Gemini in AppSheet|商品レビューの評価をAIが自動集計！顧客満足度をリアルタイムで把握！作り方を簡単に説明

商品レビューの評価をAIが自動集計！顧客満足度をリアルタイムで把握！作り方を簡単に説明

ECサイトを運営している方、店舗でアンケートを取っている方、あるいはサービス提供後にフィードバックを募っている方々、毎日多くのお客様の声（商品レビューや評価）が寄せられていることでしょう。しかし、これらのレビューを一つひとつ読んで、ポジティブな意見、ネガティブな意見、改善点などを手作業で分類・集計するのは、想像以上に大変な作業ではありませんか？

「たくさんレビューは届くけれど、結局、全体の傾向が掴めない…」

「悪い評価が付いたけど、具体的に何が悪かったのか、すぐに把握できない…」

こんな状況では、せっかくの貴重な「お客様の声」が、改善のチャンスとして活かしきれないままになってしまうかもしれません。

お客様から寄せられたレビューをAIが自動で分析し、ポジティブ・ネガティブな評価の傾向を数値化してくれるだけでなく、具体的な改善点やキーワードまで抽出してくれたら？そして、その分析結果をリアルタイムでダッシュボードに表示し、いつでも顧客満足度を把握できるとしたら、どうでしょう？

Googleのノーコード開発ツール「AppSheet」と、最先端の生成AI「Gemini」の連携は、この「お客様の声の見える化」を誰でも簡単に実現します。プログラミングの知識は一切不要。AIが膨大なレビューデータの中から価値あるインサイトを瞬時に抽出し、顧客満足度向上と売上アップに直結する改善活動を強力にサポートしてくれるのです。

なぜ今、商品レビューのAI自動集計が不可欠なのか？その課題とAIの価値

お客様の声は、ビジネスにとって最も貴重な情報源の一つです。しかし、レビューデータの量が膨大になるにつれて、その有効活用は大きな課題となります。

「レビューが多すぎて分析しきれない」問題

特にECサイトなどでは、毎日数百、数千件のレビューが寄せられることも珍しくありません。これらのレビューを人間が手作業で全て読み込み、分類し、集計することは、現実的に不可能です。結果として、レビューは溜まっていく一方で、具体的な改善アクションに繋がらない「宝の山」になってしまいがちです。

「評価の意図が掴みにくい」問題

お客様のレビューは、星評価だけでなく、自由記述のコメントも含まれています。同じ「星3つ」でも、その理由が「価格が高い」のか「機能が不足している」のかで、取るべき改善策は大きく異なります。コメントの内容を深掘りし、お客様の真の意図を正確に把握することは、時間とスキルを要します。

「リアルタイム性の欠如」問題

商品やサービスの問題点が発覚しても、そのレビューが手作業で集計されるのを待っていては、対応が後手に回ってしまいます。顧客満足度が低下するだけでなく、SNSなどでネガティブな情報が拡散し、ブランドイメージを損なうリスクも高まります。リアルタイムで問題を検知し、迅速に対応できる仕組みが求められています。

「主観による分析の偏り」問題

レビューの分析を人間が行う場合、個人の主観や解釈の偏りが生じる可能性があります。特定のレビューを過大評価したり、見落としてしまったりすることで、客観的な顧客満足度を把握できないことがあります。

ここに、Gemini in AppSheetが大きな解決策を提示します。AIが膨大なレビューデータを自動で、かつ客観的に分析し、ポジティブ/ネガティブな傾向、具体的な改善点、頻出キーワードなどを瞬時に抽出します。これにより、上記の問題を根本から解決し、顧客満足度向上に向けた迅速かつデータに基づいた意思決定を可能にするのです。

商品レビューをAIが自動集計し、顧客満足度をリアルタイムで把握するアプリの作り方：Google Geminiをフル活用！

実際にGoogle Gemini in AppSheetを活用して、商品レビューをAIが自動集計し、顧客満足度をリアルタイムで把握するアプリの具体的な作り方をステップバイステップで解説していきます。

