医療・ヘルスケア関連製品を展開するJ社では、Amazon、Yahoo ショッピングなどのECサイトに投稿される商品レビューを、顧客ニーズの把握や商品改善に活用しています。
しかし、レビューは複数のECサイトに分散しており、新しい投稿を継続的に確認するには大きな手間がかかります。レビュー件数が増えるにつれ、担当者が各サイトを巡回し、必要な情報だけを整理する従来の方法では、顧客の声をタイムリーに把握することが難しくなっていました。
そこでJ社はOctoparseを活用し、複数のECサイトから商品レビューを定期的に収集する仕組みを構築しました。現在では、新しく投稿されたレビューを効率的に確認し、商品に対する評価や改善要望を社内で活用できる体制を整えています。
では、この記事では、J社がAIスクレイピングツールOctoparseを活用して複数のECサイトからお客様のレビューを毎日自動的に抽出し製品の改善に活かす事例を詳しく紹介します。
Octoparse導入後の成果
| 項目 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| レビュー確認 | 複数サイトを個別に確認 | 複数サイトのレビューをまとめて収集 |
| データ収集 | 担当者による手作業 | 定期実行による自動収集 |
| 更新頻度 | 確認できるタイミングに依存 | 新しいレビューを継続的に把握 |
| データ整理 | サイトごとに形式が異なる | 必要な項目を統一して出力 |
| 情報共有 | 担当者ごとに管理 | ExcelやCSVなどで共有 |
| データ活用 | 個別のレビュー確認が中心 | 顧客評価や改善要望の分析に活用 |
Octoparseの導入により、J社は複数のECサイトに投稿されるレビューを継続的に収集できるようになりました。
担当者が各商品ページを一つずつ確認する必要が減り、新しいレビューや注目すべき意見を効率的に把握できるようになっています。
収集したデータは、商品の評価、使用感、顧客から寄せられた要望などを確認するために活用されています。レビュー収集そのものを目的とするのではなく、顧客の声を商品改善や社内判断につなげられるようになったことが大きな成果です。
企業紹介
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | J社（匿名） |
| 業種 | 医療・ヘルスケア関連 |
| 所在地 | 東京 |
| 主な事業 | 消費者向け製品の開発・販売 |
| 導入製品 | Octoparse |
| 活用シーン | ECサイトの商品レビュー収集 |
| 主な目的 | 顧客評価の把握、商品改善、社内情報共有 |
導入前の課題：複数サイトに分散する顧客の声
ECサイトの商品レビューには、評価点だけでなく、実際の使用感、満足した点、分かりにくかった点、改善してほしい点など、商品開発やマーケティングに役立つ情報が含まれています。
J社でもレビューを重要な顧客接点として捉えていましたが、複数のECサイトに投稿される情報を継続的に確認することが課題となっていました。
サイトごとにページ構造や表示項目が異なるため、担当者はそれぞれの商品ページへアクセスし、新しいレビューが投稿されていないか確認しなければなりません。確認後には、必要な内容を表計算ソフトなどへ転記し、社内で利用できる形に整理する作業も発生します。
この方法では、対象商品やレビュー件数が増えるほど作業負担が大きくなります。確認するタイミングによっては、顧客から寄せられた重要な意見を把握するまでに時間がかかる可能性もありました。
J社が必要としていたのは、単に大量のレビューを集める仕組みではありません。新しく投稿された顧客の声を継続的に把握し、商品に対する評価や改善のヒントを、担当者が確認しやすい形で整理する仕組みでした。
なぜOctoparseを選んだのか
J社が重視したのは、複数のECサイトに対応しながら、必要なレビュー情報を同じ形式で収集できることでした。
一般的なレビュー収集ツールや既製テンプレートだけでは、サイトごとの構造やJ社の運用条件に合わせることが難しい場合があります。そこでJ社は、自社の状況や収集要件に合わせた専用のカスタムテンプレートの作成を、Octoparseに依頼しました。
対象となる商品ページのURLを指定し、投稿日、評価、レビュー本文など、業務で必要な項目を取得できるように設定。さらに、定期実行や重複データの除外、複数の出力形式への対応も組み込むことで、レビュー収集から社内共有までの流れを効率化しました。
