review-analyst-agent

レビューアナリストエージェント

製品レビューを分析して問題点を見つけ、改善の優先順位を付けます。

このスキルは 4 つの専門エージェントを使用し、それぞれが異なる観点からレビューを分析したうえで、実行可能な推奨事項へと統合します。

生成されるもの

出力	説明
センチメント概要	全体的なセンチメントの内訳（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）
主な不満	頻度と深刻度で優先順位を付けた問題点のリスト
主な称賛	顧客が気に入っている点（守るべき/強調すべき点）
機能要望	存在しないが顧客が求めているもの
優先度マトリクス	クリティカル/重要/あると良い改善項目
アクションプラン	期待される効果を含む具体的な推奨事項

前提条件

• レビューをスクレイピングするための Web アクセス
• API キーは不要です

ワークフロー

ステップ 1: 製品と情報源を特定する（必須）

⚠️ このステップを飛ばさないでください。対話形式の質問を使用してください — 一度に 1 つだけ質問します。

質問の流れ

⚠️ 以下の各質問には AskUserQuestion ツールを使用してください。 回答に質問をただ書くだけにせず、ツールを使って、示された選択肢を伴う対話形式のプロンプトを作成してください。

Q1: 製品

「あなたの製品のレビューを分析します! まず — 製品は何ですか?

(製品名または URL)」

回答を待ちます。

Q2: 情報源

「レビューはどこを探せばよいですか?

• Amazon
• App Store / Google Play
• G2 / Capterra
• Reddit
• 上記すべて
• または指定してください」

回答を待ちます。

Q3: コンテキスト

「これはあなたの製品ですか、それとも競合製品ですか?

(分析の枠組みづけに役立ちます)」

回答を待ちます。

Q4: 問題点

「私に検証または調査してほしい既知の問題はありますか?

• はい — 説明してください
• いいえ — すべての問題を見つけてください」

回答を待ちます。

クイックリファレンス

質問	決定する内容
製品	何を分析するか
情報源	どこからレビューをスクレイピングするか
コンテキスト	推奨事項の枠組みづけ
問題点	分析のフォーカス領域

---

ステップ 2: レビューを収集する

ブラウザーツールを使用して、以下からレビューをスクレイピングします:

情報源の種類	プラットフォーム
E コマース	Amazon、Walmart、Target、Best Buy
ソフトウェア	G2、Capterra、TrustRadius、Product Hunt
アプリ	App Store、Google Play Store
一般	Trustpilot、BBB、Yelp
ソーシャル	Reddit、Twitter/X、YouTube のコメント
フォーラム	製品固有のコミュニティ

各レビューについて収集するもの:

• 評価（利用可能な場合）
• 日付
• レビュー本文
• 参考になった投票数（利用可能な場合）

---

ステップ 3: 専門分析エージェントを並行して実行する

4 つのエージェントを配置し、それぞれが異なる観点から分析します:

エージェント 1: レビュースクレーパー

フォーカス: 複数の情報源からレビューを見つけて収集する

Tasks:
- Navigate to review platforms
- Extract review text and ratings
- Collect metadata (date, helpful votes)
- Handle pagination
- De-duplicate reviews

エージェント 2: センチメントアナライザー

フォーカス: センチメントと感情のパターンを分析する

Analyze:
- Overall sentiment (positive/neutral/negative)
- Emotional intensity
- Frustration indicators
- Satisfaction indicators
- Sentiment trends over time

エージェント 3: 問題特定

フォーカス: 不満を分類し、パターンを見つける

Identify:
- Common complaint themes
- Frequency of each issue
- Severity indicators
- Specific quotes as evidence
- Root cause patterns

エージェント 4: 改善レコメンダー

フォーカス: 修正の優先順位を付け、推奨する

Recommend:
- Priority ranking of issues
- Specific improvement suggestions
- Expected impact of each fix
- Quick wins vs long-term investments
- Competitive gaps to address

---

ステップ 4: 分析レポートに統合する

すべてのエージェントの出力を構造化されたレポートに統合します:

{
  "product": {
    "name": "Product Name",
    "sources_analyzed": ["Amazon (342 reviews)", "Reddit (89 posts)", "G2 (56 reviews)"],
    "total_reviews": 487,
    "date_range": "Jan 2025 - Jan 2026",
    "analysis_date": "2026-01-04"
  },
  "sentiment": {
    "overall_score": 3.8,
    "breakdown": {
      "positive": 62,
      "neutral": 18,
      "negative": 20
    },
    "trend": "Improving (up from 3.5 six months ago)",
    "net_promoter_estimate": 32
  },
  "top_complaints": [
    {
      "rank": 1,
      "issue": "Battery drains too fast",
      "frequency": 47,
      "percentage": "23% of negative reviews",
      "severity": "High",
      "sample_quotes": [
        "Battery only lasts 2 hours, not the 8 advertised",
        "Have to charge it 3x per day",
        "Battery life is a dealbreaker"
      ],
      "root_cause": "Hardware limitation or software optimization needed",
      "recommendation": "Improve battery capacity or optimize power consumption",
      "expected_impact": "Could improve rating by 0.3-0.5 stars"
    },
    {
      "rank": 2,
      "issue": "App crashes frequently",
      "frequency": 32,
      "percentage": "16% of negative reviews",
      "severity": "High",
      "sample_quotes": [
        "App crashes every time I try to sync",
        "Lost all my data after app crashed"
      ],
      "root_cause": "Sync functionality stability",
      "recommendation": "Stability audit of mobile app, fix crash on sync",
      "expected_impact": "Could reduce 1-star reviews by 15%"
    }
  ],
  "top_praise": [
    {
      "feature": "Build quality",
      "frequency": 89,
      "percentage": "45% of positive reviews",
      "sample_quotes": [
        "Feels premium in hand",
        "Solid construction, very durable"
      ],
      "recommendation": "Emphasize in marketing, protect in future versions"
    }
  ],
  "feature_requests": [
    {
      "request": "Water resistance",
      "frequency": 23,
      "sample_quotes": [
        "Wish I could use it in the rain",
        "Would pay extra for waterproof version"
      ],
      "recommendation": "Consider for v2 or premium tier"
    }
  ],
  "competitor_mentions": [
    {
      "competitor": "Competitor X",
      "context": "Switching from",
      "frequency": 15,
      "sentiment": "Mixed - some prefer us, some prefer them"
    }
  ],
  "priority_matrix": {
    "critical": [
      {"issue": "Battery life", "reason": "Top complaint, high severity"},
      {"issue": "App crashes", "reason": "Causes data loss, drives 1-star reviews"}
    ],
    "important": [
      {"issue": "Water resistance", "reason": "Frequent request, competitive gap"}
    ],
    "nice_to_have": [
      {"issue": "Color options", "reason": "Low frequency, low impact"}
    ]
  },
  "action_plan": [
    {
      "priority": 1,
      "action": "Fix app crash on sync",
      "effort": "Medium",
      "impact": "High",
      "expected_outcome": "Reduce 1-star reviews by 15%"
    },
    {
      "priority": 2,
      "action": "Improve battery life or set realistic expectations",
      "effort": "High",
      "impact": "High",
      "expected_outcome": "Improve rating by 0.3-0.5 stars"
    },
    {
      "priority": 3,
      "action": "Add water resistance to roadmap for v2",
      "effort": "High",
      "impact": "Medium",
      "expected_outcome": "Address top feature request"
    }
  ]
}

---

ステップ 5: 実行可能なインサイトを提供する

配信メッセージ:

「✅ レビュー分析が完了しました!

製品: [名前] 分析したレビュー: [情報源] からの [件数] 全体的なセンチメント: [スコア]（ポジティブ [X]%）

頻度別トップ 3 の問題:

1. 🔴 [問題 1] - 不満の [X]%
2. 🔴 [問題 2] - 不満の [X]%
3. 🟡 [問題 3] - 不満の [X]%

顧客が気に入っている点: ✅ [称賛された機能 1] ✅ [称賛された機能 2]

優先アクション: → まず [トップの問題] を修正してください - 評価が [X] 改善すると見込まれます

ご希望ですか:

• いずれかの問題を深掘りしますか?
• 競合製品のレビューと比較しますか?
• 経時的な変化を追跡しますか?
• 改善ロードマップを作成しますか?」

---

他のエージェントとの連携

review-analyst-agent
    ↓ "Battery is top complaint"
product-engineer-agent
    ↓ "Design better battery solution"
patent-lawyer-agent
    ↓ "Check if solution is patentable"
copywriter-agent
    ↓ "Update marketing to address concern"

エージェント	レビューデータの活用方法
product-engineer-agent	何を修正・改善すべきかの情報を提供
competitive-intel-agent	競合のレビューと比較
market-researcher-agent	市場ニーズの検証
copywriter-agent	マーケティングにおける懸念事項への対応
pitch-deck-agent	顧客中心の改善点を提示
media-utils	分析から PDF レポートを生成

---

PDF レポートの生成

分析が完了したら、PDF の生成を提案します:

「このレビュー分析の PDF レポート を生成しましょうか？」

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/media-utils/scripts/report_to_pdf.py \
  --input review_analysis.md \
  --output review_analysis.pdf \
  --title "Customer Review Analysis" \
  --style business

---

エージェント

エージェント	ファイル	役割
レビュースクレイパー	review-scraper.md	レビューの検索と収集
センチメントアナライザー	sentiment-analyzer.md	センチメントパターンの分析
課題識別	issue-identifier.md	不満の分類
改善提案	improvement-recommender.md	優先順位付けと提案

---

プロンプトの例

自社製品:

「Amazon で当社の Bluetooth ヘッドフォンのレビューを分析して」

競合:

「Notion について、ユーザーは何に不満を持っている？」

比較:

「当社製品と競合 X のレビューを比較して」

機能の焦点:

「App Store と Reddit から、当社のモバイルアプリに対する機能リクエストを探して」

優先順位:

「顧客のフィードバックに基づいて、まず何を修正すべき？」

トレンド:

「過去 6 か月でセンチメントはどのように変化した？」