VOC分析をAIでどう変える？活用メリットと失敗しない導入の考え方

「顧客の声（VOC）」の重要性は広く認識されているものの、実際にはその声を十分に活かしきれていない企業は少なくありません。アンケートや問い合わせ履歴、コールセンターの応対記録など、データ自体は蓄積されているものの、意思決定や業務改善にどう結びつければよいのか分からない、という声もよく聞かれます。

こうした状況の中で注目されているのが、顧客の声を分析に活かすためのAI活用です。大量かつ多様な顧客の声を扱える点で期待が高まる一方で、導入にあたっては活用の設計や運用の考え方が重要になります。

本記事では、VOC分析の基本を押さえながら、AI活用によって何が変わるのか、導入時に考えておきたいポイントを整理します。VOC分析にAIをどう活かすべきかを考えるうえで、従来のVOC分析との違いや、導入時に整理しておきたい視点を把握するための材料として活用してください。

VOC分析とは？あらためて整理する基本概念

VOC分析を正しく理解するためには、まず「VOCに何が含まれるのか」「なぜ今あらためて注目されているのか」を整理しておく必要があります。

VOC（Voice of Customer）に含まれるデータの種類

VOCとは、顧客が企業やサービスに対して発するさまざまな声の総称です。代表的なものとして、次のようなデータが挙げられます。

• アンケートや満足度調査の自由記述
• 問い合わせフォームやメールの内容
• チャットやコールセンターでのやり取り
• クチコミやレビュー、SNS上の投稿

これらはすべて顧客の率直な意見や不満、要望を含んでおり、適切に活用できればサービス改善やCX向上につながる重要な情報源となります。

コールセンターのCX向上については「コールセンターで実現するカスタマーエクスペリエンス（CX）向上のポイント」でご紹介していますので、あわせてお読みください。

なぜ今、VOC分析が重要視されているのか

VOC分析があらためて注目されている背景には、顧客接点の多様化があります。電話やメールだけでなく、チャット、Web、SNSなど接点が増えたことで、顧客の声は量・種類ともに増加しました。それとともに、顧客体験の質が企業選択に大きく影響するようになり、細かな不満や要望を見逃さない姿勢が求められています。

そのため、「顧客の声を集める」だけでなく、「横断的に把握し、改善に活かす」ためのVOC分析が重要になっているのです。

VOCを活かせていない企業が多い理由

ただし、VOCの重要性が理解されていても、実際の活用は簡単ではありません。多くの企業では、データが部門ごとに分散していたり、分析結果が共有されずに終わってしまったりするケースが見られます。

このような背景から、VOC分析は行っているものの、十分な成果につながっていないという課題が浮かび上がっています。

従来のVOC分析の限界とよくある課題

VOCを活かしきれない理由を掘り下げると、従来の分析手法そのものが抱える限界も見えてきます。

アンケート・テキストマイニング中心の分析の課題

従来のVOC分析では、アンケート結果の集計や、テキストマイニングによるキーワード抽出が中心でした。これらは全体傾向を把握するには有効ですが、次のような課題もあります 。

• 分析設計や前処理に手間がかかる
• 想定外の気づきを得にくい
• 定期的な更新が難しい

分析結果が「レポート止まり」になる理由

分析結果が資料やレポートとしてまとめられても、その先のアクションに結びつかないケースは少なくありません。理由の一つは、結果が抽象的で、現場で何を変えればよいのかが分かりにくい点です。

「満足度が下がっている」「問い合わせが増えている」といった事実は分かっても、具体的な改善ポイントまで落とし込めていないことが多いのです。

例えば、「ログインできない」という問い合わせの増加がデータで分かっても、それが「パスワード忘れ」によるものか、「UIが分かりにくい」のか、「システムエラー」なのかという詳細な文脈まで拾えないため、具体的な改善アクション（FAQの修正か、システム改修か）に落とし込めないのが実情です。

音声・問い合わせデータを十分に扱えない問題

さらに、コールセンターの音声データやチャット履歴など、非構造データの扱いが難しい点も課題です。すべてを人手で確認するには限界があり、結果として一部のデータしか活用できていないケースも見られます。

こうした課題から、AIを活用したVOC分析への関心が高まっています。

VOC分析にAIを活用すると何が変わるのか

では、VOC分析にAIを取り入れることで、具体的に何が変わるのでしょうか。ここでは考え方の軸を整理します。

AIによるVOC分析の基本的な考え方

AIを活用したVOC分析では、大量のデータを自動的に処理し、傾向や特徴を把握することが可能になります。人手では見落としがちな声や、複数チャネルにまたがる共通点を捉えやすくなる点が特徴です。