このシステムを構築するには、商品情報、レビューデータ、そしてAIによる分析結果を統合し、リアルタイムで可視化する仕組みを構築します。

アプリの「土台」となる商品・レビューデータを準備する

AIがレビューを分析するためには、商品情報と、お客様から寄せられたレビューのテキストデータが必要です。ここでは、Google スプレッドシートをデータソースとして活用します。

ステップ1：Google スプレッドシートで商品マスタとレビューデータを定義する

Google スプレッドシートを開き、新しいシートを作成します。商品情報と、それに対するレビュー情報を管理するための列見出しを入力しましょう。

例：商品マスタシート

商品ID	商品名	カテゴリ	平均評価	レビュー数	AIポジティブ率	AIネガティブ率	AI主要改善点
P001	〇〇スマホケース	スマホアクセサリー
P002	△△充電ケーブル	電子機器

商品ID: 各商品を一意に識別するID。
商品名: 商品の名称。
カテゴリ: 商品のカテゴリ。
平均評価: アプリで計算する平均星評価。
レビュー数: 該当商品のレビュー総数。
AIポジティブ率 / AIネガティブ率: AIが分析したレビューのポジティブ/ネガティブな感情の割合。
AI主要改善点: AIがレビューから抽出した、その商品の主要な改善点（キーワードやフレーズ）。

例：商品レビューシート

レビューID	商品ID（参照）	評価（星）	レビューコメント	投稿日時	感情（AI判定）	抽出キーワード（AI）	提案改善点（AI）
R001	P001	5	デザインがとても可愛く、手触りも良いです。	2025/07/20 10:30
R002	P001	3	デザインはいいけど、耐久性が少し心配です。	2025/07/21 14:00
R003	P002	1	充電速度が遅く、すぐに壊れました。	2025/07/22 09:15

レビューID: 各レビューを一意に識別するID。
商品ID（参照）: どの商品に対するレビューかを示す商品ID（商品マスタの商品IDを参照）。
評価（星）: お客様が付けた星評価（1～5など）。
レビューコメント: お客様の自由記述コメント。ここがAI分析の対象となります。
投稿日時: レビューが投稿された日時。
感情（AI判定）: AIがレビューコメントの感情を判定した結果（例: ポジティブ, ネガティブ, 中立）。
抽出キーワード（AI）: AIがレビューコメントから抽出した重要なキーワード。
提案改善点（AI）: AIがレビューコメントから提案する具体的な改善点。

ステップ2：AppSheetで新しいアプリを作成する

AppSheetのウェブサイト（appsheet.com）にアクセスし、Googleアカウントでログインします。「+ Make a new app」から「Start with your own data」を選択し、アプリの名前（例：「商品レビュー分析」）とカテゴリを設定します。

データソースの選択画面で、先ほど準備したGoogle スプレッドシートを選択し、「Select」をクリックします。AppSheetがスプレッドシートの各シートをテーブルとして認識し、自動的にアプリの基本的な形を生成してくれます。

Google Geminiを組み込む！レビューの「感情分析」と「改善点抽出」のAI Taskを設定する

ここからが、Google Geminiの「AI Task」をAppSheetのAutomationに組み込む核心部分です。AIがレビューコメントを分析し、感情判定、キーワード抽出、そして具体的な改善点提案まで行う仕組みを構築します。

