ECのレビュー分析と返信をAIに任せる

ECのレビュー対応は、いま何にどれだけ時間がかかっているのか

レビュー対応は、大きく3つの作業に分かれます。

• レビューを読んで、良い点・悪い点・改善要望を分類する作業
• 星の低いレビュー、頻出する不満点をまとめて商品担当・仕入担当に共有する作業
• レビューへの返信文を1件ずつ書く作業

このうち一番時間を食っているのは、実は返信文づくりではなく最初の「読んで分類する」作業です。 下の試算（月200件）では、この作業だけで月約12時間、1日8時間で数えて1日半ほどかかります。 これはこのサイトの試算で、公的機関の統計ではありません。

試算：月間レビュー200件のネットショップの場合

一般的な業務量から試算すると、レビュー対応にかかる時間はおおよそ次のとおりです。

試算の前提

• 月間レビュー200件、うち返信対象を半数の100件と仮定
• 分類・集計作業はAIが下書きを出し、担当者が確認する時間を含めて計算
• 返信文の作成は「AIが下書き→担当者が事実確認して投稿」までの時間を含む
• 返金・交換など個別対応が必要な案件の調査時間は、削減対象に含めない
• 店舗の規模・レビュー件数によって差は大きく変わるため、目安として読んでください
• 時給を1,500円と仮定すると、月16.5時間の削減は約2.5万円分の時間に相当します（あくまで目安）

AIに任せられるのは「分析」と「返信の下書き」の2つ

レビュー対応でAIに任せられる作業は、次の2種類に絞られます。

1. レビューの分析。星評価と本文をまとめて読み込ませ、「配送に関する不満」 「サイズ表記への指摘」「梱包への評価」のように内容を分類し、件数を集計させる作業です。 人が1件ずつ読むより先に、AIに「多い順に並べて」と頼むことで、 最初に見るべきレビューが絞り込めます。
2. 返信文の下書き作成。レビューの内容に応じて、感謝・お詫び・案内のトーンを使い分けた 返信文の案を作らせる作業です。過去の返信例を材料として渡しておくと、 店舗の言い回しに近い文案が出やすくなります。

どちらも「担当者が最初にやる仕事を減らす」役割で、最終的な確認と投稿は人が行います。

レビュー分析でAIができること

分析の作業は、次のような手順で任せられます。

• 直近1か月分のレビュー本文をまとめてAIに渡す
• 「良い点」「不満点」「改善要望」の3つに分けて件数を出させる
• 不満点の中で件数が多い順に並べさせる
• 商品ページの記載と実際の評価がずれている点（サイズ・色味・使用感など）を拾わせる

この作業で分かるのは「何件そう言われているか」という傾向であって、 「その指摘が正しいかどうか」の判断ではありません。指摘の真偽や、商品改善につなげるかどうかは、 担当者と仕入・商品担当が話し合って決める必要があります。

レビュー返信でAIができること

返信の下書きも、内容によって任せやすさが変わります。

好意的なレビューや軽微な指摘への返信は、AIが下書きを作り、担当者が内容を確認して 投稿するまでの時間を大きく減らせます。一方、返金や交換が絡む返信は、 「実際に何が起きたか」を先に確認しないと、事実と違う内容を投稿してしまう危険があります。 ここは下書きだけAIに作らせ、投稿前に事実関係を確認する運用にします。

AIに任せられない部分

次の判断はAIに任せられません。人が行う必要があります。

• 返金・交換の可否と、その金額・条件の決定
• 不正レビュー・悪意のある投稿を運営に通報するかどうかの判断
• 星の低いレビューを受けて、商品の仕様や仕入先を変更するかどうかの経営判断
• 個人情報や特定の人物が分かる内容を含むレビューへの対応

返金・交換が絡む案件では、AIは「レビューに書かれている内容」しか知らないため、 実際の注文履歴や配送状況と食い違う返信をしてしまうことがあります。 投稿前に注文データと照らし合わせる工程は残してください。

今日から使える指示文例

レビューの分類・集計を頼むときの指示文の例です。コピーして、自社のレビュー本文を 貼り付ける部分を置き換えて使ってください。

以下は当店のレビュー本文（直近1か月分・◯件）です。
次の3つに分類し、それぞれ件数の多い順に並べてください。

1. 良い点として挙げられている内容
2. 不満・改善要望として挙げられている内容
3. 商品ページの説明と実際の評価がずれている可能性がある点

出力は箇条書きで、各項目に該当するレビューの件数も添えてください。
個人が特定できる情報が含まれるレビューは、要約せずそのまま抜き出して別枠にしてください。

[ここにレビュー本文を貼り付ける]

返信文の下書きを頼むときの指示文の例です。

以下はお客様からのレビューです。当店の返信のトーンに合わせて、
返信文の下書きを作成してください。

条件:
- 返金・交換など個別の対応を確約する表現は使わない
- 事実関係が不明な指摘には「確認します」とだけ書き、断定しない
- 過去の返信例のトーンに合わせる（下に貼り付ける）
- 文字数は200字前後

[ここにレビュー本文を貼り付ける]

過去の返信例:
[ここに自社の返信例を2〜3件貼り付ける]

「ここにレビュー本文を貼り付ける」の部分を、実際のレビュー内容に置き換えて使ってください。

導入前チェックリスト

レビュー分析・返信の下書きにAIを使い始める前に、次の点を確認してください。

• □ レビュー本文にお客様の氏名・住所・電話番号など個人情報が含まれていないか確認したか
• □ 使うAIツールが、入力した内容を学習に使わない設定になっているか確認したか
• □ 返金・交換が絡む返信は、投稿前に注文データと突き合わせる運用になっているか
• □ 誰が最終確認して投稿するか、担当者を決めているか

よくある質問

レビュー分析はどんなAIツールでできますか。

チャット形式のAIツールに、レビュー本文をまとめて貼り付けるだけで始められます。 専用のツールを新しく契約しなくても、既に使っているAIチャットで試すことができます。 本格的に運用する場合は、レビュー管理システムとAIを連携させたツールもあります。 料金や機能はツールによって異なります【各自確認：導入を検討するツールの料金と対応レビュー件数を、 各社の公式サイトで確認してください】。例えばNaviPlusレビューのAI返信サポート機能は、 月間レビュー投稿数が2,000件以下であれば追加費用なしで使え、それを超えると別見積もりになります （2026年9月時点、NaviPlus公式サイト https://naviplus.dgbt.jp/review/ai_reply_support.html で確認）。

星1のレビューにもAIで返信してよいですか。

下書きの作成まではAIに任せられますが、そのまま投稿するのは避けてください。 注文内容を確認したうえで担当者が文面を調整してから投稿する必要があります。

返信のトーンを店舗ごとに統一したいのですが、可能ですか。

過去の返信例をいくつかAIに読み込ませたうえで下書きを頼むと、 言い回しが近い文案が出やすくなります。ただし完全に同じ言い回しにはならないため、 投稿前に担当者が読み直して調整する工程は残してください。

小さいネットショップでも導入する意味はありますか。

月間のレビュー件数が少ない店舗でも、分類・集計の手間そのものは減らせます。 ただし件数が少ない場合は、削減できる時間も本文の試算より小さくなります。 自社の件数に置き換えて試算し直すことをおすすめします。

レビューが不正投稿かどうかは、AIで見分けられますか。

AIは文面の傾向(不自然な言い回し、極端な評価の集中など)を手がかりとして示すことはできますが、 不正投稿かどうかの最終判断や、ECモールへの通報は人が行う必要があります。 判断を誤ると通報自体がトラブルになるため、疑わしい場合は担当者が個別に確認してください。