生成AIで口コミを分析する具体手順｜ツール名・プロンプト例つき

口コミが少しずつ溜まってくると、「1件ずつ返信する」だけでなく、「口コミ全体から何を改善すべきか」を把握したくなります。個別の返信文の作り方はMEO対策にAIを使う方法5選で紹介しましたが、この記事ではその一歩先、蓄積した口コミをまとめて生成AIに分析させる具体的な手順を、プロンプト例つきで紹介します。

口コミ分析にAIを使う前の準備

分析を始める前に、次のものを用意します。

• 直近の口コミ本文（コピーしてまとめておく。目安は20〜30件程度）
• ChatGPTなど、テキストを読み込ませて要約・分類させられる生成AIチャットツール

口コミ本文は、GBPの管理画面から1件ずつコピーするか、まとめてテキストファイルに貼り付けておくと、次の手順がスムーズです。

件数の目安を20〜30件としているのは、少なすぎると傾向が見えず、多すぎると一度に読み込ませきれないことがあるためです。口コミが少ない段階では、無理にまとめず個別に読むほうが早い場合もあります。

AIに渡す前に、個人が分かる情報を外す

口コミは、お客様が書いた文章です。生成AIのサービスに貼り付ける前に、個人が特定できる情報を外してください。分析には投稿者名も日付も必要ありません。

• 投稿者名・アカウント名は削除する：本文だけをコピーします
• 本文中の固有名詞に注意する：スタッフの実名や、来店者本人の勤務先・家族構成などが書かれている場合は、その部分を伏せます
• サービスの設定を確認する：入力内容が学習に使われる設定になっていないかを、利用するツールの設定画面で確認してください

店舗側の判断で外部サービスに渡す情報なので、どこまで貼るかは慎重に決めてください。迷う内容は、要約して渡す方法もあります。

分析の具体手順（プロンプト例つき）

手順1：頻出する指摘・評価ポイントを分類させる

用意した口コミ本文をAIに読み込ませ、次のように指示します。

以下は当店に寄せられた口コミです。内容を「良い評価のポイント」と「改善を求める指摘」に分類し、それぞれ頻出しているものから順に箇条書きでまとめてください。
（ここに口コミ本文を貼り付け）

手順2：改善優先度を整理させる

分類結果をもとに、さらに優先度をつけさせます。

上記の「改善を求める指摘」について、対応の緊急性が高いと思われる順に並べ替え、それぞれの理由も一言添えてください。

手順3：時系列の変化を確認させる（口コミが多い場合）

口コミが多く溜まっている場合は、期間を分けて依頼すると、変化の傾向も把握できます。

先月分の口コミと今月分の口コミを比較し、指摘内容に変化があれば教えてください。

もう一歩踏み込むプロンプト例

分類と優先度づけができたら、次の3つも試す価値があります。いずれも、そのまま貼り付けて使えます。

指摘の背景を推測させる

上記の「改善を求める指摘」それぞれについて、店舗側のどの工程に原因がありそうかを推測し、確認すべき点を挙げてください。断定せず、可能性として示してください。

良い評価を発信材料に変える

「良い評価のポイント」をもとに、Googleビジネスプロフィールの投稿文の案を3つ作ってください。1案150文字以内、誇張した表現は使わないでください。

返信の下書きを作らせる

次の口コミへの返信文の案を作ってください。指摘に具体的に触れ、謝罪と改善の姿勢を示し、定型文に見えない書き方にしてください。
（ここに口コミ本文を貼り付け）

返信文はそのまま使わず、必ず店舗側で手を入れてください。なお、Googleでクチコミに返信するには、ビジネスのオーナー確認が必要です。返信の型そのものは 飲食店のクチコミ返信の例文集｜シーン別テンプレ10選と星1・クレーム対応フレーズ、Googleマップでの返信のコツは 飲食店のクチコミ返信の例文集｜シーン別テンプレ10選と星1・クレーム対応フレーズ にまとめています。

出てきた結果を鵜呑みにしないための確認

生成AIは、元の文章に無い内容をもっともらしく書くことがあります。分析結果を使う前に、次の2点だけ確認してください。

• 件数の主張を確かめる：「〇件で指摘されています」と出てきたら、実際の口コミ本文で数えます。頻度の判断はここが土台になります
• 引用が実在するか確かめる：口コミの一部を引用してきた場合、その文が本当に存在するかを検索して確認します