ステップ1：AIによる「レビューコメント分析」Automationを設定する

AppSheetエディタの左側メニューから「Automation」を選択し、「+ New Bot」をクリックして新しいボットを作成します（例：「レビューコメント分析」）。
Event（いつ動かすか）:
- Event Type: 「Data change」
- Table: 「商品レビュー」テーブルを選択します。
- Change Type: 「Adds only」（新しいレビューが追加されたとき）。
  - これで、新しいレビューが投稿されるたびに、この自動化プロセスが開始されます。
Process（何をするか）：
- ステップ1：「AI Task – 感情判定」
  - 「+ Add a step」をクリックし、「Run a task」を選択します。
  - Task Type: 「AI Task」を選び、その中の「Generate content」を選択します。
  - Prompt for AI: ここに、AIにレビューコメントの感情を判定させるプロンプトを記述します。
    以下の商品レビューコメントを読み、その感情がポジティブ、ネガティブ、または中立のいずれであるかを判断してください。単語一つで回答してください。レビューコメント: [レビューコメント]
  - Save the generated content to these columns: AIが生成した感情判定結果を保存するカラムとして、「感情（AI判定）」を選択します。
- ステップ2：「AI Task – キーワード抽出と改善点提案」
  - Condition (オプション): ネガティブなレビューの場合のみ、改善点を提案するように条件を設けることも可能です。例えば、[感情（AI判定）] = "ネガティブ"
  - 「+ Add a step」をクリックし、「Run a task」を選択します。
  - Task Type: 「AI Task」を選び、その中の「Generate content」を選択します。
  - Prompt for AI: ここに、AIにレビューコメントから重要なキーワードと具体的な改善点を抽出・提案させるプロンプトを記述します。
    以下の商品レビューコメントを読み、そのコメントが示唆する重要なキーワード（3つ以内）と、具体的な商品やサービスの改善点（1つ）を簡潔に提案してください。レビューコメント: [レビューコメント] 出力形式: キーワード: [キーワード1], [キーワード2], [キーワード3] 改善点: [改善点の具体的な提案]
  - Save the generated content to these columns: AIが生成した結果を保存するカラムとして、「抽出キーワード（AI）」と「提案改善点（AI）」を選択します。

これで、新しいレビューが投稿されるたびに、AIがそのレビューコメントを分析し、感情判定、キーワード抽出、そして具体的な改善点提案を自動で行うようになります。

ステップ3：商品マスタの「AIポジティブ率」「AIネガティブ率」「AI主要改善点」を更新するAutomationを設定する

AIが個々のレビューを分析できたら、次にその結果を商品マスタに集計し、商品ごとの顧客満足度を可視化します。

AppSheetエディタの左側メニューから「Automation」を選択し、「+ New Bot」をクリックして新しいボットを作成します（例：「商品マスタ集計更新」）。
Event（いつ動かすか）:
- Event Type: 「Data change」
- Table: 「商品レビュー」テーブルを選択します。
- Change Type: 「Adds only」（新しいレビューが追加されたとき）。
- Condition: ISNOTBLANK([感情（AI判定）]) （AIによる分析が完了した場合）。
Process（何をするか）：
- ステップ1：「関連する商品レコードを取得」
  - 「+ Add a step」をクリックし、「Data: Find rows to process」を選択します。
  - Table: 「商品マスタ」テーブルを選択します。
  - Condition: [商品ID] = [_THISROW].[商品ID（参照）] （現在処理中のレビューに紐づく商品レコードを取得）。
  - Result in: 変数名（例: TargetProduct）。
- ステップ2：「商品マスタの集計値を更新」
  - 「+ Add a step」をクリックし、「For each row in」を選択します。
  - Row list: TargetProduct を選択します。
  - このループ内で、以下のタスクを実行します。
    - タスクA：「商品マスタの評価関連カラムを更新」
      - 「+ Add a step」をクリックし、「Data: Set the values of some columns in this row」を選択します。
      - Set these columns:
        平均評価: AVERAGE(SELECT(商品レビュー[評価（星）], [商品ID（参照）] = [_THISROW].[商品ID]))
        SELECTで該当商品の全レビューの星評価を取得し、AVERAGEで平均を計算します。
        レビュー数: COUNT(SELECT(商品レビュー[レビューID], [商品ID（参照）] = [_THISROW].[商品ID]))
        該当商品のレビュー総数をカウントします。
        AIポジティブ率: COUNT(SELECT(商品レビュー[レビューID], AND([商品ID（参照）] = [_THISROW].[商品ID], [感情（AI判定）] = "ポジティブ"))) / COUNT(SELECT(商品レビュー[レビューID], [商品ID（参照）] = [_THISROW].[商品ID])) * 100
        該当商品のポジティブ判定レビュー数を総レビュー数で割って、パーセンテージを計算します。
        AIネガティブ率: COUNT(SELECT(商品レビュー[レビューID], AND([商品ID（参照）] = [_THISROW].[商品ID], [感情（AI判定）] = "ネガティブ"))) / COUNT(SELECT(商品レビュー[レビューID], [商品ID（参照）] = [_THISROW].[상품ID])) * 100
        該当商品のネガティブ判定レビュー数を総レビュー数で割って、パーセンテージを計算します。
        AI主要改善点: TOP(UNIQUE(SELECT(商品レビュー[提案改善点（AI）], AND([商品ID（参照）] = [_THISROW].[商品ID], ISNOTBLANK([提案改善点（AI）])))), 3)
        該当商品のレビューからAIが提案した改善点の中から、最も頻出する上位3つなどを抽出します。UNIQUEで重複を排除し、TOPで上位を取得します。

