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生成AIで変わるVOC分析｜クレーム対応を「改善の武器」に変える最新手法

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公開日:2025.09.04　更新日:2025.09.04

生成AIで変わるVOC分析｜クレーム対応を「改善の武器」に変える最新手法

1 「VOC分析」や「クレーム活用」がビジネスで注目されている理由
2 従来のVOC分析はなぜ限界を迎えているのか？
3 生成AI時代のVOC分析とは？活用法と成功事例
4 AIを活用したVOC分析の実践ステップ
5 AIのVOC分析でよくある失敗と成功企業に共通するポイント
6 VOC分析を活用したい企業におすすめのパートナーとは
7 生成AIで「顧客の本音」を見逃さない！GeNEEがおすすめの理由
8 顧客の声を「戦略資産」に変えられる企業がこれから生き残る

クレームや問い合わせは、単なる「ネガティブ情報」ではありません。顧客の本音が詰まった貴重なインサイトの源泉です。近年、生成AIの進化により、VOC（顧客の声）分析は精度・スピードともに飛躍的に向上しています。

本記事では、従来の分析手法が抱える課題を明らかにしつつ、AIを活用したクレーム分析の最新手法と実践ステップを紹介。VOCを「戦略的資産」に変えるヒントを見ていきましょう。

「VOC分析」や「クレーム活用」がビジネスで注目されている理由

デジタル化が進む中、顧客との接点は多様化し、企業に寄せられる「声」の量も質もかつてないほどに膨れ上がっています。その中には、ユーザーの本音や潜在ニーズ、ブランドに対する期待や不満が含まれており、正確に読み解き、意思決定や商品改善に活かす動きが加速しています。

今、VOCは単なるカスタマーサポート領域を超え、「経営を動かす資産」として再注目されているのです。

CS対応から経営戦略の武器へと進化するVOC

以前はクレーム対応や問い合わせ処理といったCS（カスタマーサポート）の一部として位置づけられていたVOC。しかし現在は、顧客の声が経営判断に直結する戦略情報として活用されるケースが増加しています。

マーケティング部門では、VOCを通じて商品訴求ポイントを明確化し、開発部門では新機能や製品改善の方向性を見出すなど、「声の分析」は部門横断的な武器となりつつあります。特に、リアルタイムに分析可能なAIツールの導入により、活用スピードと精度は劇的に進化しているのでしょう。

「クレーム＝ネガティブ」ではなく「洞察の宝庫」

企業は長年、クレーム対応を「顧客満足度を下げないための守りの仕事」と捉えてきました。しかし、近年ではクレームこそが顧客インサイトの最前線であるという認識が広がっています。

実際、以下のように、クレームはさまざまな重要な気づきを含んでいます。

クレームの内容	背後にある顧客心理・ビジネス示唆
サポート対応が遅い	顧客は迅速な対応体制を期待している。チャネル見直しの余地あり。
操作がわかりづらい	UI/UX設計に問題がある可能性。製品改善に直結。
想定外の費用が発生	説明不足や導線ミスの可能性。契約設計の見直しへ。

このように、クレームは「不満の表明」であると同時に、「期待とのギャップ」を示すシグナルでもあります。VCOを無視するか、丁寧に拾い上げるかが、顧客との関係性を大きく左右するでしょう。

競争優位を築くための「隠れた声」の活かし方

多くの企業がVOCを収集していますが、可視化された情報だけに頼っていては、本質的な差別化にはつながりません。実は「発信されていない声＝サイレントボイス」こそ、競争優位を築くヒントが隠されていることが多いのです。

例えば、次のような情報が該当します。

クレームには至らないが、離脱に直結する「些細な不満」
特定顧客層からの「声なき拒絶」やサイレントチャーン
SNSや口コミで表現される感情的なニュアンス（皮肉・あきらめ・共感）
過去の問い合わせ履歴から浮かび上がる傾向やパターン

「声にならない声」を構造的に捉え、対応施策に反映させることが、今後の企業競争における重要な差となってくるでしょう。。単なるデータ収集ではなく、解像度の高い理解と先手の行動が求められているのです。

従来のVOC分析はなぜ限界を迎えているのか？

VOCの重要性は認識されつつある一方で、活用が実際の成果につながっていない企業も少なくありません。

背景には、旧来型のアプローチが抱える構造的な課題が存在します。人手に頼った分析、分断されたデータ環境、そして顧客の本質的な意図や感情を正確に読み解けない分析精度など、従来のVOC分析には抜本的な見直しが必要とされています。

