AI活用
（
更新）
VoC分析とは？収集方法からAIを活用した分析・成功事例まで解説
これまで顧客の声（VoC）は重要だとわかっていても、「集まるデータが膨大すぎて分析に時間がかかる」「手作業では担当者の主観が入り、客観的なニーズが見えない」「なぜ購入したのか」「なぜ解約したのか」という真の行動理由を見逃してしまうという課題がありました。
本記事では、この課題を解決するAIを活用したVoC分析について、VoCの収集方法や分析手法、導入ステップ、成功事例までを解説します。AIは、感情分析や深いデータ関連性の発見を通じて、効率的かつ高精度に顧客の本音を明らかにします。
この記事を読むことで、AIがVoC分析業務をどのように効率化し、顧客体験（CX）の向上とビジネス成長に貢献するのかを理解し、データに基づいた迅速かつ本質的な改善を実現するヒントが得られます。
VoC分析とは
VoC（顧客の声）とは
VoC（Voice Of Customer）とは、顧客からの意見や要望を意味する言葉で、「顧客の声」と訳されます。VoCの情報源は多岐にわたり、企業が直接受け取るものだけではありません。具体的には、以下のようなものが含まれます。
企業に直接寄せられる意見
間接的なチャネルからの意見
分析によって得られる情報
顧客の声をもとに、商品やサービスの品質を向上させる活動を「VoC活動」と呼びます。企業がVoCを重視する理由は、通信環境の発展によりトレンドの移り変わりが速い現代において、顧客ニーズをいち早く捉え、要望に迅速に対応することで企業の信頼性を高めることができるためです。
また、Webサイト上の行動データだけでは把握できない、顧客の「なぜ購入したのか」「なぜ解約したのか」といった行動理由を知る上でも有効です。
VoCの概要やビジネスへの活用方法を詳しく知りたい方は「VoC（Voice of Customer）とは？顧客の声をビジネスに活用する方法を解説」の記事を参考にしてください。
VoC分析とは
VoC分析とは、顧客からの意見や評価、要望といった「顧客の声（VoC）」を収集・分析し、製品やサービスの改善を目指すことです。特に、AIを活用したVoC分析は、人工知能（AI）技術を用いて、大量の「顧客の声」を自動的に収集、分類、分析することができます。AI技術を導入することで、顧客の声を効率的かつ高精度に分析し、ビジネスの改善に役立つ情報を抽出できます。
VoC分析のメリット
そもそもVoC分析に取り組むことで、企業はどのような効果を得られるのでしょうか。ここでは、AIの活用有無にかかわらず、VOC分析そのものがもたらす代表的なメリットを3つ紹介します。
顧客理解が深まり、意思決定の精度が上がる
VoC分析の最大のメリットは、顧客を「なんとなくこうだろう」という勘や経験ではなく、実際に寄せられた声という事実に基づいて理解できることです。どんな顧客が何を求め、何に不満を感じているのかを具体的につかめるため、施策や商品企画の意思決定を、根拠を持って進められるようになります。社内で意見が分かれた際にも、顧客の声という共通のファクトが判断の拠り所になります。
商品・サービスの改善や開発に活かせる
顧客の声には、提供側では気づきにくい課題や、次の商品・サービスのヒントが数多く含まれています。VoC分析によって不満や要望を体系的に吸い上げれば、既存の商品・サービスの改善点を特定できるだけでなく、まだ満たされていないニーズ（アンメットニーズ）を発見し、新たな開発につなげることも可能です。顧客起点で改善サイクルを回すことが、競争力の源泉になります。
顧客満足度・ロイヤルティの向上につながる
顧客の声に耳を傾け、それを実際の改善として返していく姿勢は、顧客に「自分の声が届いている」という信頼感を生みます。この積み重ねが顧客満足度を高め、継続利用やリピート、ひいては解約防止やLTV（顧客生涯価値）の向上につながります。VoC分析は、単なる分析活動にとどまらず、顧客との長期的な関係づくりの基盤となります。
VoCの収集方法
VoC分析の精度は、どのチャネルから顧客の声を集めるかで大きく変わります。チャネルごとに得られる声の性質や情報量が異なるため、目的に合わせて複数を組み合わせるのが基本です。ここでは代表的な5つの収集チャネルと、それぞれをAIで効率化する方法を紹介します。
アンケート