J社にとって重要だったのは、機能の多さではなく、自社のレビュー確認業務に合わせてデータ収集の仕組みを構築できることでした。
Octoparseを活用し複数ECサイトのレビューを自動的に抽出
STEP 1：対象となる商品ページを登録
J社がレビューを確認したい商品ページのURLを登録します。複数の商品がある場合も、URLリストを使ってまとめて指定できるようにしました。
STEP 2：必要なレビュー情報を収集
各ECサイトの構造に合わせて、レビューの投稿日、評価、タイトル、本文などを取得します。
サイトごとに異なる表示形式を整理し、収集後に比較・分析しやすい共通のデータ項目として出力します。
STEP 3：新しいレビューを定期的に確認
収集タスクを定期的に実行し、新しく投稿されたレビューを継続的に取得します。
同じレビューが繰り返し出力されないように重複データを判定し、担当者が新しい情報を確認しやすい状態を維持します。
STEP 4：使いやすい形式でエクスポート
収集したレビューは、ExcelやCSVなど、既存業務で扱いやすい形式に出力します。
これにより、担当者は各ECサイトを個別に巡回するのではなく、整理されたデータから商品の評価や改善要望を確認できるようになりました。
競合情報も営業リストも、ウェブデータをそのままExcel・CSV・Google Sheetsに出力
コード不要、誰でも今日から。クリック操作だけで必要な項目を自動抽出
Google Maps・食べログ・iタウンページ向けテンプレートで、リード獲得をすぐに開始
クラウドで毎日・毎週自動実行。大量取得でも安定して、競合動向を常に把握
MCP対応でAIエージェントと連携。収集データをAIに渡して分析・活用まで一気通貫
クレジットカード不要で無料スタート。世界600万人以上が選んだ信頼のツール
導入効果：レビューを商品改善の情報源へ
| 指標 | 導入前 | 導入後（Octoparse） |
|---|---|---|
| レビューの確認方法 | 複数のECサイトを担当者が個別に確認 | 複数サイトのレビューをまとめて収集 |
| データ収集 | 担当者による手作業が中心 | スケジュール実行によって定期的に自動収集 |
| 新しいレビューの把握 | 各サイトを確認するタイミングに依存 | 新しく投稿されたレビューを継続的に確認 |
| データ整理 | サイトごとに表示形式や取得項目が異なる | 必要なレビュー情報を共通の形式で整理 |
| 購入者への対応 | 対応が必要なレビューの発見に時間がかかる | 重要な声を早期に把握し、返信や購入者フォローを迅速化 |
| レビューの活用 | 個別の投稿内容を確認することが中心 | 顧客評価や改善要望を商品改善や社内判断に活用 |
| 社内共有 | 担当者ごとにレビュー情報を管理 | ExcelやCSVなどで整理して関係部門と共有 |
| リスク対応 | 問題の発見や対応が遅れる可能性がある | 必要な対応を早期に開始し、問題の拡大や長期化を防止 |
Octoparseの導入後、J社では複数のECサイトに投稿されたレビューを継続的に把握できるようになりました。
これまで担当者が個別に行っていた確認作業の一部が自動化され、新しいレビューを見つけるまでの時間と作業負担が軽減されています。
また、各サイトのレビューを共通の形式で整理できるため、評価の傾向や頻繁に寄せられる意見を比較しやすくなりました。担当者はデータ収集に時間を使うのではなく、レビューの内容を読み取り、商品やサービスの改善に生かす業務へ集中できます。
顧客がどのような点を評価しているのか、どのような使用体験を持っているのかを継続的に確認することで、商品企画やマーケティング、顧客対応に必要な判断材料も得やすくなりました。
レビュー収集を一時的な調査ではなく、顧客の声を継続的に把握する業務プロセスとして運用できるようになったことが、J社にとっての大きな価値です。
担当者からのフィードバック
「新商品の反響や、お客様が実際に商品を使用した際の感想を早い段階で把握することは、今後の商品改善に役立ちます。レビューを継続的に確認できるようになったことで、対応が必要な声を早期に発見し、レビューへの返信や購入者へのフォロー、返品・交換の案内などを迅速に行えるようになりました。指定した条件に合わせてレビューを収集できる仕組みは、日々の業務を進めるうえで大きな助けとなり、問題の拡大や長期化を防ぐことにもつながっています」