人手依存の分析は膨大なコストと属人化リスクを生む

多くの企業では、VOC分析が今なお人の手によって行われており、一定の品質は保てる反面、膨大なコストと非効率性が生じています。さらに、分析の方法や判断基準が属人化しやすく、再現性や継続性に課題を抱えているのが現状です。

項目	内容
工数	分析対象の抽出、読解、分類に毎月数十時間以上を要するケースも
コスト	アナリストや外注費、人件費が継続的に発生
属人化	担当者による解釈差が大きく、ナレッジ共有が困難
スピード	意思決定までにタイムラグが発生し、対策が後手に回る

このように、「人にしかできないこと」と「AIに任せられること」を切り分けずに運用を続けると、VOC分析は持続可能な仕組みになりません。

データが分断され、全体像を見失う組織の実態

企業内では、VOCに関連する情報がさまざまなチャネルから収集されている一方で、データがバラバラに管理されているため、顧客体験の全体像をつかめない状態に陥りがちです。

例えば、コールセンターとチャットボット、店舗とEC、SNSとアンケートなど、チャネルごとのVOCが連携していないケースが非常に多く見られます。

チャネル	保有部署	分析状況
コールセンター音声ログ	CS部門	音声記録はあるが、構造化されておらず活用困難
チャット履歴	オペレーション部門	過去ログがあるものの、トレンド分析されていない
SNSの投稿	広報・マーケ部門	定性的なモニタリングにとどまっている
顧客アンケート	営業企画部門	集計のみで、感情や背景の分析なし

結果として、顧客がどこで離脱しているのか、どのチャネルで満足しているのかといった因果関係が見えず、施策に一貫性が生まれにくくなるでしょう。

読み解けない「文脈」「感情」「真因」がビジネスを鈍化させる

VOCには単なる「事実」だけでなく、その背後にある文脈や感情、顧客の本当の意図が隠れています。しかし、従来のキーワードベースの分析や集計では、それらを正確に読み解くことは困難です。

以下のようなケースは、よくある「取りこぼし」の一例です。

同じ言葉でも文脈によって意味が異なる（例：「もういいです」は怒りか諦めか）
ネガティブワードがない文章でも、実は不満を抱えている
本音が別の表現に置き換えられていて、直接的な指摘が存在しない
定量データの背後にある行動心理が可視化されていない

上記の「暗黙の情報」を読み取れなければ、打ち手は常に表面的なものにとどまり、根本的な改善にはつながりません。現代のVOC分析には、感情や文脈の解釈力こそが求められているのです。

属人化したVOC分析や、分断されたデータ環境を放置すると、改善施策の精度や実行力は大きく損なわれてしまいます。業務の「見える化」と「仕組み化」こそが、AI活用の前提条件であり、成果の出るVOC活用には欠かせません。

下記は業務改善の停滞原因を整理し、可視化→改善→定着のステップを解説しています。AI分析を本当に業務に活かすために、併せてご覧ください。

属人化・非効率を解消する業務改善の進め方。業務可視化からツール導入までを支援するITコンサルティングの全体像

生成AI時代のVOC分析とは？活用法と成功事例

これまでのVOC分析は、人手に頼った定性評価や、定量的集計に限られていました。しかし今、生成AIや自然言語処理技術の進化により、顧客の声を構造的かつリアルタイムに読み解くことが可能になっています。

音声・チャット・レビューなど、あらゆる形式のフィードバックを解析対象とし、感情や文脈を含む「多層的なインサイト」を自動で抽出できるようになったことが、VOC活用の可能性を大きく広げているのでしょう。

音声ログ・レビュー・チャットを自動で要約・分類

従来のVOC分析では、コールセンターの音声記録やチャットログ、レビューコメントを人力で精査し、分類・要約する必要がありました。時間と手間がかかる上に、担当者によって解釈にばらつきが出ることが課題でした。

現在は生成AIを活用することで、非構造データを即座に構造化し、分類・要約・タグ付けまでを自動で行うことが可能になっています。

データ種別	従来の処理方法	生成AIによる処理方法
音声ログ	人が文字起こしし、要点を抽出	音声認識＋要約AIで即時変換・分類
レビュー	キーワード抽出や件数集計のみ	自然言語処理で意図・感情を解釈
チャット	担当者任せで個別対応	トピックごとに自動分類・傾向分析

このように、入力形式にかかわらず共通の評価軸で分析できることにより、VOCの横断的活用が現実のものになっています。

怒り・困惑・皮肉も読み取る感情解析の進化

VOCに含まれる情報の中でも、見逃されやすいのが「感情」です。例えば「最悪です」「困りました」といった表現の背景には、怒り・失望・戸惑い・諦め・嘲笑など複雑な感情が潜んでいます。

