「レビューでたくさんの改善点が出てきたけど、どうやって整理すれば良いの？」
「お客様の声を効率的に分析したいけど、どうしたら良いのかわからない…。」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、レビューから改善点を効率的に抽出・整理するための3つの実践的なプロンプト例と、その具体的な活用方法を、誰でもタスク形式で使える生成AIツール『Taskhub』を提供する弊社が実際に使っているプロンプトをご紹介します。
カスタマーフィードバックを有効活用したい方に役立つ内容となっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
レビュー分析プロンプトの利用ガイド
プロンプトエンジニアリングは日々進化を続けており、以下のプロンプトは品質を保証するものではありません。ご自身の用途に合わせてカスタマイズしながら、最も使いやすいプロンプトを作成してみてください。
こんな人におすすめ！
- カスタマーサポート担当者
- 顧客の声を効率的に分析したい
- 改善点の優先順位付けに悩んでいる
- プロダクトマネージャー
- ユーザーフィードバックを製品開発に活かしたい
- データドリブンな意思決定を行いたい
- マーケティング担当者
- VOC（Voice of Customer）を的確に把握したい
- 効果的なマーケティング施策を立案したい
レビュー分析プロンプトで得られる効果
- レビューデータから重要な改善点を自動で抽出できる
- ユーザーの声を体系的に整理・分類できる
- 具体的なアクションプランの作成をサポート
これらのプロンプトを活用することで、膨大なレビューデータの中から本質的な課題を効率的に抽出し、優先順位をつけた改善施策の立案が可能になります。
レビューから改善点を抽出するプロンプトの活用メリット
1. データ分析の効率化と正確性の向上
レビューデータから重要なインサイトを素早く抽出できることで、以下のメリットがあります：
- ユーザーの生の声から具体的な改善ポイントを特定可能
- 感情分析や要望の傾向を定量的に把握
- 人的バイアスを最小限に抑えた客観的な分析が実現
2. カスタマーサポート品質の向上
レビュー内容を体系的に整理・分析することで：
- よくある問い合わせや不満点の早期発見
- 製品・サービスの改善優先順位の明確化
- カスタマージャーニー全体における課題の可視化
3. マーケティング戦略への直接的活用
収集したデータを戦略立案に活かすことで：
- ターゲットユーザーのニーズに即した製品開発
- 顧客満足度向上につながる具体的な施策の立案
- 競合との差別化ポイントの発見と強化
これらの活用により、ユーザー中心の製品・サービス開発が可能となり、結果として顧客満足度の向上とビジネスの成長につながります。
レビュー分析プロンプトのご紹介
# 命令
以下のレビューテキストから、製品・サービスの具体的な改善点を抽出してください。
- 改善点は優先度の高い順に箇条書きでリストアップ
- 各改善点に対して、具体的な対策案も提示
- ポジティブな意見とネガティブな意見を分けて整理
- 数値データがある場合は特に注目して分析
# 意識すること
- 感情的な表現は避け、客観的な分析を心がける
- 実現可能な改善案のみを抽出
- 複数のレビューで言及されている点を重視
- コストと効果のバランスを考慮
- ユーザー体験の向上につながる項目を優先
# ターゲット
例：
- ECサイトの運営担当者
- 商品開発チームのマネージャー
- カスタマーサポート責任者
- マーケティング担当者
- プロダクトマネージャー
# 用途
例：
- 商品・サービスの品質改善
- ユーザー満足度の向上
- 売上・コンバージョン率の改善
- 競合との差別化ポイントの発見
- 新商品開発のインサイト収集レビュー分析プロンプトの実行例を3つ紹介
それではプロンプトが正しく機能した実例を見てみましょう。ご自身の活用イメージをより膨らませてみましょう。
前述のプロンプトテンプレートの命令文に、以下の「入力プロンプト」を記入し、実行しました。例1：飲食店のレビュー分析
