検証事例 F-2 — StructFlow × VOC分析（100件）

「Flowra」（仮称）
100件のユーザーレビューを
多軸VOC分析。

タスク管理・習慣トラッキングアプリ「Flowra」（仮称）のユーザーレビュー100件（日本語70件・英語30件）を、 StructFlow で一括構造化。感情・NPS推定スコア・評価軸・言及機能・改善要望の5項目を全件自動抽出した結果をレポートします。

📅 2026年4月24日 ⚙️ StructFlow / Claude Sonnet 4.6 📱 Flowra（仮称） ✍️ 川村インターナショナル
100 処理件数（2バッチ）
100% 成功率（全件成功）
7.0 平均NPS推定スコア
0 推定NPSスコア
処理構成

2バッチ並列処理で100件を完走

日英混在レビュー×100
Flowra（仮称）ユーザーレビュー
→
Claude Code
50件×2バッチ
→
Zuplo MCP
APIゲートウェイ
→
StructFlow
LDX hub
→
VOC構造化JSON×100
5項目×100件
Batch 1（r001–r050）69秒完了 / 50件全件成功
Batch 2（r051–r100）59秒完了 / 50件全件成功
処理タイムライン
1
07:36:06 UTC

バッチ1投入（r001–r050）

日英混在50件を一括投入。入力文字数4,169文字。

2
07:38:11 UTC（+125秒後）

バッチ2投入（r051–r100）

残り50件を投入。入力文字数3,796文字。バッチ1と並行処理。

3
07:37:15 UTC / 07:39:10 UTC

両バッチ完了

バッチ1: 69秒 / バッチ2: 59秒で完了。合計出力文字数33,791文字（入力の約4.3倍）。

感情分布・NPS分析

感情分布：ポジティブ63%・ネガティブ26%

63
63%
ポジティブ
11
11%
中立
26
26%
ネガティブ

NPS分析：推奨者37% vs 批判者37% — スコア 0

推定 NPS スコア
0

推奨者と批判者が拮抗

推奨者（NPS 9-10）が37件、批判者（NPS 0-6）も37件と完全に拮抗。平均スコアは7.0。コアなファンと強い不満層が共存するプロダクトの典型的なパターンです。

37
推奨者
NPS 9–10
26
中立者
NPS 7–8
37
批判者
NPS 0–6

スコア別分布

2
1
1件
3
10
10件
4
10
10件
5
12
12件
6
4
4件
7
6
6件
8
20
20件
9
30
30件
10
7
7件
二極化（バイモーダル分布）が示すもの スコア分布が5以下と9以上に集中する「バイモーダル」パターンは、コアファンと強い不満層が共存している状態を示します。プロダクトの方向性に共感する層には刺さる一方、期待値と現実のギャップが大きい層も相当数存在することを意味します。
評価軸分析

評価軸ランキング（言及頻度順）

#評価軸言及頻度件数
1 機能の充実度
64
2 使いやすさ
39
3 デザイン
17
4 同期・クラウド
9
4 価格
9
6 通知
8
6 カスタマイズ性
8
8 安定性・信頼性
6
8 サポート
6
10 速度・パフォーマンス
4
11 オフライン対応
3
11 バッテリー消費
3
改善要望分析

頻出改善要望 Top 15

無料プラン制限の緩和 価格値下げ・値上げへの不満 通知のカスタマイズ・タイミング改善 クラッシュ・安定性改善 バッテリー消費の最適化 他アプリ連携（Slack・Notion等） データエクスポート機能（CSV/PDF） ソーシャル・チャレンジ共有機能 iPad版UIの最適化 オフライン対応強化 音声入力でのタスク追加 ロケーションベースのリマインダー タスクへのファイル添付 サポート返信速度の改善 アーカイブ機能の追加
改善要望の傾向：「価格」と「通知」が最頻出 無料プランの制限・価格値上げへの不満が複数のレビューに登場しており、収益化戦略の見直しが急務であることを示唆しています。また、通知の多さ・タイミングのズレも複数件で言及されており、UX品質向上の余地があります。

言及された機能・特徴（頻度順）

タスク管理 ウィジェット 無料プラン 習慣トラッキング 検索機能 ダークモード 通知 サブスクリプション 週次レビュー リマインダー Apple Watchサポート Google Calendar連携 フォーカスモード ポモドーロタイマー 繰り返しタスク ストリーク Zapier連携 ゲーミフィケーション 自然言語入力 統計ダッシュボード
ビジネスインサイト

100件から見えてきた4つの発見

💡 コアファンの熱量が高い

NPS 9-10の推奨者が37件（37%）存在し、「なくてはならない」「毎日使っている」という強いロイヤルティが確認されました。この層は機能の充実度と使いやすさのバランスを高く評価しています。

⚠️ 価格戦略が満足度を二分

価格への言及が9件と多く、「無料プランの制限がきつい」「値上がりで信頼が損なわれた」という意見が頻出。収益化の積極化がユーザー離脱リスクを高めている可能性があります。

📊 機能豊富さが評価の中心

「機能の充実度」が64件と圧倒的に多い。ストリーク・ゲーミフィケーション・週次レビュー・自然言語入力など差別化機能への満足度が高く、継続利用の主要因になっています。

🔧 安定性が重大なリスク

クラッシュ・データ消失・通知ズレ・アップデート後の設定リセットなど、品質・信頼性の問題が複数件で言及。NPS批判者層の主要原因となっており、優先的な修正が必要です。

StructFlowで実現できたこと 100件の日英混在レビューから、言語の区別なく一貫した品質で5項目を自動抽出できました。日本語レビューでは「なくてはならないアプリ」の熱量が、英語レビューでは「The app is polished but…」という客観的な批判が特徴的です。Flowra（仮称）のような実プロダクトのレビューデータをそのまま投入すれば、手動でこの分析を行うと最低でも数日かかる作業が、約2分（128秒）で完了します。
技術サマリー
項目内容
使用サービスLDX hub — StructFlow
モデルClaude Sonnet 4.6（anthropic/claude-sonnet-4-6）
呼び出し方式Claude Code + Zuplo MCP
入力日英混在レビュー × 100件（バッチ1: 4,169文字 / バッチ2: 3,796文字）
出力VOC構造化JSON × 100件（合計33,791文字 / 入力の約4.3倍）
抽出項目数5項目（感情・NPS推定・評価軸・言及機能・改善要望）
処理時間バッチ1: 69秒 / バッチ2: 59秒（並列実行）
成功率100/100件（100%）
感情分布ポジティブ63% / 中立11% / ネガティブ26%
推定NPSスコア0（推奨者37% / 中立者26% / 批判者37%）