Amazonレビューをスクレイピングする方法完全ガイド｜Python・API・ノーコード徹底比較【2026年版】

大手ECサイトAmazonで出品者が効率的に売上を伸ばすには、「商品の選定」「トラフィック」「コンバージョン」の3つが重要です。これらの指標を改善するために、Amazonレビューの活用が有効です。

例えば、商品レビューを参考にすることで、どんな商品が売れているか把握できるため、コンバージョン獲得に役立ちます。Amazonレビューをスクレイピングする最も手軽な方法は、ノーコードツールのOctoparseを使うことです。プログラミングなしでURLを貼り付けるだけでレビューデータを自動収集し、Excel・CSV形式で出力できます。もちろんPythonでの自作やAmazon公式APIの活用も選択肢になりますが、必要なスキル・費用・法的リスクの面でそれぞれ特徴が大きく異なります。

本記事では、EC出品者やマーケティング担当者、市場調査を行う方向けに、① Python ② ノーコードツール（Octoparse） ③ Amazon API という3つの取得方法を実装レベルで比較し、収集したレビューをどう分析してビジネスに活かすかまで、実務目線で解説します。

Amazon商品レビューを活用するメリット・重要性は?

結論から言うと、Amazonレビューを活用する最大のメリットは「①売れる商品の選定」「②コンバージョン率の向上」「③商品開発・改善のインサイト獲得」の3つです。実店舗のように商品を手に取れないECでは、レビューが購入意思決定における最大の情報源になっているためです。

1.売れやすい商品の選定

Amazonレビューは、出品者が商品を選択する際に参考になるデータです。 例えば、自社商品と競合商品のレビューを分析することで、消費者の潜在的なニーズを探ることができます。 また、レビュー数を計測することで商品の売れ行きを予測できます。

このように、ECサイトのレビューを分析することで様々な「消費者インサイト」を探ることができます。消費者インサイトとは、消費者自身が気づいていない本音や動機のことです。出品者はレビュー分析を通じて、消費者がどんな物を欲しがっているか本質を見抜くことができますし、売れ行きを予測することで適切な仕入れが出来るようになり不良在庫の削減に役に立ちます。

2.コンバージョン率（購入率）の向上につながる

ネットショッピングする際は、実際に手にとって製品の状態を確認できないため、お客様にとってレビューとは購入の意思決定に役立つ重要な情報源です。もし低評価レビューが多ければ、お客様は「粗悪品なのだろう」と考え、コンバージョン率（購買率）低下に大きく影響を及ぼします。

出品者は、出品している製品のレビューを定期的に監視し、低評価レビューを発見した際は、迅速にアフターフォローを行う必要があります。さらに、レビューの中から製品の問題点を抽出し、商品改善につなげる必要があります。

例えば、「画像で見たイメージと実際に届いた商品が全く違った」というレビューが複数のお客様から投稿されていた場合は、製品イメージに関する情報（製品の説明文、製品の写真など）の改善を行う必要があります。

3.商品開発・カスタマーサポートの改善材料になる

レビュー本文には、公式のアンケートでは出てこない率直な使用感が含まれています。大量のレビューをまとめて収集・分析することで、次期モデルの改善点や、よくある問い合わせ内容を事前に把握し、カスタマーサポートの負荷軽減にも役立てられます。こうしたデータ活用の前提となるWebスクレイピングという技術そのものについて詳しく知りたい方は、あわせてご覧ください。

Amazon商品レビューをスクレイピングする前の準備・注意点について

スクレイピングを始める前に、①対象URLと必要なデータ項目の設計、②Amazon利用規約とスクレイピングの合法性、③個人情報の取り扱い、④取得頻度とアクセスブロックへの対策、の4点を確認しておく必要があります。準備を怠ると、途中でデータ形式が崩れたり、アクセス自体がブロックされたりするため、事前確認が結果的に一番の近道です。

対象URLと取得するデータ項目を先に決める

Amazon商品ページの「すべてのレビューを見る」をクリックすると表示されるレビュー一覧ページのURLが、収集対象になります。取得したい項目（評価・投稿日・レビュー本文・「役に立った」数など）を先にリストアップしておくと、ツール選定や工数見積もりがスムーズになります。

