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、そのメリットや具体的な活用方法、導入ステップを解説します。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。
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AIを活用した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。
そもそもVOC分析とは
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。
従来の分析との違い
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分析は、効率的かつ精度の高い結果をもたらす点で優れています。さらに、AIを活用することで、従来の分析では捉えきれなかった以下のような点も把握することができます。
- AIによる感情分析で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ことができる
- AIが大量のデータを瞬時に解析できるため、SNSやレビューサイトなどの情報をリアルタイムで収集・解析し、顧客の間で今まさにトレンドとなっている情報を迅速に把握し対応できる
- AIが類似したデータをグループ分けしたり、特定の商品・サービスに関する関心事を抽出したり、購買履歴データなどの関連性を分析するといった「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る
市場の動向
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。この分野における市場動向は、AI活用VOC分析市場全体の成長を示す重要な指標となります。
国内のコールセンター向けAIサービス市場は、現在、飛躍的な拡大を遂げています。矢野経済研究所の調査によると、市場規模は2019年度の18億円から、2020年度には前年度比63.9%増の29.5億円へと拡大しました。
この急速な市場拡大は、構造的な問題や社会情勢の変化、技術革新といった複数の要因が複合的に影響した結果と考えられます。具体的な要因として、主に以下の3点が挙げられます。
- 労働力不足の深刻化： 2019年頃から続く人手不足が、オペレーター業務の自動化を加速させる根本原因となりました。
- 社会情勢の変化： COVID-19の影響によるリモートワークの普及や、顧客接点のWeb・ソーシャルメディアへの移行が、デジタルデータとして扱いやすいAIサービスの導入を後押ししました。
- 生成AIの登場： 技術革新により、これまでにない高度な分析と業務効率化という新たな価値が提供可能になりました。
今後は、生成AIへの期待と実用化が市場の成長をさらに一段階引き上げると予測されています。
生成AIの著しい進歩は、効率化の枠を超えた新たな価値を生み出し続けており、コールセンター向けAIサービス市場の成長は、今後も非常に大きな流れとなっていくでしょう。
出典：矢野経済研究所｜矢野経済研究所、21年度のコールセンター向けAIサービス市場規模を予測
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
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13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を活用してVOC分析するメリット
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
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。
ニーズやパターン把握による顧客満足度向上
AIを活用したVOC分析の3つ目の大きなメリットは、感情分析を通じて顧客満足度を高められる点です。これは、AIによる詳細な分析によって実現できます。
AIは、従来のVOC分析では見落としがちなデータ間の関係性を見つけ出すことが可能です。具体的には、以下のような分析を通じて、これまで十分に把握できなかった顧客の行動パターンやニーズを理解できます。
- 類似したデータをグループ化（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（満足点、不満点など）
- 購買履歴などのデータ間の関連性を見つける
このような詳細な分析により、顧客の具体的な不満や要望を、より正確かつ詳細に把握できます。その結果、企業は適切な対策を講じ、迅速かつ本質的な顧客体験（CX）を創造することで、顧客満足度を向上させることができます。顧客体験の向上をビジネス戦略の中心に置く企業や、顧客の声を素早く反映させたい企業にとって、AIによるVOC分析は非常に有効な手段となるでしょう。
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
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。
これらの「迅速なクレーム対応」「マーケティング戦略の改善」「製品の改善」といった多岐にわたるVOC分析の活用ニーズすべてに、次項でご紹介する「AI Central Voice」は対応可能です。
部署・部門に合わせた分析を可能とするAIエージェント「AI Central Voice」
AI Central Voiceは、顧客の声（VOC）や従業員の意見、アンケートなど、部門や形式を問わないさまざまなテキストデータを統合・構造化し、企業の経営判断を支援するAIエージェントです。このツールは、データ分析を特定の部署に留めることなく、全ての従業員がデータ分析を行えるようにすることで、従来のデータ活用に変革をもたらします。
AI Central Voiceの大きな特徴は、非構造化データや定性的な情報から、顧客の感情を「ポジティブ」「ネガティブ」といったタグで自動分類し、構造化できる点です。これにより、データに基づいた迅速な意思決定を強力にサポートし、ビジネスの成長を加速させることが可能です。
また、本サービスは30種類以上の多様なデータ前処理モジュールを備えており、他のサービスとは一線を画す高い精度と処理速度を誇ります。これらのモジュールがデータを最適化することで、従来のAIでは達成できなかったレベルの精度を実現します。さらに、企業独自のデータや一般的な業界知識を組み合わせ、特定の分野に特化した学習を行うことで、多様な専門知識を獲得できる点も強みです。
AI活用したVOC分析の成功事例
化粧品や健康食品、医薬品の企画・販売を手がけ、主力ブランド「パーフェクトワン」を展開する新日本製薬株式会社は、顧客ロイヤリティ向上と研究開発の強化を進めています。
同社のコールセンターでは大量の通話データを扱っていましたが、得られたVOCの有効活用に課題を抱えていました。
そこで、大規模なデータを高精度に構造化し、現場の施策や示唆に活用できる「AI Central Voice」を導入しました。
高精度に構造化されたデータを活用することで、顧客属性に基づいた最適なアプローチの強化や商品開発部門への迅速なフィードバックを可能にしています。
同社は、「AI Central Voice」をカスタマーサクセス強化と全社的なデータ活用推進の基盤として位置づけ、今後もAI活用を通じた「サービス向上とお客様理解を起点とした事業成長」を加速していく方針です。
VOCの成功事例を他にも知りたい方は「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」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
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
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。
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。
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。特に国内コールセンター向けAI市場は、人材不足や生成AIの進化を背景に成長を続けており、2024年度には90億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。