従来手法との違い（できることの広がり）

AIを活用することで、以下のような変化が期待できます。

• 定期的・継続的な分析がしやすくなる
  手作業での集計や設計負荷を抑えつつ、データ更新に合わせて分析を回しやすくなります。
  
• 複数データを横断的に扱える
  コールログやチャット、アンケートなど、分断されがちな顧客の声をまとめて捉えられます。
  
• 傾向変化に早く気づける
  件数や内容の変化を継続的に見られるため、小さな兆しを早い段階で把握できます。

これにより、VOC分析をスポット的に実施するものから、状況変化を継続的に捉える取り組みへと広げやすくなります。

音声データを含めてVOCを捉えることで何が変わるのか

AI活用の大きなポイントは、テキストだけでなく音声データも扱える点です。コールセンターの会話内容を含めて分析できるようになることで、顧客の言葉遣いや感情の変化など、これまで把握しにくかった情報にも目を向けられるようになります。

• 感情・傾向の把握
  単なる内容分類だけでなく、感情の傾向や不満の強さなどを捉えることで、優先的に改善すべきポイントが見えやすくなります。
  
• 問い合わせ理由・改善点の可視化
  問い合わせ理由を整理・可視化することで、「なぜ問い合わせが発生しているのか」を構造的に理解でき、業務改善の方向性を検討しやすくなります。

VOC分析にAIを活用した場合の活用シーンと導入効果

AIを活用したVOC分析は、さまざまな業務シーンで検討が進んでいます。
重要なのは、分析結果そのものではなく、結果をもとに判断や検討がしやすくなるかという視点です。ここでは代表的な活用シーンを通じて、業務上の変化を整理します。

コールセンター・問い合わせ対応における判断の支援

問い合わせ内容の傾向を把握することで、FAQの見直しや対応フローの改善、オペレーター教育の検討材料として活用できます。
個々の対応を振り返るだけでは見えにくい、問い合わせ理由の偏りや対応品質のばらつきに気づくきっかけにもなります。
結果として、現場改善の優先順位を整理しやすくなります。

商品・サービス改善に向けた意思決定への活用

VOCを商品開発やサービス改善に活かすことで、顧客の期待とのズレを把握しやすくなります。
アンケートの数値だけでは捉えにくい不満や要望を補完する情報として、改善テーマの検討に役立ちます。
改善案の裏付けとしてVOCを参照できる点も、意思決定を進める上でのメリットです。

現場と企画・経営をつなぐ判断材料としてのVOC

VOC分析の結果を共有することで、現場の感覚と企画・経営側の判断をつなぐ共通の材料として活用できます。感覚的になりがちな議論に、顧客の声という根拠を持たせることで、意思決定の納得感が高まります。
部門間での認識のズレを埋める役割も期待できます。

AIを活用したVOC分析を導入する際のポイント

AIを活用したVOC分析を検討する際には、機能面だけに目を向けるのではなく、どのように活用するかという前提条件を整理しておくことが重要です。
ここでは、導入時に押さえておきたい基本的な視点を整理します。

ツール導入前に整理すべきこと

まず、自社でどのような顧客の声を扱いたいのか、何を改善したいのかを明確にしておく必要があります。
目的が曖昧なまま導入すると、分析結果をどう評価すべきか分からず、十分に活用できないケースも少なくありません。「何を判断したくてVOCを分析するのか」を整理することが、最初のステップになります。

分析だけで終わらせないための視点

次に考えるべきなのは、分析結果をどの部門が、どのように活用するのかという点です。
分析担当者だけで完結してしまうと、結果がレポートとして蓄積されるだけになりがちです。改善アクションにつなげるための運用設計まで含めて検討することが欠かせません。

業務プロセスとどうつなげるかが重要

AIを活用したVOC分析を、単体の分析ツールとして使うのか、業務プロセスと連動させて活用するのかによって、得られる効果は大きく変わります。
問い合わせ対応や改善検討の流れの中に組み込むことで、VOCを「見て終わり」にしない仕組みを作りやすくなります。この視点が、導入後の活用度を左右します。

VOC分析を「活用」につなげるために

VOC分析にAIを活用することは、分析精度を高めること自体がゴールではありません。顧客の声を業務改善やCX向上につなげてこそ、その価値が発揮されます。そのためには、複数のデータを扱えることに加え、分析結果を次のアクションへとつなげられる仕組みが重要になります。

一方で、VOC分析を進める中で多くの企業が直面するのが、分析以前に「使えるVOCが十分に集まっていない」という課題です。問い合わせ内容が断片的に残っていたり、音声やテキストが別々に管理されていたりと、分析の前段階でつまずいてしまうケースも少なくありません。

こうした課題に対する考え方の一つが、対話を通じてVOCを取得・整理し、その後の業務につなげるマルチAIエージェントです。単にデータを集めるのではなく、顧客とのやり取りの中で情報を整理し、次の対応や判断につなげやすい形で扱える点が特徴です。

VOC分析を含め、問い合わせ対応や業務全体を横断的に設計・支援する仕組みとして、CAT.AI マルチAIエージェントがあります。音声チャネルとWeb・チャットチャネルを同じプラットフォーム上で設計・運用できるため、チャネルごとに分断されがちな顧客の声を一元的に扱いやすい点が特長です。

より具体的な活用イメージや導入検討のポイントを知りたい方は、紹介資料をご覧ください。VOC分析を業務にどう組み込み、どこまでをAIに任せるのかを整理するためのヒントが得られます。