合法性・利用規約への配慮

公開されているレビュー情報を、市場調査や商品改善といった正当な目的で収集・分析すること自体は、一般的に大きな問題にはなりにくいとされています。ただし、Amazonの利用規約は自動化されたアクセスに一定の制限を設けており、過度に高頻度なアクセスやログインが必要な情報の取得は避けるべきです。レビュアーの個人情報（本名・連絡先など）を含む形でデータを二次利用することも避けましょう。スクレイピングの合法性について、詳しくはスクレイピングにまつわる誤解や公式ヘルプセンターの解説も参考にしてください。個別の事案について法的な判断が必要な場合は、専門家にご相談ください

アクセスブロック・データ量への対策

Amazonは自動アクセスに対してIP制限やCAPTCHAなどの対策を講じているため、短時間に大量アクセスするとブロックされることがあります。取得件数が多い場合ほど、アクセス間隔の調整やIPローテーションに対応したツールを選ぶ必要があります。

Amazon レビュー をスクレイピングする方法は?

Amazonレビューのスクレイピング方法は、大きく分けて「①Pythonで自作する」「②ノーコードツールを使う」「③Amazon公式APIを使う」の3通りです。結論として、非エンジニアが手軽に始めるならノーコードツール、独自システムに深く組み込みたいならPython、商品情報（レビュー以外）だけで良いならAmazon APIが適しています。以下でそれぞれの具体的な手順を見ていきましょう。

方法1：Pythonでアマゾンレビューをスクレイピングする

結論として、Pythonでのレビュー取得は自由度が高い反面、Amazon側のアンチボット対策への対応と、サイト構造変更のたびに発生するメンテナンスが大きな負担になります。非エンジニアにはハードルが高い方法です。

基本的な実装の流れは以下の通りです。

Step1. ASINを確認する

Amazonの商品URLからASINを確認します。例えば「https://www.amazon.co.jp/dp/B08N5WRWNW」なら、ASINは「B08N5WRWNW」です。

Step2. 必要なライブラリをインストールする

pip install requests beautifulsoup4 pandas lxml

Step3. レビューHTMLを保存する

安全な方法として、まずブラウザでAmazonの商品レビュー画面を開きます。例えば「https://www.amazon.co.jp/dp/B08N5WRWNW」なら、そのページをブラウザで保存し、ファイル名を以下のようにします。

saved_review_page.html

Step4. Pythonコードを作成する

parse_amazon_reviews.py というファイルを作成し、以下のコードを書きます。

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def parse_reviews_from_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
    reviews = []

    review_blocks = soup.select('[data-hook="review"]')

    for block in review_blocks:
        title_el = block.select_one('[data-hook="review-title"]')
        rating_el = block.select_one(
            '[data-hook="review-star-rating"], [data-hook="cmps-review-star-rating"]'
        )
        body_el = block.select_one('[data-hook="review-body"]')
        date_el = block.select_one('[data-hook="review-date"]')
        name_el = block.select_one(".a-profile-name")

        reviews.append({
            "reviewer": name_el.get_text(strip=True) if name_el else "",
            "title": title_el.get_text(" ", strip=True) if title_el else "",
            "rating": rating_el.get_text(" ", strip=True) if rating_el else "",
            "date": date_el.get_text(" ", strip=True) if date_el else "",
            "body": body_el.get_text(" ", strip=True) if body_el else "",
        })

    return reviews

with open("saved_review_page.html", "r", encoding="utf-8") as f:
    html = f.read()

reviews = parse_reviews_from_html(html)

df = pd.DataFrame(reviews)
df.to_csv("amazon_reviews.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

print(f"{len(df)}件のレビューを保存しました。")

Step5. プログラムを実行する

python parse_amazon_reviews.py

実行すると、以下のCSVファイルが作成されます。

amazon_reviews.csv

Step6. CSVの内容を確認する

出力される項目は以下です。

reviewer：レビュー投稿者
title：レビュータイトル
rating：評価
date：投稿日
body：レビュー本文

方法2：専門的なノーコードツールOctoparseでアマゾンのレビューを無料で抽出

Amazonレビューを手作業で確認していると、商品ごとのレビュー件数が多く、ページを何度も切り替えながら評価・投稿日時・レビュー本文をコピーするだけで大きな手間がかかります。さらに、複数商品の口コミを比較したい場合、データの整理や重複確認にも時間が取られがちです。

アマゾンクローリン ツールOctoparse（オクトパース）を使えば、プログラミング知識がなくても、Amazonの商品URLをもとにレビュー本文、星評価、投稿者名、投稿日などのデータをまとめて収集できます。ページネーションにも対応できるため、1ページ目だけでなく、複数ページにわたるレビューを効率よく取得し、ExcelやCSV形式で整理することが可能です。

