はじめに

アプリの企画やマーケティング担当の皆さん、 「アプリレビュー」 を最大限活用できていますか？

「大量のレビューを目視でチェックするのは限界…」

「クレームばかりに見えて、改善のヒントが見つからない…」

もしそう感じているなら、非常にもったいないことです。アプリレビューは、ユーザーがわざわざ時間を割いて届けてくれた「プロダクト改善のヒント（宝の山）」そのものです。

今回は、Google Colab（ブラウザで動く無料ツール）を使って、iOS/Androidのレビューを自動収集し、AIで「アプリレビュー」を客観的な改善提案に変える最強の時短術をご紹介します。

プログラミングの知識は不要です。この記事にあるコードをコピペするだけで、今日からあなたも「データで語れる」分析のプロになれます！

なぜ今、レビュー分析なのか？

よくある「誤解」と「機会」

レビューに対して、以下のようなイメージを持っている方は多いかもしれません。

❌ 誤解: レビューはクレームばかりで気が滅入る
❌ 誤解: 極端な意見（★1/★5）が多くて参考にならない
❌ 誤解: 結局、機能追加は「偉い人の鶴の一声」で決まる

しかし、データを正しく扱うことで、これらは 「宝の山」 に変わります。

「木」だけでなく「森」を見る

個別のレビューを読み込む（定性分析）ことは、ユーザーの熱量や具体的な利用シーンを知る上で重要です。

しかし、それだけでは「全体で何が起きているか」が見えづらく、主観に左右されがちです。

そこで必要なのが 定量分析（森を見るアプローチ） です。数千件のレビューをデータとして扱い、単語頻度や評価推移を可視化することで、「なんとなく評判が悪い」ではなく「先月のアップデート以降、ログイン周りで不満が急増している」という客観的な事実（ファクト）を導き出せます。

実践！レビュー分析のステップ

今回は、環境構築不要の Google Colab を使って、以下の流れで分析を行います。

データ収集: 両OSのストアからレビューを自動取得
定量分析: 評価分布と時系列推移の可視化
定性分析: 形態素解析とWordCloudによる可視化

手順1：Google Colabの準備

Google Colab にアクセスし、「ノートブックを新規作成」をクリックしてください。

これはGoogleが提供する無料のツールで、ブラウザ上で動きます。

手順2：ライブラリの準備

分析に必要なライブラリを一括でインストールし、読み込みます。

以下のコードを最初のセルに貼り付けて実行（再生ボタンをクリック）してください。

# 1. ライブラリのインストール
!pip install google_play_scraper japanize-matplotlib janome


# 2. ライブラリのインポート
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import seaborn as sns
from google_play_scraper import Sort, reviews_all
# from app_store_scraper import AppStore  <-- 削除
from wordcloud import WordCloud
from janome.tokenizer import Tokenizer
from collections import Counter

# グラフのスタイル設定
sns.set(font="IPAexGothic")
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)

print("✅ 環境構築が完了しました")

手順3：レビューデータの取得

次は、対象アプリのIDを指定してデータを取得します。

※この収集方法はこちらの記事を参考にしております

Android (Google Play) の場合

アプリのパッケージ名（URLの id= の後ろの部分）を指定します。

例：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.example.app なら com.example.app です。

!pip install google-play-scraper

from google_play_scraper import app
from google_play_scraper import Sort, reviews_all

import numpy as np
import pandas as pd

# アプリケーションのパッケージ名
app_id = "jp.co.br31ice.android.thirtyoneclub"  # ←ここにapp_idを入れる！

# レビューの取得
# sleep_milliseconds を調整することで、スクレイピングの間隔を制御できます。
# lang と country を設定することで、取得するレビューの言語と国を指定できます。
# sort を設定することで、レビューの並び順を指定できます。
android_reviews = reviews_all(
    app_id = app_id,
    sleep_milliseconds=1000,
    lang='ja',
    country='jp',
    sort=Sort.MOST_RELEVANT,
)

# 取得したレビューをDataFrameに変換
android_reviews_df = pd.DataFrame(android_reviews)

# DataFrameをCSVファイルとして保存
android_reviews_df.to_csv('android_reviews.csv', index=False)

print("android_reviews.csv が保存されました。")

# DataFrameの表示
display(android_reviews_df)

成功すると、左側のフォルダにCSVファイルが出力されます!

iOS (App Store) の場合

アプリ名とIDを指定します。
（※App Storeからは直近から最大500件しか取得できません😭）

例：https://apps.apple.com/jp/app/example-app/id123456789 なら app_name は example-app、app_id は 123456789 です。

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import time
import pandas as pd

# ---------------------------------------------------------
# 1. 設定（Android版の引数設定と同じ感覚で変更できます）
# ---------------------------------------------------------
ios_app_id = '910133705'  # ←ここにアプリIDを入れる
country = 'jp'            # 国コード
page_limit = 10           # 取得するページ数

# ---------------------------------------------------------
# 2. レビューの取得処理（スクリプト実行）
# ---------------------------------------------------------
ios_reviews_list = []

# XMLの名前空間定義
ns = {
    'atom': 'http://www.w3.org/2005/Atom',
    'im': 'http://itunes.apple.com/rss'
}

print(f"アプリID: {ios_app_id} のレビュー取得を開始します...")

