自社と競合のクチコミを、
AIがまとめて分析。
“次に何を直すか”まで分かる。
楽天・Amazonなどの実購入者レビューをAIが
自動で収集・観点別に可視化。
強み／改善点と“次に打つ手”まで提案します。
売れる商品は
顧客が教えてくれる
TrendViewerのAnalytics機能なら、
レビューを収集・分析し、観点ごとにユーザーが
どのような感情を抱いたかを可視化。
“空想の顧客像”を離れ、“実際に商品を購入した顧客”の
「悩み」「状況」「期待」「不満」を抽出することで、
商品に求められる「顧客の課題を解決する便益（=Benefit）」と
「競合には真似できない独自性（=Uniqueness）」を特定します。
さらに商品説明ページの改善など具体的なアクションプランを提案。
実際に購入者にヒアリングすることでプランの検証まで一気通貫で行うことが可能です。
TrendViewer Analytics
導入のメリット
主な機能
レビューの収集
自社製品に関するレビューのインポートはもちろん、競合他社製品のレビューもネット上から取得が可能。
評価観点分類
AIがレビューを分析し、ユーザーが設定した評価観点に分類できます。評価観点はAIで自動生成できる他、ユーザーが自由に観点設定することも可能です。
センチメント解析
レビューを感情分析し、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルのいずれか文脈から判断。観点ごとの感情の割合を確認可能です。
購入動機の抽出
AIが購入動機が含まれているレビューであるかを判断します。購入の決め手を把握することで、製品の強みや独自性の把握が容易になります。
アクションプランの作成
分析結果に基づき、商品に求められる当たり前の便益や差別化に紐づく独自性を、レビューを根拠に提案。さらに商品説明文の改善を含むアクションプランを計画・検証した上でご提案します。
指示ひとつで、AIがデータを自ら取得
MCP対応でTrendViewerをAIエージェントの「知能」に
これまでのデータ連携は、エンジニアによる複雑なAPI開発や、ツール間の設定に多大な工数がかかっていました。
TrendViewerは、最新のデータ共有規格「MCP（Model Context Protocol）」にいち早く対応。
自社で運用中のAIエージェントに「TrendViewerから先月の不満レビューを抽出して、
在庫データと照合して」と指示を出すだけで、AIが自ら必要なデータを取得し、即座に分析結果を返します。
AIが「顧客の本音」を構造化
商品企画が、データで加速する
お客様の声
発売前に「売れる理由」を検証する新商品コンセプト立案｜食品メーカーの活用事例
新商品の企画は、勘と経験に頼るほど「出してみないと分からない」博打になりがちです。TrendViewerは、類似カテゴリに蓄積された大量のレビューから「まだ満たされていないニーズ」を抽出し、発売前にコンセプトの確度を高めます。本記事では、食…
低評価・クレームレビューの分析で返品の原因を特定｜家電メーカーの活用事例
低評価レビューや返品は、放置すればブランドへの信頼をじわじわと削っていきます。しかし「星1〜2のレビューが多い」と分かっても、何が不満の引き金になっているのかを一件ずつ読み解くのは大変です。TrendViewerは、数あるレビューの中からネ…
競合製品とのレビュー比較で「選ばれない理由」を可視化｜化粧品メーカーの活用事例
自社製品がなぜ競合に選ばれないのか――売上データや販売数を眺めても、「選ばれなかった理由」までは見えてきません。その理由は、購入したユーザーが書き残した商品レビューの中に、具体的な言葉として眠っています。TrendViewerは、自社と競合…
売上データだけでは見えてこない
「買った後のお客様の気持ち」
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高反発マットレス N1分析レポート 2026
購入動機から見る「選ばれる理由」と市場の空白
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電動鼻水吸引器 N1分析レポート 2026
「手動からの卒業」と「洗いやすさ」が選ばれる決め手
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衣類スチーマー N1分析レポート 2026
購入動機から見る「選ばれる理由」と市場の空白
売上高やシェアといった「数字」は、過去の結果でしかありません。
それらをどれだけ眺めても、
「お客様がどんな変化を見せているのか？」
「次のトレンドはどこにあるのか」という問いへの答えは見つかりません。
戦略を立てるために本当に必要なのは、たった一人の顧客を深く理解することです
その人は、どんな不便に直面し、どんな思いで商品を手にとったのか。
そして、買った後の生活はどう変わったのか。この具体的な背景を知ることこそが、
狙うべき「誰（WHO）」を明確にする唯一の道です。
その一人の悩みを解消する「便益（Benefit）」と、既存品では満たされなかった隙間を埋める
「独自性（Uniqueness）」。
この2つを特定することで、顧客が求める「何（WHAT）」を見定めることができます。
TrendViewerは、レビューから購入後の顧客の感情・購買理由を特定し、
次のヒットに必要な「便益」と「独自性」を発見、さらに具体的なアクションプランを提示します。
提示したアクションプランの是非を実行前に購入者へ直接ヒアリングする形で検証まで可能です。
レビューの分析にとどまらず、具体的な施策まで提案できることがTrendViewerの最大の強みです。
思い出されなければ、選ばれない
CEP（カテゴリーエントリーポイント）という考え方
CEPとは、お客様が「そろそろ買おう」と思う“きっかけ”のことです。
買い物は「まずカテゴリーを思い出す」→「その中から選ぶ」の順で起こります。
つまり、思い出してもらう“きっかけ”を多く押さえているブランドほど、選ばれる機会が増えます。
商品の良さを磨くだけでなく、「どんな場面で思い出されるか」を設計することが売上につながります。
CEPは推測ではなく、レビューの中に書かれています。
お客様は「なぜ買ったか」を自分の言葉でレビューに残しています。
TrendViewer Analytics の購入動機の抽出は、その一文を集めて分類し、
どのきっかけが多く語られているかを一覧にします。
レビューから見つかるCEPの例（衣類スチーマー）
| きっかけ（CEP） | レビューに書かれている言葉 |
|---|---|
| 出かける直前、時間がない朝 | 「アイロン台を出す時間がないので、掛けたまま伸ばせるのが助かる」 |
| 出張・旅行先のホテル | 「スーツのシワ取り用に持ち歩いています」 |
| アイロンをかけられない服 | 「ニットやマスクに使えるので買いました」 |
| においや花粉が気になるとき | 「洗えない上着の消臭目的で使っている」 |
分かると、次の3つが決められます。
1. 空白のきっかけが分かる
自社が既に選ばれている場面と、まだ語られていない場面が分かれます。伸ばす余地はこの空白にあります。
2. 商品説明・広告の言葉が決まる
お客様が実際に使った言葉をそのまま見出しや説明文に使えます。検索されている言葉とも重なります。
3. 競合との違いが分かる
競合レビューも同じ方法で分析するため、相手が押さえている場面と自社の勝ち筋を比べられます。
導入事例
基本料金プラン
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商品登録上限数50
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商品データセット3
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商品登録上限数100
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利用ユーザー数3
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ENTERPRISE
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商品データセット20
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商品登録上限数100
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ランキング1
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利用ユーザー数5
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API/MCPあり
BASIC以上のプランでは、TrendViewer AnalyticsとTrendViewer Chatの両機能をご利用いただけます。