そのため、Amazonレビューを商品改善、競合分析、口コミ分析、VOC分析に活用したい企業やEC担当者にとって、Octoparseは「レビューを見る作業」ではなく、「分析に使えるデータを整える作業」まで効率化できるAmazonレビュー収集ツールです。無料プランでもローカル環境で試せるため、まずは少量のレビュー取得から始めたい方にも適しています。以下は詳しい操作手順でご確認ください。

Step1：レビューのURLを探す

Amazonサイトを開き、商品の詳細ページにアクセスします。

「すべてのレビューを参照します」をクリックして表示されたページのURLが、レビュー収集用のURLとなります。

本記事では、象印炊飯器を例として解説します。

＜象印 炊飯器 5.5合 IH式 極め炊き 黒まる厚釜 保温30時間 ブラウン NW-VA10-TA＞

レビューの下部にある、「すべてのレビューを参照します」をクリックします。

すると、以下のように全レビューが表示されるページに入りますので、このページのURLをコピーします。

Step2：レビューの収集開始

Octoparseを立ち上げ、検索バーの中に先ほどコピーしたURLを貼り付けます。続いて「抽出開始」ボタンをクリックします。

自動的に画面の読み込みが開始されるので、しばらく待ちます。数秒ほどすると「識別完了」というメッセージが表示されます。

識別が完了すると、画面下部にデータフィールドが表示され、レビューがリスト化されています。

しかし、これだけでは1ページ目のレビューしか抽出できていません。複数ページがある場合は、「ページ送り」を設定し、すべてのページのレビューを抽出できるようにする必要があります。

レビューの下にある「次へ」を選択し、次に操作ヒントの中から「単一リンクをループクリックする」をクリックします。

右上にある「保存」と「実行」の順番にクリックします。

データ抽出が開始されるので、数分程度待ちます。完了メッセージが表示されれば、抽出完了です。

Step3：レビューデータのエクスポート

抽出されたデータをフォーマットにエクスポートします。フォーマットは、Excel、CSV、HTML、JSONから指定することが可能です。

以上でAmazonレビューの抽出が完了です。

複数の商品レビューを一括で抽出する方法

ここまで、単一の商品レビュー抽出方法を解説しましたが、複数の商品レビューを抽出しようとする場合はどうすればいいでしょうか。例えば、同じ商品でも出品者が複数いるため、毎回同じ抽出作業を設定するのは面倒に感じますよね。

このような場合でも、Octoparseでは複数ページのレビューを一括で抽出可能です。複数の商品レビューを抽出する場合は、 左側のメニュー項目から「新規作成」＞「カスタマイズタスク」を選択します。

そして、「URLプレビュー」の枠内に複数のURLを貼り付けて保存をします。あとはここまで解説した手順で設定することで、複数のレビューを一括抽出が可能です。

テンプレート活用:Amazon Japan 商品レビュー詳細

https://www.octoparse.jp/template/amazon-japan-product-scraper

ゼロからタスクを組む代わりに、Octoparseが提供する既製テンプレートを使うと、さらに短時間でレビュー収集を開始できます。

AIワークフローに接続したい場合：Octoparse MCP Server

Octoparse はMCP機能によるAI スクレイピングにも対応しています。MCP（Model Context Protocol）を使うと、「先週投稿されたレビューだけ集めて」「星3以下のレビューを抽出して」といった自然言語の指示だけで、ChatGPTやClaudeなどのAIアシスタントがOctoparseのテンプレートを呼び出し、抽出からエクスポートまでを会話の中で完結できます。定期的なレビュー監視をAIに任せたい方や、社内の分析ワークフローに直接データを流し込みたい方に向いた使い方です。

MCPの仕組み自体について詳しく知りたい方は、MCPとは何かを解説した記事もあわせてご覧ください。

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方法3：Amazon APIでレビューを取得する

Amazon公式の「Product Advertising API（PA-API）」では、商品名・価格・画像・ASINなどの商品情報は取得できますが、レビュー本文や評価点数はAPIの取得対象に含まれていません。公式APIだけでは目的を達成できない点に注意が必要です。

PA-APIでできること・できないこと

• できる：商品名、価格、画像URL、ASIN、カテゴリ、在庫状況などの取得（主にAmazonアソシエイト向け）
• できない：レビュー本文、レビュアー名、評価の星数、投稿日など、レビューに関する情報全般の取得
• 利用条件：Amazonアソシエイトプログラムへの参加と、一定の売上実績が必要な場合がある

