本サイトの記事は、業界横断レビュー解析プラットフォーム「Trend Viewer」のデータに基づき、観点別センチメント分析・好評率算出・カテゴリ横断比較の3手法で記事を構成しています。
分析の基本ステップ
Step 1: レビューデータの収集
楽天市場・Amazon等のEC購入者レビューを Trend Viewer が自動収集。商品単位・カテゴリ単位で蓄積された大規模データセット（90M件以上）を分析対象とします。
Step 2: 観点抽出
カテゴリごとに、購入者が言及する評価観点（例: ドライヤー → 速乾性・静音性・ダメージ軽減・軽量性・価格妥当性）を機械学習で自動抽出します。
Step 3: センチメント判定
各レビュー文を観点別に「ポジティブ／ネガティブ／ニュートラル」の3値で判定。1レビュー内に複数の観点が含まれる場合、それぞれ独立にセンチメントを付与します。
Step 4: 好評率の算出
商品単位・観点単位で、ポジティブ言及数 ÷ (ポジティブ + ネガティブ言及数) として「好評率」を計算します。ニュートラルは分母から除外することで、明確な評価を持つ層の意見を反映します。
Step 5: 後悔マップ化
カテゴリ全体で「ネガティブ言及が頻出する観点」をリスク順位付けし、後悔ポイントの構造を可視化します。これにより、購入後に顕在化しやすい不満を事前に提示できます。
サンプル数（N数）の表記基準
| 表記 | 意味 |
|---|---|
| N=XXX件 | 該当商品のレビュー総数 |
| N=XX,XXX件 | カテゴリ全体のレビュー総数 |
| YoY +Xpp | 前年同期間との好評率の差（パーセントポイント） |
| ★X.XX | EC上の星評価（5点満点）の加重平均 |
掲載基準
- 原則として、レビュー件数100件以上の商品を分析対象とします（小サンプルバイアス回避）。
- ランキング掲載は、観点別好評率の絶対値だけでなく、レビュー件数による信頼性も加味します。
- 分析対象期間は記事内に明示します（例: 「2024年4月〜2026年3月」）。
- データは月次更新され、記事の数値も定期的に再集計します。