レビューが200件ある。全部は読めないが、傾向だけは掴んでおきたい。要約を頼むと、きれいな文章は返ってくるものの、次の施策に繋がる改善点が出てこない。原因は、要約の目的を渡していないことです。DeepLearning.AI の講座が要約の例として挙げる「ユーザーレビューの要約」を、業務で使える形に組み直します。
ステップ1：対象と件数を確定する
どの期間の、何件を対象にするかを先に決めます。「直近3か月の星1〜3のレビュー120件」といった形です。対象を絞らずに渡すと、評価の高いレビューが平均化に埋もれ、不満の傾向が見えなくなります。件数は出力にも書かせるようにすると、後から範囲を確認できます。
ステップ2：1件ずつ事実・評価・要望に分ける
各レビューを、事実（何が起きたか）、評価（良いか悪いか）、要望（どうしてほしいか）の3つに分けて出力させます。この分解を挟むと、感情的な一文と具体的な不具合が混ざらなくなります。1件ずつの処理は回数が増えるため、50件ずつに分けて実行すると現実的です。
ステップ3：共通項を件数で数える
分解した結果から、同じ内容をまとめて件数を数えます。「配送が遅い」が18件、「サイズ表記が分かりにくい」が11件、といった形です。件数がないと、声の大きい1件と全体の傾向を区別できません。表形式で出させると、後の並べ替えが楽になります。
ステップ4：改善提案に翻訳する
件数の多い順に、現場で実行できる単位へ翻訳します。「配送が遅い」なら、梱包のリードタイムなのか、配送業者の選定なのかを切り分けて提案を作ります。ここで抽象的な「配送体制の強化」に落とすと、誰も動けません。担当部署と期限の欄を空けて出力させ、人が埋める運用が現実的です。
ステップ5：原文の引用で裏を取る
提案ごとに、根拠となるレビューの原文を1〜2件引用させます。引用を読むと、要約の段階で意味が変わっていないかを確認できます。引用が原文に存在しない場合は、その提案は一旦保留にしてください。要約の誤りは、施策の方向そのものを狂わせます。
FAQ
Q. 何件くらいから傾向が読めますか？
A. 30件あれば大まかな傾向は見えますが、改善点として提案するなら100件以上を目安にしてください。件数が少ないと、強い意見1件で結論が振れます。
Q. 要約がきれいすぎて使えません。
A. 「読みやすくまとめて」と頼むと、角が取れた文章になります。件数と原文の引用を必須にすると、現場で使える形に寄ります。
あわせて使いたいツール
長いテキストを一度に渡せるツールほど、この作業に向きます。取り扱い件数の上限は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
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出典
出典：DeepLearning.AI「ChatGPT プロンプトエンジニアリング（開発者向け）」（原題 ChatGPT Prompt Engineering for Developers、2026年10月12日更新）。
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