【43日目】ChatGPT APIで商品レビューを自動要約＆評価分類しよう

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2025.07.25

今回は、PythonとChatGPT APIを活用して、商品レビューを自動的に「要約」し、さらにその評価を「★1〜5」や「ポジティブ／ネガティブ」に分類する実用ツールを作成します。ECサイト運営者やマーケティング担当者にとって非常に便利なツールです。

1. ツールの概要

このツールは、次の2つの機能を持ちます：

要約：レビュー文を1〜2行で簡潔にまとめる
評価分類：★の数（1〜5）またはポジ／ネガの判定を行う

2. 環境準備

2-1. ライブラリのインストール

!pip install openai

2-2. APIキーの設定

import openai

# ChatGPT APIキーを設定
openai.api_key = "sk-あなたのAPIキー"

3. 要約＋評価分類関数の作成

def analyze_review(text):
    """
    レビューを要約し、評価（★1〜5）を返す。
    """
    prompt = f\"\"\"
    以下のレビューを簡潔に要約し、5段階評価（★）で点数をつけてください。
    出力形式：
    要約: ...
    評価: ★X

    レビュー:
    {text}
    \"\"\"

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=150,
        temperature=0.5
    )

    result = response["choices"][0]["message"]["content"].strip()
    return result

4. テスト実行

review_text = \"\"\"\n注文してすぐ届きました！梱包も丁寧で安心。商品も写真どおりで大満足です。またリピートしたいと思います。\n\"\"\"\n\nresult = analyze_review(review_text)\nprint(result)

5. 実行結果（例）

要約: 商品の到着が早く、梱包も丁寧。内容にも満足している。
評価: ★5

6. 応用アイデア

大量のレビューを一括処理してCSV出力
低評価レビューのみを抽出して通知
FlaskやStreamlitと組み合わせてWeb化

7. まとめ

今回は、PythonとChatGPT APIを使って商品レビューの要約と評価分類を自動化するツールを作成しました。大量の口コミを効率よく処理したい場合に、非常に役立つソリューションです。