アンケートは、知りたいテーマを設計して能動的に声を集められるチャネルです。Webフォームや商品購入後のフォローメール、NPS調査などが一般的で、選択式による定量データと自由記述による定性データの両方を得られます。
一方で、自由記述は量が増えるほど人手での集計が追いつかなくなりがちです。ここでAIを使えば、バラバラな記述内容を自動でカテゴリ分けし、要点を要約できるため、回答数が多くても分析の手が止まりません。
コンタクトセンター（問い合わせ・クレーム）
電話・メール・チャットで寄せられる問い合わせやクレームは、顧客が困りごとを抱えたその瞬間の、加工されていない本音が集まる貴重なチャネルです。ただし通話データは量が膨大で、そのままでは分析対象にしづらいという難点があります。
AIによる通話の自動文字起こしと要約、感情分析を組み合わせれば、対応が急がれる不満の検知や、頻出する問い合わせパターンの抽出を自動で行えます。
SNS
X（旧Twitter）やInstagramなどのSNSには、企業に直接寄せられることのない率直な感想や、リアルタイムのトレンドが表れます。企業側から質問しなくても自発的に発信される声である点が、他チャネルにない価値です。
反面、投稿量が膨大で真偽の判断も必要になります。AIを活用したソーシャルリスニングなら、大量の投稿を自動で収集し、話題ごと・感情ごとに分類して、注目すべき声だけを浮かび上がらせることができます。
インタビュー
インタビューは、顧客と直接対話しながら「なぜそう感じたのか」という背景まで掘り下げられるチャネルです。数は多く集められませんが、アンケートやSNSでは見えない意思決定の理由や文脈をつかめるのが強みです。録音データをAIで文字起こし・要約すれば、複数人分の発言から共通する傾向や示唆を効率的に整理でき、定性調査の負担を軽くできます。
レビュー・口コミ
ECサイトのレビューや口コミサイト、アプリストアの評価には、購入・利用を検討する人が実際に重視したポイントが表れます。自社だけでなく競合に対する評価も観察できるため、比較優位の把握にも役立ちます。星の数だけでは読み取れない「何が良く、何が不満だったのか」を、AIが文章から抽出・分類することで、大量のレビューを施策に使える形へと変換できます。
従来のVoC分析とAIを活用したVoC分析の違い
従来のVoC分析の課題
従来のVoC分析とAIを活用したVoC分析では、効率性、精度、客観性において大きな違いがあります。従来の手動で行うVoC分析では、データ収集や分析に時間がかかり、業務の負担が増大するだけでなく、担当者の主観によってデータの解釈が偏る可能性がありました。
しかし、VoC分析にAIを取り入れると、データ収集や分析が自動化され、業務の効率化につながります。またAIの自然言語処理や機械学習を活用した顧客の意見や感情の高精度な分類・分析ができ、加えて人手では処理しきれない大量のVoCデータを扱えることによる、より客観的で事実に近い分析結果の取得が可能になりました。
AIを活用したVoC分析の仕組み
AIを活用したVoC分析では、従来の分析では捉えきれなかった顧客の声を、以下のような仕組みで明らかにします。
感情分析：顧客の感情をポジティブ・ネガティブ・中立といった形で分類する
リアルタイムな収集・解析：SNSやレビューサイトなどの情報をAIが瞬時に解析し、今まさにトレンドとなっている情報を迅速に把握する
トピック抽出・関連性発見：類似したデータをグループ化し（顧客の声・属性・興味関心など）、特定の商品・サービスに関する関心事（トピック）を抽出し、購買履歴などのデータ間の関連性を見つけ出す
こうした「深い分析」により、手作業では見逃してしまうような顧客の行動パターンや潜在的なニーズを明らかにできます。
AIによるVoC分析手法：従来のテキストマイニング・感情分析との違い
収集した顧客の声は、そのままでは膨大なテキストの山にすぎません。ここから示唆を引き出す代表的な手法が、テキストマイニングと感情分析です。ただし、これらは従来型の手法とAIを活用した手法とで、到達できる深さが大きく異なります。
テキストマイニングは、大量の文章を単語に分解し、出現頻度や語と語の結びつき（共起）を集計する手法です。「どの言葉がどれだけ語られているか」を数値化できる一方で、従来型のテキストマイニングには弱点もあります。