for page in range(1, page_limit + 1):
    url = f"https://itunes.apple.com/{country}/rss/customerreviews/page={page}/id={ios_app_id}/sortby=mostrecent/xml"
    
    try:
        # データ取得
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        
        # 解析
        root = ET.fromstring(response.content)
        entries = root.findall('atom:entry', ns)

        # データが無い、またはアプリ情報のみ（1件以下）の場合は終了
        if len(entries) <= 1:
            if page > 1:
                print(f"ページ{page}でデータが途切れました。取得を終了します。")
            break

        # データの抽出（最初の1件はアプリ情報なのでスキップ）
        for entry in entries[1:]:
            version_element = entry.find('im:version', ns)
            review_version = version_element.text if version_element is not None else ''
            
            # 辞書を作成（Android版のカラム名に合わせています）
            review = {
                'reviewId': entry.find('atom:id', ns).text,
                'userName': entry.find('atom:author/atom:name', ns).text,
                'userImage': None,
                'content': entry.find('atom:content[@type="text"]', ns).text,
                'score': int(entry.find('im:rating', ns).text), # 数値化
                'thumbsUpCount': 0,
                'reviewCreatedVersion': review_version,
                'at': entry.find('atom:updated', ns).text,
                'replyContent': None,
                'repliedAt': None,
                'appVersion': review_version
            }
            ios_reviews_list.append(review)

        print(f"ページ{page} 完了 (現在 {len(ios_reviews_list)} 件)")
        time.sleep(3) # 負荷軽減

    except Exception as e:
        print(f"エラー発生（ページ{page}）: {e}")
        break

# ---------------------------------------------------------
# 3. DataFrameへの変換・保存・表示
# ---------------------------------------------------------
ios_reviews_df = pd.DataFrame(ios_reviews_list)

# 日付型への変換（分析しやすくするため）
if not ios_reviews_df.empty:
    ios_reviews_df['at'] = pd.to_datetime(ios_reviews_df['at'])

# CSV保存
ios_reviews_df.to_csv('ios_reviews.csv', index=False)
print("ios_reviews.csv が保存されました。")

# 表示
display(ios_reviews_df)

こちらも同様に実行後、CSVファイルが保存されているか確認してみてください

データの統合

両OSのデータを一つにまとめます。

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む
try:
    android_df = pd.read_csv('android_reviews.csv')
    print("android_reviews.csv を読み込みました。")
except FileNotFoundError:
    print("エラー: android_reviews.csv が見つかりません。ファイルが正しく保存されているか確認してください。")
    android_df = pd.DataFrame() # ファイルが見つからない場合は空のDataFrameを作成

try:
    ios_df = pd.read_csv('ios_reviews.csv')
    print("ios_reviews.csv を読み込みました。")
except FileNotFoundError:
    print("エラー: ios_reviews.csv が見つかりません。ファイルが正しく保存されているか確認してください。")
    ios_df = pd.DataFrame() # ファイルが見つからない場合は空のDataFrameを作成


# 各DataFrameにOSを示す列を追加
if not android_df.empty:
    android_df['os'] = 'android'
    # iOSデータフレームに存在しない列をNaNで追加
    for col in ios_df.columns:
        if col not in android_df.columns:
            android_df[col] = None

if not ios_df.empty:
    ios_df['os'] = 'ios'
     # Androidデータフレームに存在しない列をNaNで追加
    for col in android_df.columns:
        if col not in ios_df.columns:
            ios_df[col] = None

# 両方のDataFrameの列を揃える (結合前に必要)
# 存在しない列をNoneで埋める
all_columns = list(set(android_df.columns) | set(ios_df.columns))
if not android_df.empty:
    android_df = android_df.reindex(columns=all_columns)
if not ios_df.empty:
    ios_df = ios_df.reindex(columns=all_columns)

# データフレームを結合
combined_reviews_df = pd.concat([android_df, ios_df], ignore_index=True)

# 結合したDataFrameを表示
display(combined_reviews_df.head())
display(combined_reviews_df.tail())

# 結合したDataFrameの情報を表示
combined_reviews_df.info()

# 結合したDataFrameを新しいCSVファイルとして保存 (任意)
combined_reviews_df.to_csv('combined_reviews.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print("\ncombined_reviews.csv が保存されました。")

こちらも同様に実行後、CSVファイルが保存されているか確認してみてください

手順4：geminiを使ってレビューさせてみよう！

手順3で作成されたcombined_reviews.csv をgeminiを読み込ませて、レビューデータを分析してみましょう！
ここからはあなたの自由！分析してほしいことをgeminiを問いかけてみましょう！

`combined_reviews.csv` の右側のgeminiマークをクリック

geminiのチャット画面が開くので、そこで分析したいことチャットで入力

コード実行の承認を求められるので、承認

結果が出力！

グラフに合わせて、分析のサマリーも出してくれます！

まとめ

これまでの分析は「WordCloudを作る」「頻度を数える」といった 手法ありき でした。

しかし、これからの分析は 「何を知りたいか」 という問いさえあれば十分です。
Pythonコードでデータを集め（収集の自動化）、Geminiに問いかける（分析の高度化）。この2つを組み合わせれば、あなたは今日から、どんなデータも自在に操る「分析のプロ」です。

ぜひ、あなたのアプリの「宝の山」を掘り起こしてみてください！