【ITニュース解説】How to Export Google Play and App Store Reviews for Competitor Research

アプリ開発において、ユーザーからのフィードバックは非常に重要だ。しかし、アプリストアに表示される平均評価だけでは、ユーザーが具体的にどのような点で満足し、あるいは不満を感じているのかはわからない。たとえば、ログインがうまくいかない、料金体系がわかりにくい、あるいは特定の機能がほしいといった具体的な声は、詳細なレビューテキストの中に隠されている。これらの生の声は、アプリの改善点や新機能開発のヒントを見つける上で貴重な情報源となる。アプリの成功には、表面的な評価だけでなく、レビューの深い分析が不可欠だ。

本稿では、Google PlayストアとApple App Storeから競合アプリのレビューデータを効率的に収集し、それを分析可能な形に整える一連のプロセスを解説する。この手法を使うことで、他社アプリの成功要因や課題を深く理解し、自社アプリ開発に役立てることができる。特別なAIツールや複雑な設定は不要で、主にApifyというプラットフォームのツールと、基本的なPythonスクリプトを活用する。レビューのテキスト情報と、その評価、投稿バージョン、日時、ソースといった関連情報を紐付け、製品チームが具体的な根拠に基づいて意思決定できるような調査ワークフローを構築することを目指す。

まず、調査対象とするアプリと、知りたいことを具体的に決める必要がある。たとえば、「競合アプリの最新バージョンでユーザーがどのような不満を抱いているか」や「どのような機能が頻繁に要望されているか」といった具体的な質問を設定する。次に、調査対象のアプリを一つ、あるいは数個選び、レビューを収集するストア（Google PlayかApp Store）、言語（例：英語）、国（例：アメリカ）を統一する。初回は、各アプリにつき最新のレビューを100件程度集めることから始めるのが良い。これは、特定の一つの問題がごく一部のレビューにしか現れない可能性を考慮し、全体的な傾向を把握するための適切なサンプル数となる。

Google Playのレビューを収集するには、Apifyプラットフォームで提供されている「Google Play Reviews Scraper」を利用する。このツールを開き、JSON形式で入力パラメータを設定する。具体的には、収集モードを「reviews」に指定し、ターゲットとするアプリのパッケージ名（例: com.whatsapp）、国（us）、言語（en）、ソート順（newest）、そして収集するレビューの最大数（maxReviewsを100に設定）などを記述する。Actorを実行すると、設定した条件に基づいたレビューデータが収集される。このデータセットには、レビューID、内容、評価スコア、投稿日時、レビューが投稿されたアプリのバージョンといった有用な情報が含まれる。収集が完了したら、データセットをJSON形式でエクスポートし、「android.json」というファイル名で保存する。

次に、App Storeのレビューを収集するには、同じくApifyプラットフォームの「App Store Reviews Scraper」を使用する。ここでもJSON形式で入力パラメータを設定する。ターゲットアプリは、App Storeの数値アプリID（例: 310633997）またはApp StoreのURLで指定する。国（us）、ソート順（newest）、最大レビュー数（maxReviewsを100に設定）なども同様に指定する。App Storeからのデータ取得は、Appleが公開しているRSSフィードの範囲（最大10ページ、1ページあたり50レビュー）に限定されるため、Google Playのように膨大な過去の履歴を網羅的に取得できるわけではない点に注意が必要だ。収集されたデータセットには、レビューID、評価、タイトル、テキスト内容、バージョン、更新日時といった項目が含まれる。これもJSON形式でエクスポートし、「ios.json」というファイル名で保存する。

Google PlayとApp Storeからエクスポートしたレビューデータは、プラットフォームごとにデータの項目名が異なるため、このままではまとめて分析しにくい。そこで、Pythonスクリプトを使ってこれらのデータを正規化し、一つの統一されたCSVファイルに統合する作業を行う。このスクリプトは、まず「android.json」と「ios.json」の二つのJSONファイルを読み込む。それぞれのプラットフォームのレビューデータから、共通して分析に利用したい情報（プラットフォーム名、アプリID、レビューID、星評価、レビューテキスト、アプリバージョン、投稿日時）を抽出し、適切な名前（例: stars、text）に統一して加工する。例えば、Google Playの「score」とApp Storeの「rating」は、どちらも星評価を意味するため、「stars」という共通の項目名にマッピングする。最終的に、これらの加工されたレビューデータを一行ずつリストに追加し、全ての処理が終わった後に、「reviews.csv」という名前のCSVファイルとして出力する。このCSVファイルには、異なるプラットフォームのレビューが統一された形式でまとめられており、後の分析作業を格段に効率化する。

生成された「reviews.csv」ファイルは、ExcelやGoogle スプレッドシート、あるいはBIツールなどの分析ツールで開いて活用する。特に、レビューテキストのような非構造化データを扱う際は、スプレッドシートのインポート時にテキストとして認識させる設定を忘れずに行い、誤って数式として解釈されないように注意する。収集したレビューを読み解き、共通するテーマごとに分類していくことが分析の第一歩となる。たとえば、ログインに関する問題、決済フローの不具合、アプリのパフォーマンスに関する指摘、使いやすさに関する意見、新しい機能への要望といった具体的なカテゴリを設け、それぞれのレビューを割り当てていく。分類が終わったら、各テーマに属するレビューの数を数え、影響を受けているアプリのバージョンや、具体的なレビューIDを記録する。この際、AndroidとiOSのレビューは、取得可能なデータ範囲や収集タイミングが異なるため、別々に比較検討することが重要だ。これにより、プラットフォームごとの傾向や課題を正確に把握できる。

このレビュー収集プロセスで利用するApifyのツールには、利用量に応じた費用が発生する。たとえば、レビューイベント1,000件あたり0.02ドルといった形で課金される場合がある。最初のテストとして各ストアから100件ずつレビューを収集する程度であれば、ごくわずかなコストで試すことができる。本格的にスケールアップして大量のレビューを収集する前に、必ずApifyの料金ページで最新の課金体系を確認することが重要だ。このシステムを利用するためにはApifyのアカウントが必要となるが、レビューの取得元であるGoogleやAppleのログイン情報は不要であるため、セキュリティ面でも安心して利用できる。まずは少ないデータ量で実際に試してみて、収集されるデータの質や関連性を確認し、自分の調査目的に合わせてアプリ、国、期間を徐々に拡大していくのが賢明な進め方となる。