単語の頻度に着目するため文脈や意図が抜け落ちやすく、たとえば「ゆったりした作りで良い」という声も「ゆったり／サイズ」といった単語に分解され、それが満足なのか要望なのかまでは判別しにくくなります。また、出現頻度の高い一部の単語が全体の大半を占めてしまい、鋭い少数意見が埋もれやすい、分析前に辞書登録などの準備が必要になる、長文の解析が苦手といった課題もあります。
感情分析（センチメント分析）は、顧客の声をポジティブ・ネガティブ・中立に判定する手法です。単語単位の判定にとどまる従来型に対し、生成AIを用いると文全体の文脈や言い回しのニュアンスまで踏まえた判定が可能になり、皮肉や遠回しな不満といった、取りこぼしやすい声も捉えやすくなります。
こうした従来手法の限界を超えるのが、AIによる文脈理解を前提とした分析です。AIを活用したVoC分析では、投入したテキストをまず前処理で整え（音声データの文字起こし補正、不要語の除去、要約、主訴の抽出など）、そのうえで内容を構造化します。ここでは単語の頻度ではなく文脈そのものをAIが解釈するため、「カテゴリ（何についての声か）」「感情（ポジ／ネガ）」「要望（何を求めているか）」を同時に、かつ高い精度で抽出できます。分類の粒度も、大分類から詳細分類まで段階的に設計でき、自社の目的に合わせた分析軸（カテゴリ・ラベル）で分析できる点が強みです。
さらに、辞書登録などの事前準備を大幅に減らせること、データを加工せずそのまま分析にかけられること、長文でも意味を保ったまま解析できること、通常の分類に収まらない少数意見（エッジケース）も抽出できることなど、従来型テキストマイニングが苦手としてきた領域をAIがカバーします。これにより、単語の羅列を眺めて終わりではなく、「顧客が何を、どんな感情で、どう求めているか」を施策に直結する形で把握できるようになります。
AIを活用したVoC分析ツールの種類
AIを活用したVoC分析を導入する際には、多くの場合ツールを導入しますが、AIを活用したVoC分析ツールは、それぞれ得意分野が異なります。そのため、自社が持つ明確な課題や目的に合わせてツールを選定することが、VoC分析の効果を最大限に引き出すために重要です。 AIを活用したVoC分析ツールには、以下のようなタイプがあります。
感情分析に強いタイプ
口コミやレビューの分析に強いタイプ
コールセンターの業務に強いタイプ
感情分析に強いタイプ
感情分析に強いタイプのツールは、AIを用いて大量のVOCデータから感情分析を行い、ポジティブな意見とネガティブな意見が何に向けられているかを明確にすることに長けています。 このツールが特に役立つのは、次のような場合です。
顧客満足度を向上させたい企業
ブランドイメージや評判を客観的に評価し、改善を図りたい企業
AIによるVoC分析では、感情分析を通して、顧客のポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情を正確かつ詳細に把握できます。これにより、顧客の具体的な不満や要望を理解し、本質的な対策を講じることで、顧客満足度の向上を目指すことが可能になります。
口コミやレビューの分析に強いタイプ
口コミやレビューの分析に強いタイプのツールは、AIを活用し、VoCデータの収集から分析までを効率的に行えるのが特徴です。特に、ECサイトやレビューサイトのように大量のレビューが投稿される企業には、レビュー収集と分析の効率化に特化したツールが適しています。
AIによるVoC分析は、手作業では処理しきれない膨大なデータを迅速に分析できるため、多くのVoCが集まる企業で活用することで、効率的に質の高い分析結果を得ることが可能です。
コールセンターの業務に強いタイプ
コールセンターの業務に強いタイプのツールの主な利点は、コールセンターに集まるVoCデータの分析に特化していることです。 コールセンターならではの状況で、次のような活用が可能です。
通話内容をリアルタイムでテキスト化
通話内容の自動要約
ワンクリックでのスーパーバイザーへの支援依頼
過去の通話記録の確認
コールセンター向けのAI活用VoC分析では、AIが「製品改良」「新製品開発に関する意見」「顧客の不満」といった顧客の声の種類別に自動で分類します。これにより、人が行うには手間のかかる大量の顧客の声の分類を自動化し、業務効率化を実現します。
さらに、AIが一貫した基準で分類するため、「ブランドは好きだが製品やサービスの質が悪い」といった、人間が判断に迷うような苦情情報も、AIが文章全体を解析して抽出・分類できます。
