【完全保存版】レビューは“資産”になる！民泊レビュー分析の具体的な方法と、評価を爆上げする改善ステップ

はじめに｜「レビューはただ読むもの」ではない

民泊運営においてレビューは、**顧客の声であり、マーケティングデータであり、未来の予約を決める“広告”**でもあります。

にもかかわらず、レビューをこう扱っていませんか？

• 「なんとなく読んで満足」

• 「褒められたことだけをSNSで拡散」

• 「低評価にショックを受けて終わる」

──もしそうなら、レビューという最高の改善材料を活かせていないかもしれません。

この記事では、民泊レビューを【定量＋定性】で分析し、改善アクションに変える方法を、ステップごとに解説します。

読み終える頃には、レビューが“売上を伸ばす設計図”に変わります。

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なぜレビュー分析が民泊運営に欠かせないのか？

◆ 理由①：ゲストはレビューを“意思決定の最終基準”にする

Airbnbでも楽天トラベルでも、
予約者の80%以上が「レビュー評価が決め手になった」と答えています。

つまり、レビューが良ければ売上が伸びる。悪ければ機会損失が起こる。

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◆ 理由②：“改善点”はゲストがすでに教えてくれている

家具の配置、Wi-Fiの安定性、タオルの質、接客の距離感……
すべてがレビューに書かれています。
つまり、**ユーザーが「何に満足し、何に不満を持っているか」**は、すでに可視化されているのです。

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◆ 理由③：“強み”の言語化でブランディングに繋がる

レビューを分析すれば、
「他にはない価値」「繰り返し出てくる褒め言葉」が明確になります。

それは、民泊のキャッチコピーや紹介文、SNS投稿にも応用可能。

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ステップ①｜レビュー分析の準備｜まずは“集める”＆“見える化”から

✔ データの収集方法

• Airbnb / Booking.com / 自社サイトからのレビューを全て集約

• エクセルやGoogleスプレッドシートにコピー＆整形

• 日付・宿泊者名・評価点・本文・滞在日数などを整理

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✔ 集計する最低3ヶ月分がベター

• 直近の傾向を見るには過去90日程度のデータが最適

• 季節や曜日による傾向差も見えるようになる

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ステップ②｜定量分析｜スコアで「数値化」して傾向を読む

◆ 1. 総合評価点の平均値を出す

たとえば…

• 星5つ中：平均4.6以上 → 優良宿

• 星4.0以下 → 改善の必要あり

• 星5.0 → 怪しまれる（本音が引き出せていない可能性）

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◆ 2. カテゴリ別スコアを分解（Airbnbなら以下の項目）

• 清潔さ

• チェックイン

• コミュニケーション

• ロケーション

• 価格に対する価値

例：
平均は高いが「清潔さ」だけ★3.8 → 掃除・リネン類の再点検が必要

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◆ 3. 時系列で変化を見る（改善効果の測定）

• 施策前／施策後でレビュー点数が変化しているか

• 1か月後に星が上がった？下がった？→原因を掘る

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ステップ③｜定性分析｜“言葉の中の本音”を抽出する方法

◆ 1. 単語頻度のカウント（簡易テキストマイニング）

Googleスプレッドシートに全レビュー本文を入れ、
頻出ワードをポジティブ／ネガティブ／ニュートラルに分類。

よく出てくるワード例：

• 「清潔」「静か」「親切」「Wi-Fi」「コンビニ」「駅から遠い」「タオル」「湿気」

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◆ 2. 感情キーワードの抽出

レビューには「事実」より「感情」が重要です。

例：

• 「驚いた」「感動した」「がっかりした」「ちょっと不安だった」
  → こうした言葉が入った文は、特に注目！

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◆ 3. ポジティブ・ネガティブをカテゴリ別に分類

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ステップ④｜改善アクションの設計｜レビューを“行動”に変える

◆ 「頻出×ネガティブ」＝即対応

• Wi-Fi遅い → プラン見直し・中継器設置

• ゴミの分別がわからない → 部屋にイラスト付きガイドを設置

• ベッドが硬い → マットレストッパー追加

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◆ 「頻出×ポジティブ」＝強みの言語化

• 「静かで落ち着く」→ キャッチコピーに採用

• 「観葉植物が癒される」→ 写真にも必ず掲載

• 「駅近で便利」→ Airbnbタイトルに「駅徒歩3分」を追加

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◆ 「レビュー内にない項目」も要確認

「まったく言及されていない設備」は、
存在感が薄い or 使われていない可能性大。

• 実はテレビ不要？

• アメニティが見つけづらい？

• そもそも存在を知られていない？

→ 導線・案内・写真の見直しが有効

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成功事例｜レビュー分析→改善→高評価につながった民泊3選

◆ 事例①：千葉・郊外型民泊｜「Wi-Fi遅い」→法人契約で劇的改善

分析で「Wi-Fi」に関する★1レビューが3件連続。
光回線＋中継機に切り替え → 以後全レビューが★5。
ワーケーション予約が増加し、稼働率20%アップ。

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◆ 事例②：香川・古民家宿｜「暗くて怖い」→間接照明と香りで印象UP

「夜が暗い」「不気味」というレビューが散見。
間接照明・キャンドル風ライト・アロマ導入 →
「雰囲気が落ち着く」「癒される宿」と評価逆転。

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◆ 事例③：大阪・都心型宿｜「チェックインに迷う」→動画マニュアル導入

レビューで「場所がわかりにくい」が継続。
動画つきアクセス案内を導入したことで、
レビューから「わかりにくい」が一切消滅。

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レビュー分析でよくある失敗とその回避法

☓ 低評価に過剰反応しすぎる

→ 1件の★2より、「傾向として何回出ているか」に着目。

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☓ ポジティブばかりに目を向ける

→ 改善に使えるのは“ネガティブと要望”です。

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☓ 分析してもアクションにつながらない

→ 分析は“施策とセット”で回して初めて意味があります。

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まとめ｜レビューは“読むもの”ではなく“磨くための地図”である

民泊のレビューは、あなたの宿に泊まった生の声です。
つまりそれは、未来のゲストに対する“最高のヒント”。

読むだけでは意味がありません。
分析して、改善して、次の宿泊体験に反映してこそ、
レビューは“資産”になります。

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さあ、今日からレビューを「読む」から「活かす」へ。
それができたとき、あなたの民泊は確実に“選ばれる宿”になります。