入力プロンプト：
以下のレビューから改善すべき点を抽出し、優先度と具体的な対応案を提示してください。
レビュー内容：
「料理は美味しかったのですが、待ち時間が30分以上かかり、店員の対応も素っ気なかったです。」
出力結果：
抽出された改善点：
優先度高：
– 待ち時間の改善
→ 予約システムの導入、キッチンスタッフの増員
優先度中：
– 接客態度の改善
→ 接客研修の実施、マニュアルの見直し
例2：アプリのユーザーレビュー
入力プロンプト：
以下のレビューから改善すべき点を抽出し、優先度と具体的な対応案を提示してください。
レビュー内容：
「機能は便利だけど、起動が遅いし、たまにクラッシュします。デザインも古く感じます。」
出力結果：
抽出された改善点：
優先度高：
– アプリの安定性向上
→ バグ修正、パフォーマンス最適化
優先度中：
– UI/UXの刷新
→ モダンなデザインへのアップデート
例3：ホテルの宿泊レビュー
入力プロンプト：
以下のレビューから改善すべき点を抽出し、優先度と具体的な対応案を提示してください。
レビュー内容：
「立地は良いのですが、部屋の清掃が行き届いておらず、Wi-Fiの接続も不安定でした。」
出力結果：
抽出された改善点：
優先度高：
– 清掃品質の改善
→ 清掃チェックリストの導入、研修強化
優先度中：
– Wi-Fi環境の改善
→ 通信インフラの強化、ルーターの増設
レビューから改善点を抽出するプロンプト活用の注意点
1. 感情的な表現の適切な解釈と分析
レビューには感情的な表現が含まれることが多く、その解釈には注意が必要です。
プロンプトを作成する際は以下の点に留意しましょう：
- ネガティブな表現の背後にある具体的な課題の特定
- 主観的な意見から客観的な事実を抽出
- 感情表現を定量化できる指標への変換
例：
「とても使いにくい」→「具体的にどの機能やプロセスに課題があるか分析してください」
2. データの代表性と信頼性の確保
レビューデータの質と量は改善点抽出の精度に直結します：
- 十分なサンプル数の確保
- 特定の時期や条件に偏らないデータ収集
- 明らかな悪意のあるレビューの除外
例：
「過去6ヶ月分のレビューから、繰り返し言及されている上位3つの課題を抽出し、
それぞれの言及頻度と具体的な改善案を提示してください」
3. アクション可能な改善案への変換
抽出した改善点を実行可能な施策に落とし込むことが重要です：
- 優先順位付けの基準の明確化
- 具体的なアクションプランへの変換
- 改善効果の測定方法の設定
改善点抽出のフレームワーク：
1. 問題の特定
2. 影響度の評価
3. 実現可能性の検討
4. 具体的な改善施策の立案これらの注意点を意識することで、レビューからより効果的に改善点を抽出し、
実践的な改善活動につなげることができます。
ChatGPTでレビューから改善点を抽出する際のプロンプトのまとめ
ビジネスにおいて顧客の声を理解し、サービス改善につなげることは非常に重要です。しかし、大量のレビューデータから有用な改善点を抽出することは、時間と労力がかかる作業でした。
この課題を解決するのが、生成AI活用プラットフォーム「Taskhub」です。Taskhubは、レビュー分析に特化したプロンプトを含む200種類以上の実用的なAIタスクを提供しています。直感的な操作で、レビューデータから重要な改善ポイントを自動的に抽出し、アクション可能な形式でまとめることができます。
特に、以下のような業務で効果を発揮します：
- カスタマーレビューの分析
- アプリストアのフィードバック整理
- アンケート回答の傾向分析
- SNSの口コミデータ分析
Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアな環境で、企業の重要なデータを安全に処理することが可能です。
プロンプトエンジニアリングの知識がなくても、すぐに実務で活用できるよう設計されていますので、レビュー分析業務の効率化にお悩みの方は、ぜひTaskhubのサービス概要資料をダウンロードしてご確認ください。
