はじめに
企業にとって、顧客の声（Voice of Customer：VOC）は、商品やサービスの改善、新たな価値創造の源泉です。しかし、日々膨大に集まるアンケートやコールセンターのログ、SNSの投稿をすべて人の手で分析するのは非効率かつ属人的です。
そこで注目されているのが、生成AIの活用です。ChatGPTをはじめとする生成AIは、自然言語を処理する能力に長けており、VOCの要約・分類・洞察抽出を劇的に効率化できます。
本記事では、「生成AIによるVOC分析」の全体像と活用方法、具体的なプロンプト事例、実務でのステップまでを解説します。
VOC分析とは？
VOC（顧客の声）とは何か
VOCとは、「Voice of Customer」の略で、顧客が商品やサービス、ブランドに対して感じた意見・要望・不満などのことを指します。アンケート、チャット、通話録音、SNS投稿など、あらゆる接点から得られる非構造データが対象となります。
VOCは単なる「声」にとどまらず、顧客満足度や解約リスク、購買意欲といった重要なビジネス指標に深く関係しています。
VOCが企業にもたらす価値
VOCを適切に分析することで、以下のような価値を得ることができます。
- 顧客ニーズの把握と商品開発への反映
- CX（カスタマーエクスペリエンス）の改善
- 問題発生の早期発見と対策
- ブランドイメージの向上
つまりVOCは、顧客視点でのPDCAを回すための「羅針盤」となる存在です。
従来のVOC分析の課題点（人手・時間・属人化）
多くの企業では、VOC分析が以下のような課題を抱えています。
- 担当者が手作業で分類・集計しており、時間がかかる
- テキストの意味を正確に捉えるのが難しい
- 感情や真意を定量的に扱いづらい
- 分析結果が属人化し、ナレッジとして蓄積されない
これらの課題を解消し、VOCを経営に活かすために注目されているのが、生成AIの活用です。
生成AIによるVOC分析とは
生成AIがVOC分析にもたらすメリット
生成AIを活用することで、VOC分析は次のようなメリットを得られます。
- 自然言語処理の高度な活用：文章の背景や感情を含めた分析が可能に
- 作業の効率化：要約・分類・タグ付けなどが一瞬で完了
- 属人性の排除：プロンプトで処理を標準化できるため、再現性が高い
- インサイトの発見：人の目では見逃しがちなパターンや兆しを抽出可能
従来手法との違いと組み合わせ方
従来のVOC分析では、テキストマイニングやキーワードカウントが主流でしたが、生成AIは意味的な理解が可能な点で大きく異なります。
例えば、単語の出現頻度ではなく「顧客がなぜ不満を持ったのか」「どんな期待が裏切られたのか」といった文脈を把握できます。また、生成AIは従来手法とも組み合わせることで、定量×定性のハイブリッド分析が可能になります。
ChatGPTで使えるVOC分析プロンプト事例
顧客の声の要約プロンプト
大量のアンケート自由記述やチャット履歴を、短く分かりやすい形にまとめたいときに有効です。
例：
「以下のアンケート回答を3文で要約してください。重要な不満点と要望を含めてください。」
このようなプロンプトを使えば、読むだけで30分かかるテキストも1分で本質が掴めます。
感情（ポジネガ）分類プロンプト
顧客がポジティブに感じている点と、ネガティブに捉えている点を分類するプロンプトです。
例：
「このテキストから、ポジティブな内容とネガティブな内容をそれぞれ抽出してください。」
分類結果は、製品改善やカスタマーサポートの品質向上に直結します。
共通ワード・キーフレーズ抽出プロンプト
複数のVOCデータから、共通して出現するテーマや要素を抽出するのに使えます。
例：
「以下の複数の顧客の声から、よく出てくる単語・フレーズを3つにまとめてください。」
パターン分析やクラスタリングと併用すると、定量的にも裏付けられた示唆が得られます。
カスタマージャーニー別に分類するプロンプト
VOCを「購入前」「購入中」「購入後」など、顧客体験のフェーズ別に分けることも可能です。
例：
「以下のテキストをカスタマージャーニーのどのフェーズの発言か分類してください。」
これにより、どの段階に課題が集中しているかを明確にできます。
実践ステップ｜生成AIを活用したVOC分析の進め方
①データを整える（CSV・ログなど）
まずは分析対象となる顧客の声を収集・整形します。CSVファイル、チャットログ、フォーム回答などを1カ所にまとめ、表記ゆれや不要な文字を削除しておきましょう。
②プロンプトで分析・分類する
次に、目的に応じたプロンプトを用いて生成AIに分析を実行させます。小規模ならChatGPTでも十分ですが、大量データにはAPIや自社ツールとの連携が必要です。
③インサイトを構造化・可視化
得られたアウトプットは、そのままでは使いにくいことがあります。スプレッドシートにまとめたり、タグを付けたりして可視化することで、部門間の共有がスムーズになります。
④関係者に共有・アクションにつなげる
最後に、分析結果を社内共有し、具体的なアクションに落とし込みます。例えば、「解約リスクの高い要因に対する対応フロー改善」など、実行フェーズまで進めることが重要です。
よくある質問（FAQ）
生成AIを使うのにプログラミングスキルは必要ですか？
基本的には不要です。ChatGPTのようなツールを使えば、プロンプトを入力するだけで分析が可能です。API連携や自動化には多少の技術スキルが求められますが、ノーコードツールとの連携も選択肢です。
セキュリティや個人情報の扱いは大丈夫？
生成AIに個人情報を入力する場合は注意が必要です。OpenAIを含む外部AIツールに情報を渡す前に、匿名化・要約などの前処理を行うと安心です。社内導入型の生成AI（ローカルLLM）も検討対象になります。
どんなデータを入力すればいい？
アンケートの自由記述、カスタマーサポートの対応履歴、チャットボットのログ、レビューコメントなど、テキスト形式であれば基本的に対象となります。文章量が多いほど、AIの真価が発揮されます。
ChatGPT以外に使えるツールはある？
あります。例えば、「Notion AI」「Microsoft Copilot」「Google Gemini」などがあり、社内での共有や既存業務フローに合わせて選ぶと良いでしょう。日本語精度やセキュリティ要件も比較材料になります。
おわりに
VOCの分析は、企業が顧客中心経営を実現する上で欠かせない取り組みです。しかし、従来の手法では時間も労力もかかり、効果を最大化するのが難しいのが現実です。
生成AIは、その課題を解決する強力な手段です。要約、分類、洞察抽出まで自動でこなせる時代において、VOC分析の民主化が進んでいます。
まずは小規模な範囲から生成AIの活用を始め、社内にノウハウを蓄積しながら、より深い顧客理解につなげていきましょう。
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