生成AIと感情分析技術の進化により、こうしたニュアンスまで定量的に把握することが可能になりました。

感情タイプ	従来の検知精度	生成AIによる検知特徴
怒り	キーワード頼り（例：「怒った」「最悪」）	文脈から怒りの兆候（強調・皮肉・口調）を検知
困惑	検知困難	繰り返し・曖昧語・助詞の揺れから読み取る
皮肉	ほぼ検知不可能	言語構造と逆説的表現の解析により理解可能

「表向きは丁寧なクレーム」や「ネガティブに見えない不満」も抽出され、より精度の高いCS・商品改善の材料として活用されるようになっています。

成功企業は「クレーム予兆」可視化して打ち手を早期化

VOC分析が進んだ企業は、すでに「クレームが発生してから動く」のではなく、クレームになりそうな兆候を可視化し、先回りして対応する体制を整えています。

生成AIは、ネガティブ傾向の蓄積や感情の変化パターンを時系列で分析することができ、まだ表面化していないリスクを把握することが可能です。

活用例	予兆の検知内容	対応アクション
通信サービス会社	「つながらない」「切れる」などの声が急増	FAQ強化＋障害アラート即時通知
ECサイト運営	チャットでの同一質問の連続発生	UI/UXの一時的な障害を発見し改修
家電メーカー	「初期設定が難しい」との声が増加	マニュアル改善と動画サポート導入

このように、VOCを「過去の反省」ではなく、「未来の兆候」として活かす企業こそが、顧客満足度とブランド信頼を同時に向上させているのでしょう。

生成AIによるVOC分析は、「何が起きたか」だけでなく、「なぜそれが起きたのか」を読み解く力が問われます。SNSや口コミのような非構造データをマーケティングに活かすには、「解釈力」がカギとなります。

下記の記事は顧客の感情や背景文脈を深く読み解き、マーケティング施策に活かすAIコンサルティングの本質と実践事例を解説しています。VOC分析との接点も多く、戦略的に活用したい方におすすめです。

マーケティングDXを加速するAIコンサルティング。SNS・口コミ分析で変わる広報戦略

AIを活用したVOC分析の実践ステップ

VOC分析は、単にAIツールを導入するだけでは成果につながりません。目的設定からデータ収集、分析後のアクション設計までを一貫して設計することが重要です。

ここでは、実務で再現性のあるAI活用のステップを5段階に分けて紹介します。属人化せず、組織としてPDCAを回していけるVOC分析体制をつくるための実践的な流れを見ていきましょう。

STEP1：目的の明確化とVOC収集設計

AI活用の第一歩は、明確な「目的」の設定です。何を知りたいのか／どこを改善したいのかを曖昧にしたまま進めると、分析結果が施策に結びつかず、単なる情報の蓄積で終わってしまいます。

目的に応じて、どのチャネルから、どのような形式でVOCを収集するかの設計も重要です。

具体的なポイント

「商品改善」「CS対応効率化」「チャーン抑止」などの目的を明確にする
顧客接点（音声／チャット／メール／アンケート／SNSなど）を整理する
データの種類と形式（構造化・非構造化）を把握しておく
収集方法や頻度を定義する（リアルタイム or バッチ処理）

目的が定まれば、分析の焦点もブレず、社内の合意形成や施策展開がスムーズになります。

STEP2：データの統合と前処理

VOCは複数のチャネルに散らばっているため、データを統合・整形し、分析可能な状態にする前処理プロセスが欠かせません。AIの精度を左右する非常に重要なステップです。

具体的なポイント

異なるフォーマット（CSV、音声、JSONなど）のデータを統合
音声は自動文字起こしし、テキスト化する
不要な記号、重複文、意味のない短文などを除去
顧客IDや時間情報などのメタデータを整備する

この工程が甘いと、AIが誤学習したり、ノイズに引っ張られて精度が下がる要因になります。分析の土台として最も丁寧に行いたいステップです。

STEP3：AIによる分析とインサイト抽出

整えたデータを元に、AIによる本格的な分析フェーズに入ります。自然言語処理（NLP）や感情解析、クラスタリング技術などを活用して、顧客の本音や共通パターンを可視化していきます。

具体的なポイント

トピックモデリングで、顧客の関心や不満の分類を行う
感情分析で「怒り」「悲しみ」「困惑」などの感情を定量化
キーワードだけでなく文脈や頻度、共起語を加味して分析
インサイトを部門ごとの観点（CS／開発／営業）で抽出する