レビューデータもプログラムから扱いたい場合は、Octoparseで作成したスクレイピングタスクをOctoparse Open API経由で呼び出す方法があります。タスクの実行やデータ取得、エクスポートを自社システムから直接制御できるため、公式APIでは対応できないレビューデータの自動連携にも対応できます。

アマゾン商品レビューをスクレイピングする各方法の比較について

結論として、非エンジニアが今すぐ始めるならノーコードツール、独自システムへの深い統合が必要ならPython、商品情報だけで良いならAmazon APIが適しています。3つの方法を同じ評価軸で比較すると、次の通りです。

スクレイピングしたアマゾンレビューを分析する方法は?

収集したレビューは「①評価分布」「②頻出キーワード」「③感情（ポジ・ネガ）分析」の3つの軸で見ると、商品改善やマーケティング施策に直結させやすくなります。

• ① 評価分布・件数推移を集計する

CSVやExcelにエクスポートしたデータをピボットテーブルで集計し、星評価ごとの件数や、月別のレビュー件数推移を可視化します。低評価が増えた時期と、商品仕様やパッケージの変更時期が重なっていないかを確認するだけでも、多くの改善ヒントが見つかります。

• ② 頻出キーワードを抽出する

レビュー本文をテキストマイニングし、高評価・低評価それぞれで頻出する単語を比較します。「サイズが合わない」「電池の持ちが良い」など具体的なキーワードが浮かび上がれば、商品ページの説明文や次期モデルの改善点に直接反映できます。

• ③ AIで感情分析・要約を行う

大量のレビューを人手で読み込むのは非現実的なため、AIによる要約・感情分析を組み合わせるのが実務的です。収集したCSVをChatGPTやClaudeに読み込ませて「ポジティブ・ネガティブの傾向を要約して」「改善提案を3つ挙げて」と指示すれば、数千件のレビューでも数分で要点を把握できます。前述のOctoparse MCP Serverを使えば、収集から要約までをひとつの会話の中で完結させることも可能です。

Amazon商品レビュースクレイピングに関するよくあるご質問

Q1. Amazonレビューのスクレイピングは違法ですか？

公開されているレビューを市場調査や商品改善など正当な目的で収集すること自体は、多くの場合問題になりにくいとされています。ただし、Amazonの利用規約は自動アクセスに一定の制限を設けているため、過度な高頻度アクセスや個人情報の不適切な二次利用は避けるべきです。詳しくはスクレイピングの合法性に関する解説をご覧のうえ、個別の判断が必要な場合は専門家にご相談ください。

Q2. プログラミングの知識がなくてもレビューを収集できますか？

できます。Octoparseのようなノーコードツールを使えば、URLを貼り付けてクリック操作をするだけでレビューデータを自動収集できます。エンジニアでなくても、当日中に最初のデータ収集を完了させることが可能です。

Q3. 無料でAmazonレビューを抽出する方法はありますか？

あります。Octoparseの無料プランでは、ローカル環境で一定件数までのレビュー抽出を無料で行えます。件数が多い場合や、クラウドでの自動スケジュール実行が必要な場合は、有料プランへのアップグレードを検討してください。

Q4. レビューを定期的に自動更新することはできますか？

できます。クラウド抽出とスケジュール機能を組み合わせれば、毎日・毎週など指定した頻度で最新レビューを自動取得できます。アプリを閉じていてもクラウド上でタスクが実行されます。

Q5. Octoparseは10ページ以上のAmazonレビューを取得できますか？

はい、Octoparse（オクトパース・オクトパス）では、設定次第でAmazonレビューを10ページ以上取得することが可能です。レビュー一覧ページの「次へ」ボタンやページネーションを認識させることで、複数ページにわたるレビューを自動で巡回し、レビュー本文、評価、投稿者名、投稿日などの情報をまとめて抽出できます。

まとめ

いかがでしょうか。この記事では実例つきでAmazonレビューのスクレイピング方法を詳しく紹介しました。方法には、Python・ノーコードツール（Octoparse）・Amazon公式APIの3通りがあり、それぞれ得意分野が異なります。エンジニアリソースがなくても今日から始めたい場合はノーコードツールが最も現実的な選択肢であり、収集したデータを評価分布・頻出キーワード・AIによる感情分析まで踏み込んで活用することで、商品選定やコンバージョン改善に直結させられます。

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