これで、新しいレビューが投稿されるたびに、AIがレビューを分析し、その結果が商品マスタに集計され、顧客満足度の傾向をリアルタイムで把握できるようになります。

アプリを実際に使ってみる

アプリを保存し、デプロイします。
商品データを登録します。
テストのため、新しい商品レビューを登録します。
- アプリから「商品レビュー」を追加し、「商品ID（参照）」で対象商品を選び、「レビューコメント」に具体的な内容を入力します。
- 例1（ポジティブ）: 「デザインが最高！使いやすくて大満足です。これからも愛用します。」
- 例2（ネガティブ）: 「思ったよりバッテリーの持ちが悪いです。充電速度ももう少し速いと嬉しい。」
- 例3（中立）: 「普通に使えます。特に不満もありません。」
データを保存すると、バックグラウンドでGeminiのAI Task（ステップ1、2）が実行され、「感情（AI判定）」、「抽出キーワード（AI）」、「提案改善点（AI）」カラムが自動で埋まります。
AI分析が完了すると、その結果をトリガーに「商品マスタ集計更新」ボット（ステップ3）が実行され、該当商品の「平均評価」「レビュー数」「AIポジティブ率」「AIネガティブ率」「AI主要改善点」が自動で更新されるはずです。
アプリで商品マスタや、後述するダッシュボードを開き、顧客満足度や改善点がリアルタイムで可視化されていることを確認してください。

これで、手動でのレビュー集計や分析の手間から解放され、AIが「お客様の声」をリアルタイムで分析し、顧客満足度向上と事業改善のための強力なインサイトを提供してくれるようになりました！

Googleの機能連携で、顧客満足度向上戦略をさらに強化する！

この商品レビュー分析アプリは、Googleの他の強力な機能と連携することで、その価値を何倍にも高めることができます。

Google Looker Studio (旧 Google Data Studio) との連携：顧客満足度ダッシュボードの構築

プロフェッショナルなダッシュボード作成: AppSheetの商品マスタやレビューデータをGoogle スプレッドシート経由でGoogle Looker Studioに連携させ、顧客満足度をリアルタイムで可視化する、プロフェッショナルなダッシュボードを構築します。

ダッシュボードの表示例

全商品の平均評価とレビュー総数の推移
カテゴリ別、商品別のポジティブ/ネガティブ率の比較（棒グラフ、円グラフ）
ネガティブレビューから抽出された「主要改善点」のワードクラウドやランキング
特定期間のレビューコメントから頻出するキーワード分析
特定のレビュー感情（例: ネガティブ）に絞り込んだコメント一覧

戦略的意思決定の支援: このダッシュボードを見るだけで、経営層や商品開発チーム、マーケティングチームは、どの商品に問題があるのか、お客様が何を求めているのか、次に何を改善すべきかといった、具体的なアクションに繋がる意思決定を迅速に行えるようになります。