この段階では、単なる傾向把握ではなく、行動に落とせる示唆の抽出が求められます。

STEP4：社内共有とアクションへの落とし込み

分析結果が出ても、それが社内に伝わらなければ意味がありません。データを読み解いた「示唆」を、どのように誰に伝えるか、どのように施策へつなげるかがVOC活用の成否を左右します。

具体的なポイント

ダッシュボードやレポートで、分析結果を可視化・定期配信
部門横断で見るべき指標を統一する（例：NPS、解約理由、トレンド変化）
VOCからの提言を、商品改善・UI改修・応対スクリプト更新などに落とし込む
フィードバックループを構築（実施→評価→再分析）

VOCは「現場の声」でもあり「経営データ」でもあります。社内の誰もが意味を理解し、活用できる形にすることがカギです。

STEP5：改善サイクルの継続と生成AIのアップデート

VOC分析は一度やって終わりではなく、継続的に回すべき「改善エンジン」です。生成AIも運用しながらアップデートすることで、精度・適用範囲・解釈力が向上します。

具体的なポイント

分析対象や指標を定期的に見直す（季節性・トレンドの変化を加味）
生成AIの学習モデルを更新（ファインチューニング・データ追加）
実施した施策の成果をVOCから逆評価し、次の改善に活かす
ユーザー行動との照合で、VOCと現実行動のギャップも検証

継続的にこのサイクルを回すことで、VOC分析は単なる「傾聴」ではなく、経営の意思決定に直結する強力な武器となるでしょう。

VOC分析の成功には、「分析できる環境」だけでなく、実際の業務へ落とし込むための業務フロー設計や自動化の視点も欠かせません。特に、生成AIによる要約や分類が成果を生むためには、手作業や属人化されたプロセスの見直しが前提となります。

業務プロセスの可視化・再設計・PoCを含め、生成AIとRPAを組み合わせた実践的な業務改善プロセスを知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

生成AI×RPAで業務改革を実現する方法｜よくある失敗と回避策とは

AIのVOC分析でよくある失敗と成功企業に共通するポイント

生成AIや自然言語処理を用いたVOC分析は注目を集めていますが、実際に業務改善や顧客体験向上にまでつなげられている企業はまだ一握りです。

その背景には、よくある「落とし穴」が存在します。一方、成果を出している企業は、ツールや技術に依存するのではなく、運用や組織体制まで含めて設計されたアプローチを実践しています。

ここでは、失敗事例と成功企業に共通する視点を整理しましょう。

「分析しただけ」で終わってしまうレポート問題

AIを導入し、VOC分析を実施しても「レポートを作成して満足してしまう」というケースが後を絶ちません。レポートは情報であり、意思決定や改善施策につながって初めて価値を持ちます。

「分析とアクションの断絶」が、多くの企業に共通するボトルネックです。

状態	よくある失敗パターン	成功企業の対策
分析	分析結果が単なる数字の羅列	課題仮説と照らし合わせて示唆を抽出
報告	レポートは作成するが見られていない	要点を絞ったダッシュボード形式で共有
活用	活用が特定部署に留まる	関連部署に展開し、実行責任を明確化

分析はスタート地点に過ぎません。成功企業は「使われるレポート」を前提にVOC分析を設計しています。

部門を横断した実行体制

VOCの分析結果を活かすには、単一部署で完結していては不十分です。CS部門で得られた顧客の不満が、開発部門やマーケティングに共有されていないと、施策につながる前に止まってしまいます。

成功企業は、部門横断の連携と責任分担を明確にしています。

項目	失敗パターン	成功パターン
組織体制	VOCはCSやQAだけが持つ情報資産	情報を全社で共有し、KPI連携させる
アクション	対応が場当たり的で個別最適	全体方針に沿ったアクション設計
指標管理	各部門で異なる満足度指標を使用	共通KPI（NPSや解約率など）で連携

VOCは全社で取り組む課題であり、「聞く人」と「変える人」がつながる構造を作らなければ意味がありません。

人とAIの役割の明確な分担

AIによる自動分析は強力な武器になりますが、「AIに任せておけばいい」という誤解がVOC活用の失敗を招きます。

成功企業は、人とAIが補完し合う役割設計を丁寧に行い、分析の品質と実効性を両立しています。

領域	AIの役割	人の役割
データ処理	ノイズ除去、分類、要約の自動処理	業務文脈に即したデータ確認・補正
感情分析	ネガティブ感情やトレンドの抽出	微妙なニュアンスや例外的な事象の判断
レポート作成	初期レポートの自動生成	目的に応じた補足と提案の付加