VoCのツールについておすすめを知りたい方は「【2026年】VoC分析ツールのおすすめ比較15選！選び方も解説」の記事で紹介していますので参考にしてください。
AIを活用したVoC分析のステップ（進め方）
AIによるVoC分析を導入・実施する流れは、以下のプロセスで構成されます。 それぞれのステップについて知り、AIを最大限に活用していきましょう。
分析の目的や課題を明確にする
どのチャネルからデータを収集するか決める
分析と結果の可視化をする
施策に活かし効果を検証する
分析の目的や課題を明確にする
AIを活用したVoC分析を始める上で、最初にすべきことは、解決したい課題と分析の目的を明確にすることです。 AIを活用したVoC分析ツールは、感情分析に強いものや、コールセンター向け分析に特化したものなど、それぞれ得意分野が異なります。
そのため、事前に課題と目的を明確にすることで、最適なツールを選び、VoC分析の効果を最大限に引き出すことができます。 この段階では、以下の点を明確にしておくことが重要です。
どのような課題を解決するために、AIによるVoC分析を導入するのか
なぜ自社がAIを活用したVoC分析を導入する必要があるのか
AIを活用したVoC分析の導入によって、自社がどのような状態を目指すのか
どのチャネルからデータを収集するか決める
ステップ2では、VoCを収集するチャネルを決定します。 VoCデータを収集できるチャネルは多岐にわたります。例えば、コールセンターやアンケート、SNS、レビューサイトなどが挙げられます。チャネルによってデータの精度や情報量が異なるため、VoC収集では複数のチャネルを対象にするのがおすすめです。 VoC収集チャネルを選ぶ基準として、以下の3点が参考になります。
収集するチャネルが、VoC分析の目的や課題にどれだけ関連しているか
顧客が頻繁に利用するチャネルかどうか
収集するチャネルがターゲット顧客に合っているかどうか
分析と結果の可視化をする
AIを活用したVoC分析では、まず集めたデータを基に、自社に最も適した分析ツールを選びます。 ツールを選定した後は、VoC分析の中核となる「分析と解釈」の段階に進みます。ここではAIの能力を最大限に活かし、従来の分析では見えにくかった顧客の行動パターンや潜在的なニーズを明らかにします。
具体的には、集めたVoCを機能や価格、使いやすさ、サポートなどのカテゴリーに分類し、AIが非構造化データにタグを付けて自動的に分類することで、全体像を把握します。さらに、AIによる詳細な分析を通じて、類似データのグループ化、商品やサービスに対する顧客の関心事の抽出、購買履歴などのデータ間の関連性を見つけ出します。
テキスト分析ツールや統計ソフトウェアを活用し、データ内のパターンや傾向を把握しやすくすることで、表面的な情報からは見えない深層的な理由や結果の因果関係を考察し、顧客の感情や動機を読み解きます。AIは言葉の選び方や文脈から、感情を高精度に分析します。
最後に分析結果を共有するため、「可視化と報告」を行います。VoCの傾向やパターンを視覚的に表現するため、グラフや表を活用して分析結果から得られた結論や具体的な改善提案を報告書やプレゼンテーションにまとめ、VoCの活用方法や今後の戦略を社内で共有します。 顧客ニーズが常に変化するため、VoC分析は一度きりで終わらせず、継続的に実施することが重要です。
施策に活かし効果を検証する
分析で明らかになった課題やニーズは、施策に落とし込んで初めて価値を生みます。改善施策を実行したあとは、その効果を数値で確かめることが重要です。顧客満足度（CSAT）やNPS、解約率、問い合わせ件数といった指標を施策の前後で比較すれば、打ち手が的を射ていたかを客観的に判断できます。
VoC分析は一度実施して終わりではありません。顧客のニーズは絶えず移り変わるため、「収集 → 分析 → 施策 → 検証」のサイクルを継続的に回し、結果を次の分析に反映させていくことが成果につながります。AIを活用すれば、寄せられ続ける声を常時モニタリングし、変化の兆しを早期に捉えることも可能になり、このサイクルをより速く、無理なく回せるようになります。
AIを活用してVoC分析する強み
AIを活用したVoC分析を導入することで、企業は従来の分析手法では得られなかった大きなメリットを得られます。具体的には、以下の3点で、ビジネスにインパクトを与える改善が期待できます。
膨大で迅速な処理による分析の効率化
客観的な分析による精度の向上
