・分析ツールの選び方

口コミ分析にツールを取り入れる場合、顧客ニーズの把握や炎上対策、競合調査などのように目的によって適したツールは変わってきます。目的に合わせて、感情分析や競合比較、アラートといった必要な機能がそろっているかを見極めてください。

次に、そのツールがどのメディアに対応しているのかを確認しましょう。SNSやレビューサイト、Google マップなど、収集できる範囲は製品ごとに異なります。導入する前には費用対効果をよく考え、無料トライアルで操作のしやすさや分析の精度を試しておくと、ミスマッチを防げます。

併せて、初期設定の代行や電話、Zoomによる問い合わせ対応といった、導入や運用のサポートがどれだけ手厚いかも比較のポイントです。

おすすめのツールについては、「【2026年】AIデータ分析ツールおすすめ16選！無料版や選び方もご紹介」「【2026年】口コミ分析ツールおすすめ比較14選！選び方も解説」でそれぞれ解説しているため、併せてご覧ください。

口コミ分析の注意点

口コミには、事実に基づかない情報や、宣伝であることを隠したステルスマーケティングが紛れ込んでいることがあります。そのため、集めた声をどこまで信じて良いのか、信憑性を見極める姿勢が欠かせません。

投稿の多さや第一印象だけで判断せず、どのような文脈で語られているのか、誰が発信しているのかまで含めて総合的に見ていく必要があります。特に匿名で利用できるSNSは、投稿者の年代や性別といった属性をつかみにくく、情報の信憑性を判断しにくい点には気を付けたいところです。

また、1つの収集先だけに絞ると、データに偏りが生じるおそれがあります。必要に応じて複数のメディアから口コミを集めましょう。加えて、口コミは日々新たに投稿されるため、時期による偏りを抑え、情報の鮮度を保つうえでも、無理なく収集・分析を継続できる仕組みづくりが大切です。

口コミ分析の方法を押さえAIで効率化しよう

口コミ分析は、SNSやレビューサイトに集まる顧客の声を分析し、商品の改善やマーケティング施策へとつなげられる手法です。進め方としては、まず分析の目的とKPIを定め、対象となるメディアから口コミを集め、前処理を経て分析を実行し、その結果を施策へ落とし込むという流れになります。

とはいえ、口コミの収集や前処理には多くの工数がかかり、手作業だけでは膨大なデータを扱いきれないという課題を抱える現場も少なくありません。現場の負担を抑えながら口コミ分析を施策につなげるには、AIツールの活用が有効です。

AI Central Voiceはデータ収集から前処理、分析、レポート化までを一貫して支援するAIツールです。口コミ分析の効率を高めるために、ぜひ活用をご検討ください。