確認の手間を減らすには、最初の指示に「口コミ本文に書かれていないことは推測せず、書かれている内容だけでまとめてください」と一文加えておく方法があります。

分析結果の活用の仕方

AIが整理した分析結果は、そのまま次のような使い方ができます。

• 改善優先度が高い指摘から、スタッフ間で対応を検討する
• 「良い評価のポイント」は、GBPの投稿や説明文で積極的にアピールする材料にする
• 分析結果はそのまま鵜呑みにせず、実際の口コミ本文と照らし合わせて確認する

生成AIの分析はあくまで整理の補助であり、最終的な判断は店舗側で行うことが前提です。

近隣店の口コミも同じ手順で読む

同じ手順は、近隣の同業店に寄せられた口コミにも使えます。公開されている情報なので、閲覧してまとめること自体に問題はありません。自店の口コミだけを見ていると「自店の中での良し悪し」しか分かりませんが、周辺と並べると、その地域で何が期待されているかが見えてきます。

指示の出し方は自店のときとほぼ同じで、最後に比較の観点を足します。

以下は近隣の同業店に寄せられた口コミです。よく挙げられている評価点と不満点をそれぞれまとめ、最後に、先ほど分析した当店の傾向との違いを整理してください。

見るべきは、自店に無い評価点と、周辺では不満が出ているのに自店では出ていない点です。前者は伸ばす余地、後者は自店の強みとして発信できる材料になります。

なお、特定の店舗名を挙げて比較する内容を、そのまま自店の投稿や広告に使うのは避けてください。分析はあくまで自店の改善のために使います。

続けるための頻度と記録

一度分析して終わりにすると、改善したかどうかが分かりません。月に1回、同じ手順で回す程度で十分です。

• 分析した日と、対象にした口コミの期間
• 上位に挙がった指摘（3つ程度）
• その月に実際に変えたこと

この3つを残しておけば、翌月の分析結果と見比べたときに、手を入れた点が減っているかを確認できます。口コミの件数そのものを増やす取り組みは 飲食店の口コミが増えない理由は「導線」｜Google口コミを自然に増やす3つの改善策 を参照してください。

まとめ

口コミへの個別返信に加えて、蓄積した口コミ全体をAIに分析させることで、「何を優先的に改善すべきか」が見えやすくなります。まずは直近の口コミ20件程度をまとめて、今回のプロンプト例を試してみてください。

出典

• Google ビジネス プロフィール ヘルプ「ユーザーからのクチコミを管理する」（2026年10月29日確認）

本記事の公式情報は2026年10月29日時点のものです。画面や仕様は変更されることがあるため、実際の操作時は最新のヘルプもご確認ください。

投稿者プロフィール

matokaスタッフ

飲食店専門のWEB集客支援を行う、matoka株式会社（東京都品川区上大崎）の編集チームです。

普段の仕事は、Googleビジネスプロフィールの運用と口コミ対応（MEO対策）、食べログ・ホットペッパーグルメなどグルメサイトの運用代行、SNS運用とホームページ制作、訪日外国人向けの多言語対応、AIを使ったMEO支援（droptip）、そして成果報酬型のインフルエンサーPR「clues restaurant」の運営です。

このブログには、その現場で実際に手を動かして分かったことを書いています。AI検索（ChatGPTなど）に自分の店がどう出るかの確かめ方、口コミ返信やGoogleマップ投稿の時短、グルメサイトとMEOの使い分け、多言語メニュー、求人票、決済まわりのリスクまで、テーマはすべて店舗からの相談が出発点です。

編集方針は2つあります。営業の合間にスマホで読んでも、その日のうちに1つ試せる形で書くこと。そして成果を保証せず、うまくいかない条件や向かない店舗も併せて書くことです。

集客の困りごとは、matoka.co.jp のお問い合わせページからご相談いただけます。

最新の投稿

• 食べログ・ぐるなびを活かす2026年11月10日食べログの管理画面で見る数字｜アクセス数・来店指標・情報充実度から次に直すところを決める
• InstagramなどSNSで集客する2026年10月31日【2026年10月版】飲食店のSNS集客で押さえたい5つのポイント｜Instagram・Googleの公式情報から見る、今やること
• InstagramなどSNSで集客する2026年10月29日飲食店のInstagramプレゼント企画の進め方｜景品のルール・応募条件・やってはいけないこと
• 海外のお客様を呼び込む2026年10月29日飲食店のハラール（ムスリム）対応の伝え方｜避けるべき食材・メニュー表示・接客を観光庁ガイドで解説