人は「問いを立てる力」や「施策化の知見」を持ち、AIは「大量のデータを漏れなく処理する力」を持ちます。役割の明確化こそ、成功の鍵です。

VOC分析を活用したい企業におすすめのパートナーとは

AIを活用したVOC分析には、技術的なノウハウだけでなく、実務視点での設計力と運用支援力が不可欠です。ツールの導入だけで終わらず、「どのような目的で」「どんなデータを使い」「どこまで活用するのか」を明確にし、その後の定着やアクション設計まで並走してくれるパートナーが求められています。

また、VOC活用は一部門に閉じた取り組みではなく、経営・マーケティング・カスタマーサポート・商品企画など、複数部門をまたぐ変革のプロジェクトとなります。そのためには、技術と業務の両方を理解し、部門間の橋渡しができる支援者が必要です。

成功している企業の多くは、こうしたパートナーとともに以下のような支援を受けています。

VOC分析の設計段階から入り、目的とKPIを明確化
顧客接点全体を俯瞰したデータ収集・統合の設計
生成AIやNLPを活用したカスタマイズ分析
結果をわかりやすく可視化するダッシュボード構築
部門横断での実行計画立案と改善PDCAの支援

伴走型の支援を受けることで、「データを集めただけ」で終わらず、実際のビジネス成果に結びつけるVOC活用が実現できるのです。

生成AIで「顧客の本音」を見逃さない！GeNEEがおすすめの理由

生成AIや自然言語処理を活用したVOC分析は注目を集めていますが、「何から始めればよいかわからない」「ツールを導入しても業務で活かしきれない」と悩む企業は少なくありません。そうした課題に向き合うには、AIの専門知識と業務設計の両面からサポートできる開発パートナーの存在が欠かせません。

GeNEEは、AI開発・システム開発・DXコンサルティングをワンストップで提供しており、生成AIや自然言語処理を用いたテキスト分析や要約、感情分類などの技術領域に知見が豊富。また、業務システムやダッシュボードの開発も対応しており、VOC分析に必要な「データの前処理」「可視化基盤の構築」「社内への定着」までを柔軟に支援できる体制が整っています。

実際のサービス提供内容に基づき、GeNEEでは以下のような領域で応用可能な開発支援を行っています。

自然言語処理や生成AIを活用した要約・感情分析モデルの開発
アンケートや業務ログの自動解析など、非構造データ処理の技術支援
業務プロセスに合わせた分析フローや業務ツールの設計・実装
ダッシュボードやレポート機能による社内共有・意思決定支援
小規模から試せるMVP（最小実行製品）開発によるPoC支援

GeNEEの特長は、AIの研究開発だけでなく、現場で実際に使えるシステムやフローを一体で設計・開発できることです。

VOCを単なる「分析」にとどめず、戦略的に活かすための仕組みまで整えたい企業にとって、GeNEEは現実的かつ頼れる開発パートナーと言えるでしょう。

GeNEEのDX/ITコンサルティングを確認する

顧客の声を「戦略資産」に変えられる企業がこれから生き残る

かつては、顧客の声は「対応すべき苦情」や「参考情報」にとどまっていました。

しかし今、顧客の声は単なるリアクションではなく、企業が未来を設計するための一次情報として重視されつつあります。競合がひしめく市場で、価格や機能だけでは差別化が難しくなる中、顧客の感じ方や期待とのギャップを読み解く力が、新たな競争優位を生み出す源泉となっているのです。

特に、生成AIの活用によって、膨大で雑多だった顧客の声が一気に可視化・構造化され、より深く、より早く、より広く顧客理解を深めることが可能になりました。 その結果、VOCは「クレーム処理の材料」ではなく、「商品企画」「カスタマーエクスペリエンス」「ブランド戦略」など、あらゆる領域に貢献する戦略資産へと進化しています。

顧客の声を「面倒な対応」と捉えるのか、「未来をつくる情報資源」と捉えるのか。この認識の差が、企業の成長力に大きな違いをもたらしています。AIというテクノロジーを道具として活用しながら、顧客の本音と誠実に向き合える企業だけが、これからの時代に選ばれ、生き残っていくでしょう。

監修者

日向野卓也
代表取締役

＜略歴＞

東京工業大学環境社会理工学院、慶応義塾大学大学院・慶応義塾大学ビジネススクールMBA(経営学修士取得)卒業。
京都大学経営管理教育部博士課程単位取得退学。国内最大手IT企業の株式会社NTTデータなどでエンタープライズ(大手法人)領域の事業開発・事業企画等に従事。
スタンフォード大学への海外研修を経て、株式会社GeNEEの代表取締役に就任。

＜資格＞

基本情報技術者試験、応用情報技術者試験、MBA（経営学修士）、MOT（技術経営修士）等

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