全件分析とリアルタイム把握による対応力の向上
膨大で迅速な処理による分析の効率化
AIを活用したVoC分析を導入するメリットとして、業務効率化が挙げられます。従来のVoC分析では、顧客からの意見の収集や分類に多くの時間と労力が費やされていました。しかし、AIを導入することで、以下のプロセスが自動化され、業務効率が向上します。
収集の自動化
分類の自動化
処理速度の向上
特に、大量のVoCデータを抱える企業では、AIを活用することで、一度に大量のデータを迅速に処理・分析でき、効率的に質の高い分析結果を得ることが可能です。また、業務負荷が軽減されることで、期間や範囲を限定せずにすべてのVoCデータを分析対象とすることができ、分析の幅が広がります。
さらに、AIによるVoC分析は、SNSやレビューサイトなどからリアルタイムで大量のデータを処理し、分析結果を迅速に提供できるため、顧客トレンドの変化に迅速に対応できます。顧客トレンドの変化をいち早く把握し、迅速に対応することで、状況が悪化するのを防ぎ、顧客満足度の低下を抑制することが可能です。
客観的な分析による精度の向上
AI導入により、客観的な分析による精度向上が見込めます。これまでは担当者が主観で顧客の声の良し悪しを判断し分類していたため、データの解釈に担当者の主観や経験が影響する懸念がありました。
AIを活用したVoC分析では、自然言語処理や機械学習などのAI技術によって、顧客の意見や感情をより正確に分類・分析できます。具体的には、以下の点で分析の精度が向上します。
顧客の感情分析
詳細な問題点の特定
一貫した分類基準
AIによる効率的かつ高精度な分析を通じて、分析結果から具体的な不満や要望を深く理解し、ビジネス改善につなげることが可能です。
全件分析とリアルタイム把握による対応力の向上
AIを活用したVoC分析の3つ目の強みは、人手では追いきれない規模と速度で顧客の声に対応できる点です。手作業では一部を抽出して分析するのが限界でしたが、AIなら寄せられる声を全件・継続的にモニタリングでき、見落としを大幅に減らせます。
さらに、SNSやレビューの変化をリアルタイムに検知できるため、不満の兆しや急なトレンドの変化にいち早く気づき、後手に回る前に手を打てます。顧客体験の向上をビジネス戦略の中心に置く企業や、顧客の声を素早く施策へ反映させたい企業にとって、この「網羅性」と「即時性」はAI活用ならではの強みとなります。
VoC分析におけるAIの活用方法
AIを活用したVoC分析は、企業の戦略策定から日々の業務改善まで、多岐にわたる場面で利用され、その効果を発揮しています。特に、生成AIの登場により、従来の分析では難しかった文脈やニュアンスの理解が可能になり、顧客の本音をより深く、迅速に把握できるようになりました。
迅速なクレーム対応
マーケティング戦略の立案から改善
製品の改善
迅速なクレーム対応
生成AIを活用することで、カスタマーサポート部門に寄せられる大量の顧客フィードバックやクレームに対し、迅速かつ効率的な対応が可能です。問い合わせ内容やクレームの自動集計と感情分析により、どの問題に優先的に対応すべきかリアルタイムで把握できます。
さらに、チャットボットに生成AIを組み込み、顧客からの問い合わせに対する初期対応を自動化するとともに、収集されたデータをもとに頻繁に発生するクレームのパターンを抽出し、迅速な改善策を実施することで、顧客満足度の向上に繋げられます。 生成AIの活用は、顧客サポート部門が受け取る大量のフィードバックやクレームに対し、迅速かつ効率的な対応を可能にします。問い合わせ内容やクレームを自動で集計し、感情分析を行うことで、対応が最も必要な問題をリアルタイムで特定することが可能です。
チャットボットに生成AIを組み込み、顧客からの問い合わせに対する最初の対応を自動化すると同時に、収集されたデータに基づいて頻繁に発生するクレームのパターンを抽出し、迅速な改善策を実行することで、顧客満足度の向上に繋げられます。
マーケティング戦略の立案から改善
生成AIを活用したVoC分析は、マーケティング戦略の策定と改善に欠かせません。AIはSNSやオンラインレビューから顧客の意見というテキストデータ（非構造データ）を収集するだけでなく、そこに潜む顧客の感情やインサイトを分析することが可能です。
これにより、顧客が何に関心を持ち、どのような点に不満を感じているかを数値として把握できます。マーケティング部門はターゲット層に最適化されたプロモーションやキャンペーン戦略を立てる際に、価値あるインサイトを得られます。
