海外市場分析の常識を変える!英語不要でAIに海外の市場を分析してもらう方法

どうも、Kazuです。

今回はChatGPTの機能「Code Interpreter」を使ってアメリカのAmazonの商品分析をしてみたいと思います。

ChatGPTの機能「Code Interpreter」が登場してからは、毎日のように様々なデータを分析しては、ビジネスに取り入れています。

本当、AIのおかげで毎日楽しくビジネスを実践することができています。

分析に夢中で、すべてを記事にすることはできませんが、役に立ちそうな分析方法などはどんどんシェアしていきたいと思います。

今回はアメリカのAmazonで爆売れの商品のレビューから売れる理由や商品の改善点などを分析してみようと思います。

アメリカのAmazonデータを取得

今回はこちらの商品のレビューを分析してみたいと思います。

セラースプライトで販売予測を見た感じでも毎月数千個売れている人気商品だということが分かります。

商品が売れるには売れる理由があるだけでなく、その商品の改善点も見つけ出すことができます。

売れる理由や改善策を見つけ出すことで、今後の新規商品開発に取り入れることができるので、必ずレビュー分析は行うべきでしょう。

セラースプライトの拡張機能を活用すれば、AmazonのレビューをワンクリックでCSVに取得することができます。

レビューのダウンロード方法は簡単で、セラースプライトの拡張機能を導入したら、Amazonのレビューを取得したい商品ページ上で「レビューダウンロード」をクリックするだけで商品ページ上のレビュー一覧をCSVにダウンロードすることができます。

日本のAmazonだけでなく、世界中のAmazonの商品ページから取得が可能です。

 

セラースプライトはこちら

 

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このように拡張機能を使えば、瞬時にAmazonの商品レビューを取得することができました。

ChatGPTにCSVデータをアップロード

データをダウンロードしたら、いよいよChatGPT「Code Interpreter」を使いデータを分析していきます。

GPT4を選択し、「Code Interpreter」をクリックしてください。

※こちらはChatGPTの有料プランでしか使えません。

「Code Interpreter」を選択したら、CSVファイルをアップロードします

あとはCode InterpreterにCSVを読みこんでもらい、会話をしていきながらレビューを分析してもらうことができます。

以下に今回の分析結果をまとめておきます。

ChatGPT「Code Interpreter」

どんなことを分析することができますか?

添付したファイルはamazon.comで販売されている財布の商品レビューです。どんなことを分析することができますか?英語で記載されていますが、日本語で分析お願いします。

レビューデータを用いて、以下のような分析を行うことができます:

1. **評価の分布**:5つ星評価のうち、どれくらいが1つ星、2つ星、…、5つ星かを確認することができます。
2. **レビューの感情分析**:レビューのテキストを基に、ポジティブな評価なのか、ネガティブな評価なのか、またはニュートラルな評価なのかを判断します。
3. **キーワードの抽出**:レビューから頻出するキーワードやフレーズを特定します。これにより、商品の特徴やユーザーの関心点が明らかになります。
4. **レビューのトピックモデリング**:レビューの中の主要なトピックやテーマを識別します。
5. **時間経過との関係**:レビューの日付を基に、商品の評価が時間の経過とともにどのように変化しているかを分析します。

まずは、アップロードされたファイルを開いて、データの内容を確認しましょう。

データセットの内容を確認しました。以下の情報が含まれています:

– ASIN(Amazon Standard Identification Number)
– レビュータイトル
– レビュー内容
– 認証購入者レビューの有無
– 型番 (色などの商品のバリエーションを示す情報)
– 星評価 (1〜5)
– 役に立つ数 (「このレビューが役に立った」とマークされた回数)
– 画像の有無とURL
– 動画の有無とURL
– レビューリンク
– レビューアーの名前
– プロフィール画像URL
– 国家 (ここではUS)
– レビューアーのホームページURL
– インフルエンサープログラムのリンク (存在する場合)
– レビュー投稿日

上記の情報を基に、以下の分析を行います:

1. 星評価の分布を確認
2. 星評価の平均値を計算
3. もっとも頻出するキーワードを特定

まず、星評価の分布を確認しましょう。

星評価の分布を確認したところ、次のことがわかりました:

– 5つ星のレビューが最も多く、多くのユーザーがこの財布に高い評価をしています。
– 1つ星と2つ星のレビューもいくつか存在するため、一部のユーザーからは低い評価を受けています。

次に、全体の星評価の平均値を計算します。

全体の星評価の平均は、3.0となっています。このことから、レビューは中立的な評価が多いことが伺えます。

次に、レビューの内容から頻出するキーワードを特定します。この分析には、テキストの前処理として、ストップワードの除去やトークン化などの処理を行います。

申し訳ございません、エラーが発生しました。レビューの内容に欠損値(例: NaN)が含まれている可能性があるため、このようなエラーが起きています。欠損値を除外して、再度キーワードの抽出を行います。

レビューから最も頻出するキーワードを特定しました。以下が上位10のキーワードです:

1. wallet(財布): 324回
2. cards(カード類): 243回
3. card(カード): 119回
4. pocket(ポケット): 112回
5. leather(レザー、革): 106回
6. like(好き、のような): 100回
7. just(ちょうど、単に): 81回
8. credit(クレジット): 67回
9. use(使用する): 66回
10. good(良い): 63回

これらのキーワードから、多くのユーザーが財布のカード収納や素材に言及していることが分かります。

この情報をもとに、さらなる分析や質問がございましたら、お知らせください。

低評価の分析

評価の低い内容(1~2)のレビューを分析して、どのような部分が悪いか分析してください。また、その悪い部分を改善できるなら改善策もお願いします。
 

了解しました。まず、1~2の星評価を持つレビューの内容を取得し、それらのレビューから頻出するキーワードを特定します。これにより、低評価の主な原因やユーザーの不満点を明らかにすることができます。

1〜2の星評価のレビューから頻出するキーワードを抽出しましょう。

1〜2の星評価を持つレビューから、以下のキーワードが頻出しています:

1. wallet(財布): 108回
2. cards(カード類): 75回
3. leather(レザー、革): 69回
4. card(カード): 52回
5. like(好き、のような): 44回
6. just(ちょうど、単に): 31回
7. dont(しない、don’tの短縮形): 24回
8. pocket(ポケット): 24回
9. credit(クレジット): 24回
10. small(小さい): 21回

これらのキーワードから、以下のような不満点や問題点を推測できます:

1. **カード収納**: 「cards」や「card」が多くの低評価のレビューに含まれていることから、カードの収納に関する問題(例:スペースが足りない、カードが取り出しにくいなど)がある可能性があります。
2. **素材**: 「leather」が多くのレビューに含まれていることから、財布の素材や質感に関する不満があるか、期待外れだった可能性が考えられます。
3. **サイズ**: 「small」が頻出していることから、財布のサイズや収納スペースが小さく感じられる可能性があります。

改善策:
1. **カード収納**: カード収納スペースを増やすか、取り出しやすいデザインに改良する。
2. **素材**: 素材の質を向上させるか、商品説明での素材に関する情報を明確にし、ユーザーの期待とのギャップをなくす。
3. **サイズ**: サイズのバリエーションを増やすか、収納スペースを効率的に使えるデザインに改良する。

具体的なレビューの内容をもとに、更に詳しい分析や改善策を提案することも可能です。必要であれば、お知らせください。

低評価を細かく分析

評価の低い内容(1~2)のレビュータイトル、レビュー内容も読みこんで細かく分析をしてください。

了解しました。1~2の星評価を持つレビュータイトルと内容を読み込み、それぞれの評価ごとの主な不満点や問題点を明らかにするために細かく分析します。

まず、1~2の星評価のレビュータイトルと内容を取得し、それぞれの内容を確認します。

以下は、星評価1〜2のいくつかのレビュータイトルと内容です:

1. タイトル: “Quality has dropped”
内容: “I’ve been purchasing wallets from this company…”

2. タイトル: “Nothing real about this wallet”
内容: “Arrived with a very small hole in the so called…”

3. タイトル: “Sticker issues”
内容: “Need a new one or my money back. Why would you…”

4. タイトル: “Worn out”
内容: “Wallet worn out within less than 2 years of use…”

5. タイトル: “Poor quality goat material”
内容: “Must be made in some third world nation. Or goat…”

これらのレビューを基に、次のような問題点や不満点が推測できます:

1. **品質の低下**: 以前は良質だったが、最近の製品の品質が低下しているとの意見。
2. **実際の製品とのギャップ**: 商品の説明や期待と異なる品質や材質の製品が届いたとの不満。
3. **耐久性の問題**: 短期間で製品が劣化または壊れたとの意見。
4. **製品に関する特定の問題**: 例えば、ステッカーの問題など、特定の部分に関する不満。

これらの評価や内容をもとに、以下のような改善策を提案します:

1. **品質管理**: 品質の一貫性を保つための厳格な品質管理プロセスを導入または強化する。
2. **商品説明の明確化**: 商品の説明を詳しくし、実際の製品とのギャップをなくす。
3. **製品の耐久性向上**: 材質や製造プロセスを見直し、製品の耐久性を向上させる。
4. **フィードバックの収集**: 定期的に顧客からのフィードバックを収集し、製品の問題点を特定して改善する。

以上のような改善策を取り入れることで、製品の品質や評価を向上させることが期待されます。

高評価の分析

評価の高い内容(4~5)のレビューを分析して、どのような部分が高評価に繋がっているのか内容を分析してください。また、その高評価を分析したうえで、新規商品に取り入れたほうがいい部分を教えてください。

了解しました。まず、4~5の星評価を持つレビューの内容を取得し、それらのレビューからどのような点が高評価に繋がっているのかを分析します。

4~5の星評価のレビューから頻出するキーワードを抽出しましょう。

4〜5の星評価を持つレビューから、以下のキーワードが頻出しています:

1. wallet(財布): 145回
2. cards(カード類): 98回
3. pocket(ポケット): 65回
4. card(カード): 39回
5. use(使用する): 34回
6. good(良い): 32回
7. like(好き、のような): 31回
8. great(素晴らしい): 30回
9. cash(現金): 29回
10. carry(持ち運ぶ): 28回

これらのキーワードを基に、次のような高評価の要因を推測できます:

1. **使用感**: 「use」や「like」、「great」などのキーワードが含まれていることから、多くのユーザーが製品の使用感に満足していることが伺えます。
2. **カード・現金の収納**: 「cards」、「card」、「cash」などのキーワードが頻出していることから、カードや現金の収納機能に対する高い評価があることがわかります。
3. **携帯性**: 「carry」や「pocket」などのキーワードが含まれていることから、財布の携帯性やサイズ感に対する好意的な評価があることが推測されます。

新規商品に取り入れるべき点:

1. **収納機能の強化**: カードや現金を効率的に収納できるデザインや機能の追加。
2. **携帯性の向上**: ポケットに収まりやすいサイズ感や、持ち運びやすいデザインの検討。
3. **使用感の最適化**: 素材の質感や使いやすさを重視したデザインの追求。

これらの要素を新規商品の開発に取り入れることで、顧客からの高評価を期待することができます。

売れているカラーを分析

バリエーションを分析して、何色が売れているのかを教えてください。

了解しました。データセットの「型番」カラムを使用して、商品のバリエーション(色など)ごとの販売数を分析します。

各バリエーション(色)ごとのレビュー数を集計し、最も多くのレビューを受けているバリエーションを確認します。

各バリエーション(色)ごとのレビュー数は以下の通りです:

1. Coffee: 151件
2. 03 CH Black: 91件
3. Black Cros: 43件
4. CH Deep Brown: 24件
5. Deep Blue: 18件
6. Crazy Horse Brown: 17件
7. Orange, CH Khaki Deep P, Red: 各15件
8. Crazy Hose Deep Brown: 14件
9. Sky Blue: 13件
…(以下略)

この結果を基に、以下のような分析や提案が考えられます:

1. **Coffee** というバリエーション(恐らくコーヒー色)が最も人気があり、最も多くのレビューを受けています。
2. **03 CH Black** もまた、高い人気を持つバリエーションの一つです。
3. 一般的に、中性的な色(例:ブラック、ブラウン)がより人気が高いようです。

新規商品に取り入れるべき点:

1. **中性的な色の強化**: 中性的な色(ブラック、ブラウンなど)のバリエーションを増やすか、これらの色を主軸にしたデザインを提案する。
2. **トレンドの追求**: 人気の色やデザインのトレンドを定期的に調査し、新規商品の開発に反映させる。
3. **顧客の声の活用**: 顧客からのフィードバックや要望を収集し、新しい色やデザインの提案に活用する。

これらの要素を新規商品の開発に取り入れることで、更なる販売促進や顧客満足度の向上を期待することができます。

レビュー投稿日のグラフ化

レビュー投稿日を分析してグラフ化してください。

了解しました。レビュー投稿日ごとのレビュー数を分析し、その結果をグラフに表示します。これにより、商品のレビューがどのように時間の経過とともに増減しているかを確認することができます。

まず、レビュー投稿日ごとのレビュー数を集計し、時系列グラフを作成します。

上記のグラフは、日付ごとのレビュー数を示しています。グラフから、以下の点が観察できます:

1. 2022年の終わりから2023年の初めにかけて、レビュー数が増加しています。
2. 2023年の中頃にもう一つのピークがあります。
3. その後、レビュー数は減少し、安定しています。

このようなレビューの動向は、商品の販売トレンドやプロモーション活動、季節性など、様々な要因に影響される可能性があります。

新規商品の展開やマーケティング戦略を考える際、このような時系列データを参考にすることで、効果的なタイミングや期間を見極めることができます。

新規商品を開発アドバイス

ネガティブなレビュー、ポジティブなレビューを細かく分析して今後の新商品開発を手伝ってください。どんな部分を排除して、どういった部分を改善して、どんな強みを残した商品を開発するほうがいいのか分析してください。最高の商品を作り上げたいです。

了解しました。ネガティブなレビューとポジティブなレビューを基に、最高の商品を作り上げるための分析を行います。分析のステップは以下の通りです:

1. **ネガティブなレビューの分析**: 1〜2の星評価のレビューを基に、主な不満点や問題点を明らかにします。
2. **ポジティブなレビューの分析**: 4〜5の星評価のレビューを基に、製品の強みや高評価の要因を特定します。
3. **新商品開発の提案**: 上記の分析結果を基に、新商品の開発に向けた提案を行います。

それでは、まずネガティブなレビューの詳細な分析を行います。

ネガティブなレビューから、以下のようなキーワードが頻出しています:

1. wallet(財布)
2. cards(カード類)
3. leather(レザー、革)
4. card(カード)
5. like(好き、のような)
6. dont(しない、don’tの短縮形)
7. pocket(ポケット)
8. credit(クレジット)
9. small(小さい)
10. quality(品質)

これらのキーワードを基に、次のような問題点や不満点を推測できます:

1. **カード収納**: 「cards」や「card」が多くの低評価のレビューに含まれていることから、カードの収納に関する問題(例:スペースが足りない、カードが取り出しにくいなど)がある可能性があります。
2. **素材**: 「leather」や「quality」が多くのレビューに含まれていることから、財布の素材や品質に関する不満があるか、期待外れだった可能性が考えられます。
3. **サイズ**: 「small」が頻出していることから、財布のサイズや収納スペースが小さく感じられる可能性があります。
4. **RFID**: 「rfid」が含まれていることから、RFID保護機能に関する問題や期待とのギャップがある可能性が考えられます。