Google Chat / Google Meetとの連携：問題発生時の迅速な情報共有と対策会議

ネガティブなレビューや重大な問題がAIによって検知された場合、迅速なチーム連携が不可欠です。

Automationの設定: レビューコメントの感情が「ネガティブ」と判定され、かつ「提案改善点（AI）」が生成された場合に、Google Chatの関連部署（例: 商品開発部、カスタマーサポート部）のスペースに自動でメッセージを投稿するAutomationを設定します。
緊急会議の自動招集: 特に深刻なネガティブレビューが投稿された場合、自動でGoogle Meetの緊急会議を招集するAutomationを設定することも可能です。関係者に即座に会議URLを共有し、状況共有と対策検討の場を迅速に提供できます。
例：
- Event: 「商品レビュー」テーブルの「感情（AI判定）」が「ネガティブ」になったとき。
- Process:
  1. 「Run a task」で「Send a message to a channel」を選択し、関係部署のチャットに通知。
  2. メッセージ例:
    【緊急】ネガティブレビューが投稿されました！商品名: [商品ID（参照）].[商品名] 評価: [評価（星）]星レビューコメント: [レビューコメント] AI提案改善点: [提案改善点（AI）] 商品詳細はこちら: <<LINKTOROW([商品ID（参照）], "商品マスタ_Detail")>>
  3. 必要であれば、「Run a task」で「Google Meet: Create a meeting」を選択し、会議URLを生成してチャットに投稿。

Google Formsとの連携：レビュー収集の効率化

AppSheetアプリと連携して、Google Formsを使ってレビューを収集することも可能です。

簡単なレビュー投稿: お客様が簡単にレビューを投稿できるように、Google Formsでレビューフォームを作成し、そのURLを商品購入後などに送信します。
自動でAppSheetに連携: Google Formsの回答は自動的にGoogle スプレッドシートに保存されるため、そのスプレッドシートをAppSheetの「商品レビュー」テーブルとして設定すれば、スムーズにAI分析の対象とすることができます。

Google Workspace（Gmail/Docs）との連携：顧客への個別対応と対応履歴管理

特に重要なレビューや、個別対応が必要な顧客からのレビューに対して、迅速にアプローチできます。

Gmailによる個別返信の自動化: AIが分析したレビュー内容に基づいて、カスタマーサポート担当者がGmailで個別に返信する際のテンプレートをAIに生成させたり、簡易的な返信を自動送信するAutomationを設定したりできます。
対応履歴の管理: 個別対応を行った場合、その対応履歴をAppSheetアプリのレビュー詳細画面に記録するカラムを追加することで、対応状況を一元管理し、チーム内での情報共有を促進できます。

Google Gemini in AppSheetで、顧客満足度を事業成長の原動力に

Google Gemini in AppSheetを活用した商品レビューのAI自動集計システムは、単なるレビュー管理の効率化に留まりません。それは、「お客様の声」という無形資産を最大限に活用し、顧客満足度を飛躍的に向上させ、結果として企業の売上とブランド価値を高めるための、極めて強力な戦略的ツールです。

このシステムを導入することで、以下の大きなメリットが享受できます。

リアルタイムな顧客満足度把握: 膨大なレビューデータの中から、顧客満足度の傾向や具体的な改善点をリアルタイムで把握できるようになります。
迅速な課題発見と解決: AIがネガティブなレビューや改善点を自動で検知し、即座に担当者に通知するため、問題が深刻化する前に迅速な対策を講じられます。
データに基づいた商品/サービス改善: 感情分析やキーワード抽出、改善点提案といったAIの知見に基づき、顧客ニーズに合致した商品開発やサービス改善をデータドリブンで行えます。
顧客ロイヤルティの向上: お客様の声に迅速かつ的確に対応できる体制を構築することで、顧客は「自分たちの声が届いている」と感じ、企業への信頼感とロイヤルティを高めます。
競合優位性の確立: 競合他社に先駆けて顧客ニーズを把握し、素早く商品やサービスに反映することで、市場における競争優位性を確立できます。

プログラミングの知識は必要ありません。Google GeminiのAIの知能と、AppSheetのノーコード開発の柔軟性が一体となることで、あなたのビジネスは、これまでとは比べ物にならないほど「お客様の声」に耳を傾け、それを成長の原動力に変えることができるようになるでしょう。

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