製品の改善
生成AIによるVOC分析は、製品やサービスの品質保証と改善において重要な役割を果たします。顧客からの不満や不具合の報告を自動で集計・分析することで、製品の問題点を早期に特定し、迅速な改善策が実行できます。
この取り組みによって製品の信頼性が向上し、長期的な顧客満足につながります。また従来の手作業では把握しきれなかった細かな問題点も明確になり、より精度の高い品質管理が実現可能です。
コールセンターのログを事前に処理し、詳細なカテゴリーに分類することで、ユーザーの抱える課題や改善ポイントを明確化できます。さらに、営業部門で蓄積された商談情報をもとに、商談内容を反映した製品開発を行うことができます。
AI活用したVOC分析の成功事例
新日本製薬株式会社様
主力ブランド「パーフェクトワン」を展開する新日本製薬は、コールセンターに蓄積される大量の通話データの有効活用に課題を抱えていました。AIでVOCを高精度に構造化することで、顧客属性に基づくアプローチ強化や、商品開発部門への迅速なフィードバックを実現しています。詳しい内容は新日本製薬株式会社様の事例をご覧ください
サントリーウエルネス株式会社様
「セサミンEX」などの健康食品やスキンケア商品を主に通信販売で提供するサントリーウエルネスは、お客様センターで記録するVoCに情報の抜け漏れが生じることや、音声記録がフィラー・方言・滑舌の影響で分析前提のデータ化が難しいこと、既存ツールでは単語の出現数の把握にとどまることに課題を抱えていました。AIによる前処理で通話データから正確なVoCデータを生成し、コールログを直接参照せずとも分析・検索が可能な基盤を整備。VoC分析の効率と網羅性の向上、事業部門への改善提案の説得力強化、リスクの早期発見や新たなニーズへの迅速な意思決定につなげています。詳しい内容はサントリーウェルネス株式会社様の事例をご覧ください
このほかの成功事例は「VoC分析の成功事例10選！収集・分析方法や活用事例をご紹介」で詳しく紹介しています。各社の詳しい導入インタビューは導入事例ページからご覧いただけます。
生成AIによるVoC分析の最新動向
AIを活用したVoC分析が特に活用されるのが、顧客接点の最前線であり、最も大量のVoCが集中するコールセンター業務です。国内のコールセンターサービス事業者が提供するAIサービス市場は拡大を続けており、矢野経済研究所の調査によると、市場規模（事業者売上高ベース）は2023年度の60億円から、2024年度には前年度比150.0%の90億円へと拡大しました。この急速な市場拡大の背景には、複数の要因があります。
労働力不足の深刻化：オペレーター人材の不足が続き、オペレーター業務を自動化するニーズが拡大しています。
顧客接点の多様化：テレワークの定着により、Webやソーシャルメディアといった非接触チャネルで顧客と接する機会が増え、これらと親和性の高いAIサービスへのニーズが高まっています。
生成AIの急速な普及：生成AIの活用による業務効率化を求める企業が増え、AIサービスの利用を後押ししています。
とりわけ生成AIの進歩は、単なる効率化の枠を超えた変化をもたらしています。従来のテキストマイニングでは難しかった文脈やニュアンスの理解が可能になり、顧客の本音をより深く、迅速に捉えられるようになりました。
近年では、対話内容の自動要約・記録といった負荷軽減にとどまらず、感情分析によって顧客満足度をリアルタイムに把握しながら対応するなど、AIの活用範囲はサービス品質の向上にまで広がっています。
こうした流れを受け、同市場は2023年度から2029年度までの年平均成長率（CAGR）31.7%で推移し、2029年度には313億円に達すると予測されています。
実際に、一般企業のコールセンター部門を対象とした調査では、生成AI活用サービスを「導入している」が19.0%、「導入していないが導入予定がある」が30.0%にのぼり、今後さらに活用が広がっていく見通しです。
出典：矢野経済研究所｜[コールセンターサービス事業者が提供するAIサービス市場の調査を実施（2026年）](https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/4096)
AIを活用したVoC分析についてよくある質問