次に、ポジティブなレビューの詳細な分析を行います。

ポジティブなレビューから、以下のようなキーワードが頻出しています:

1. wallet(財布)
2. cards(カード類)
3. pocket(ポケット)
4. card(カード)
5. use(使用する)
6. good(良い)
7. like(好き、のような)
8. great(素晴らしい)
9. cash(現金)
10. carry(持ち運ぶ)

これらのキーワードを基に、次のような高評価の要因を推測できます:

1. **使用感**: 「use」や「like」、「great」などのキーワードが含まれていることから、多くのユーザーが製品の使用感に満足していることが伺えます。
2. **カード・現金の収納**: 「cards」、「card」、「cash」などのキーワードが頻出していることから、カードや現金の収納機能に対する高い評価があることがわかります。
3. **携帯性**: 「carry」や「pocket」などのキーワードが含まれていることから、財布の携帯性やサイズ感に対する好意的な評価があることが推測されます。

新商品開発の提案:

**排除する部分**:
1. **RFIDの問題**: RFIDに関する不満が見受けられるため、RFID保護機能の改善または再検討が必要です。
2. **素材の品質**: 一部のユーザーから素材の品質に関する不満があるため、品質の向上や素材の変更を検討する。

**改善する部分**:
1. **カード収納**: カードの収納に関する問題点を解消し、更に使いやすいデザインに改良する。
2. **サイズ感**: 一部のユーザーからサイズが小さいとの意見があるため、サイズバリエーションの追加や収納スペースの効率的な利用を考える。

**残す部分**:
1. **携帯性**: ポジティブなレビューには携帯性やサイズ感の良さが多く挙げられているため、この特徴は維持する。
2. **カード・現金の収納**: カードや現金の収納機能に対する高い評価を受けているため、これらの機能を維持しつつ、さらなる改善を検討する。

以上の分析を基に、ユーザーの不満点を排除し、強みを生かした最高の商品を開発することができます。

セット販売にする商品

どんな商品をセットにして販売したら購入者は更に喜んでくれると思いますか?セットにする商品を考えていますがアイデアが思いつかないので手伝ってください。セットにする商品は必要であれば複数でもいいです。

了解しました。商品のレビューと一般的な知識を元に、購入者が喜ぶであろうセット商品の提案を行います。

まず、財布の特性や機能、そして財布を使用するシチュエーションを考慮し、以下のようなセット商品のアイデアを提案します:

1. **カードケース**:
– 財布のカード収納スペースが不足しているというフィードバックがあったため、カードケースをセットにすることで、追加のカードを収納する手段を提供できます。
– RFID保護機能を持ったカードケースを提供することで、セキュリティの懸念も解消できます。

2. **キーケースやキーホルダー**:
– 財布と鍵を一緒に持ち運ぶユーザーは多いため、デザインや色が一致するキーケースやキーホルダーをセットにすることで、統一感のあるスタイルを提案できます。

3. **コインケース**:
– 小銭の収納に特化したコインケースをセットにすることで、小銭の整理やアクセスを更に簡単にすることができます。

4. **メンテナンスキット**:
– レザーの財布を長持ちさせるためのレザーケア用品(レザークリームやブラシなど)をセットにすることで、品質の維持や寿命の延長をサポートします。

5. **パーソナルカード**:
– 個人の名前や連絡先を記載できるカードをセットにすることで、万が一財布を紛失した際の対応をサポートします。

これらのアイデアを組み合わせることで、購入者が必要とする機能やアイテムを提供し、より満足度の高い商品セットを提案することができます。 

新規商品に使うキーワードとバリエーション

類似の新規商品を開発予定ですが、レビューのタイトルや内容を分析して、どのようなキーワードをタイトルに入れると購入者は検索してくれますか?またバリエーションは5種類用意する予定です。何色で新規商品を作った方がいいでしょうか?