同じ課題を抱える企業におすすめの活用方法
- 複数のECサイトに投稿された自社商品のレビューをまとめて確認する
- 新商品の発売後に顧客の反応を継続的にモニタリングする
- 評価やレビュー本文を収集し、商品の改善点を分析する
- 顧客から頻繁に寄せられる要望や不満を把握する
- 収集したレビューを商品企画、マーケティング、顧客対応の各部門で共有する
ECサイトのデータ収集に使えるOctoparseテンプレート
https://www.octoparse.jp/template/amazon-jp-product-listings-scraper
キーワードを入力するだけで、Amazonの商品情報（ASIN・価格・画像など）を効率よく一括取得できます。
https://www.octoparse.jp/template/yahoo-shopping-review-scraper
YahooショッピングのレビューURLから各商品の口コミ情報を抽出できます。
よくある質問（FAQ）
Q. ECサイトの商品レビューを自動収集できますか？
はい、公開ページに掲載されているレビューは、対象サイトの構造や利用条件を確認したうえで収集できます。取得できる項目はサイトによって異なります。
Q. 複数のECサイトをまとめて監視できますか？
サイトごとに収集タスクを構築し、出力項目を統一することで、複数サイトのレビューをまとめて確認できます。
Q. 新しく投稿されたレビューだけを取得できますか？
投稿日やレビューIDなどを利用し、既に収集したデータとの重複を除外することで、新しいレビューを確認しやすくできます。
Q. レビュー収集を定期的に実行できますか？
クラウド実行のスケジュールを設定することで、日次や週次など、業務に適した頻度でデータ収集を実行できます。
Q. 取得したレビューはどの形式で出力できますか？
Excel、CSV、Googleスプレッドシート、データベースなど、社内で扱いやすい形式へ出力できます。利用できる方法は契約プランや設定によって異なります。
Q. Octoparseは動的サイトでのスクレイピングに対応しますか？
はい、対応しています。OctoparseはJavaScriptで生成される動的コンテンツにも対応しており、クリックや待機などの操作を設定することで、多くの動的サイトからデータを取得できます。ただし、サイトの構造や高度なアクセス制限によっては追加設定が必要になる場合があります。
Q. Octoparseはスクロールで読み込まれるデータも収集できますか？
はい、可能です。無限スクロールや「もっと見る」ボタンで読み込まれるデータにも対応しており、スクロールやクリック操作をワークフローに組み込むことで、表示されたデータをまとめて収集できます。大量のデータを手作業で読み込む必要がないため、作業時間の短縮にもつながります。
Q. Octoparseはどのプランから始めるのがよいですか？
初めて利用する場合は、まず無料プランで基本的な操作や対象サイトとの相性を確認するのがおすすめです。定期実行やクラウド実行、大規模なデータ収集が必要になった場合は、Standardプランまたはプロフェッショナル以上のプランをおすすめします。これは利用目的や収集規模に応じて最適なプランを選びましょう。
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まとめ
J社の事例が示しているのは、レビュー収集の価値は、単に多くのデータを集めることではないという点です。
複数のECサイトに分散する顧客の声を継続的に把握し、担当者が確認しやすい形に整理することで、レビューを商品改善や社内判断に活用できるようになります。
自社商品のレビュー確認に時間がかかっている場合や、顧客の評価を商品企画へ生かしたい場合は、まず対象サイト、必要なデータ項目、収集頻度、社内での活用方法を整理することが重要です。
Octoparseを活用すれば、複数サイトからのレビュー収集を自動化し、顧客の声を継続的に商品改善へつなげる仕組みを構築できます。
競合情報も営業リストも、ウェブデータをそのままExcel・CSV・Google Sheetsに出力
コード不要、誰でも今日から。クリック操作だけで必要な項目を自動抽出
Google Maps・食べログ・iタウンページ向けテンプレートで、リード獲得をすぐに開始
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