ここでは、AIを活用したVoC分析に関して、よくある質問に回答していきます。
どの部署や領域で役に立ちますか？
AIを活用したVoC分析は、特に2つの領域で力を発揮します。 1つはカスタマーサポート部門です。
ここでは、日々大量に蓄積される顧客の声をAIが効率的に処理することで、業務効率化と分析の客観性を高めます。 具体的には、AIが顧客の声を「商品改良」「新製品開発の意見」「顧客の不満」といった種類別に自動で仕分け、これまで手間がかかっていた分類作業を自動化し、業務効率を向上させます。
さらに、AIは一貫した基準で分類を行うため、人間では判断が難しい「ブランドは好きだが製品やサービスの質が悪い」といった複雑な苦情情報も、文章全体を解析して抽出し、分類できます。 これにより、商品やサービスの改善に役立つ情報や、将来的に問題となりそうな意見や問い合わせなどを効率的に抽出することが可能です。
もう1つの領域は、CXの改善です。AIによるVoC分析は、顧客接点全体の課題を特定し、改善策を提示することで、企業のCX向上を強力に支援します。従来、手作業で行われていたVoC分析をAIで自動化することで、顧客満足度の向上や問い合わせ対応の最適化を図ります。
AIはさまざまな顧客接点から集まったVoCにタグを付け、自動的に分類・構造化することで、分析の精度を高めます。さらに、AI導入によって業務負荷が軽減されるため、期間や範囲を限定せずに全てのVoCデータを分析対象とすることが可能になります。分析するデータ量が多ければ多いほど、顧客理解が深まり、CX改善に有効な施策を立てやすくなります。
VoC分析にAIを活用すべき企業の特徴は？
AIを活用したVoC分析は、特に日々のVoCを大量に収集している企業や、CXの向上を重視し、その声を迅速に事業に反映したい企業に最適です。 VoCの収集量が多い企業では、AIを導入することで、手作業では対応しきれない大量のデータを素早く分析し、業務効率を改善できます。
さらに、AIは顧客の行動や感情に関する傾向を把握し、トレンドを分析することで、効率的かつ質の高い分析結果を提供します。 またCX向上を目指す企業では、AIによる迅速な処理と分析を通じて、顧客の不満やニーズを速やかに把握し、迅速な対応を可能にすることで顧客体験を向上させます。
加えて、AIは顧客からのフィードバックに含まれる感情を高精度に分析し、顧客満足度や不満の根本的な原因を正確に特定できるため、感情に基づいた具体的かつ本質的な改善策を実行できるようになります。
AIを使ったVoC分析は、従来のやり方と何が違うのですか？
最も大きな違いは、処理できるデータ量と分析の客観性です。従来の手作業では、担当者が読み込める範囲に分析対象が限られ、解釈にも主観が入りやすいという課題がありました。AIを活用すると、人手では扱いきれない量の声を一貫した基準で分類・分析できるため、範囲を絞らず全体を対象にした、偏りの少ない分析が可能になります。
小さく始めることはできますか？
可能です。まずはコンタクトセンターの問い合わせなど、すでに手元にある特定チャネルのデータから対象を絞って始め、効果を確認しながら対象範囲を広げていく進め方が現実的です。目的を明確にしておけば、限定的な範囲でもAI活用の手応えをつかみやすくなります。
まとめ：AIを活用してVoC分析の精度をさらに高めよう
この記事では、AIを活用したVoC分析について解説してきました。AIを活用したVoC分析は、顧客の意見や要望を自動的かつ高精度に収集や分類、分析をする手法です。従来の分析における、手作業の時間や業務負荷、主観による解釈の偏りといった課題を解決し、効率性と精度を向上させます。
VoC分析におけるAI導入のメリットは、膨大なデータを迅速に処理できる点、客観的な感情分析による分析精度の向上、潜在的なニーズや行動パターンの深い把握によるCXの向上です。AI活用は、コールセンターでの迅速なクレーム対応、マーケティング戦略の改善、製品の品質向上に役立ちます。特に国内のコールセンター向けAIサービス市場は、人材不足や生成AIの普及を背景に成長を続けており、2029年度には313億円に達すると予測されています。
分析を成功させるには、まず目的と課題を明確にし、最適なデータ収集チャネルとツールを選定し、継続的な分析と結果の可視化・効果検証を行うことが重要です。AIは、大量のVoCが集まる企業やCXを強化したい企業にとって、本質的なビジネス改善に不可欠な手段です。