新規商品の開発に関するキーワードとバリエーションの色について、既存のレビューを基に分析を行います。

1. **キーワードの分析**:
– レビュータイトルや内容から頻出するキーワードを抽出し、これらのキーワードを商品タイトルや説明文に取り入れることで、検索時の視認性を高めることができます。

2. **バリエーションの色の分析**:
– 既存のレビューから、特定の色に関する言及や評価を基に、新規商品のバリエーションの色を決定します。

まず、キーワードの分析から始めます。

キーワードの分析から、以下のようなキーワードが頻出しています:

1. wallet(財布)
2. cards(カード類)
3. card(カード)
4. leather(レザー、革)
5. pocket(ポケット)
6. good(良い)
7. great(素晴らしい)
8. quality(品質)
9. small(小さい)
10. credit(クレジット)

これらのキーワードを商品タイトルや説明文に取り入れることで、検索時の視認性を高めることが期待されます。特に「wallet」、「leather」、「quality」などのキーワードは、購入者が高く評価する要因としても挙げられているため、これらのキーワードを強調することが効果的です。

次に、新規商品のバリエーションの色について分析します。

以前の分析に基づき、次の5つの色が最も人気のあるバリエーションとして挙げられます:

1. Coffee(コーヒー色)
2. 03 CH Black(ブラック)
3. Black Cros(黒のクロス模様)
4. CH Deep Brown(深いブラウン)
5. Deep Blue(深いブルー)

これらの色を基に、新規商品のバリエーションを考える際の提案は以下の通りです:

1. **中性的な色の強化**: 「Coffee」、「03 CH Black」、「CH Deep Brown」などの中性的な色が高い人気を持っていることから、これらの色を基調としたバリエーションを提供することが推奨されます。
2. **明るい色の導入**: 「Deep Blue」のような色も一定の人気があるため、明るいブルーや他の鮮やかな色(例:赤や緑)をバリエーションとして取り入れることで、ターゲットとする顧客層を広げることができます。
3. **特定のテクスチャや模様の導入**: 「Black Cros」のような特定のテクスチャや模様が入ったバリエーションも一定の人気があります。異なるテクスチャや模様を持ったレザーを使用して、新しいデザインのバリエーションを提案することが考えられます。

これらの提案を元に、新規商品の開発を進めることで、多くの顧客からの好評を得ることが期待されます。

さいごに

まだまだ質問したいことはありますが、今回はここで一旦区切らせていただきます。

アメリカのAmazonから取得したレビューは英語ですが、ChatGPTの「Code Interpreter」機能を利用することで、それを日本語で会話しながら分析することが可能です。

この機能のおかげで、海外市場の商品も簡単に分析することができるようになりました。

特に、海外のAmazonのレビュー数は日本よりも多いので、より詳しく分析できます。

悪いレビューをしっかり分析することで、商品の改善点を発見でき、良いレビューからは商品の強みを知ることができます。

海外でのヒット商品の弱点を改善し、その商品の強みを取り入れることで、日本でも売れる商品を開発することができるでしょう。

この機能を上手く利用すると、ビジネスの売上を大きく向上させることができます。

「セラースプライト×ChatGPT」を組み合わせることで、リサーチやマーケティングを何倍も効率化することができ、あなたのビジネスにとって強力なサポートを受けることができます。

日本だけでなく、海外の市場もぜひ分析してみてください。

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追伸

これまでもAmazonのレビュー分析の記事はいくつか紹介してきたのですが、今回のレビュー分析が多くの情報を引き出すことができますし、ビジネスに活かすことができると思います。

以下の記事もレビュー分析方法を紹介した記事なので、こちらも参考にしてみてくださいね。

あの商品、なぜ売れてる?AIによるAmazonレビューの深層分析

AIでAmazon商品レビューを瞬時に解析!ChatGPTのプラグイン機能を紹介

【セラースプライト×chatgpt】膨大なレビューデータをAIに解析してもらおう。

セラースプライト(sellersprite)の「レビュー分析」を使い購入者の声を聞こう。

 

追伸2

  • 行動をするのが不安。
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