VoC分析の成功事例8選！大手企業の活用事例と成功のポイントを解説

VoCを日々集めているものの、その本音や潜在ニーズをどう掴み、売上や商品開発に結びつければいいかわからず、分析に手間も時間もかかっている、そんな課題はありませんか？集めた貴重なVoCを、単なるデータで終わらせてしまうのはもったいないですよね。

この記事では、VoC分析の基本から、大手企業8社の具体的な成功事例、効率的なデータ収集・分析のステップや成功のポイント、AIツールの活用法についても解説します。この記事を読むことで、顧客の真のニーズを正確に把握し、マーケティング戦略の精度を向上させ、企業の成長を加速させるための具体的な道筋が見つかるはずです。

VoCとは

VoC（Voice of Customer）とは、「顧客の声」のことです。アンケート、レビュー、コールセンターへの問い合わせなど、顧客からのさまざまな意見や感想をまとめてVOCと呼びます。 具体的には、VoCには次のような情報が含まれます。

• アンケートやインタビューで直接聞いた意見や要望

• コールセンターへの問い合わせやクレーム

• SNSやレビューサイトでの感想や評価

VoCは、顧客のニーズや課題、満足度、不満、感情などを知る上で非常に役立つ情報源です。顧客の率直な意見を分析するVoC分析は、製品やサービスの改善、競合との比較、マーケティング戦略の立案など、幅広い分野で活用できます。

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。 またAIを活用したVoC分析について知りたい方は「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」の記事も参考にしてください。

VoC分析の成功事例8選

VoC分析は、業界や企業規模を問わず、顧客の声（または従業員の声）を成長につなげる取り組みとして広がっています。ここでは、実際にVoC分析を活用している企業の事例を業界別に紹介します。自社に近い業界や課題の事例を参考にしてください。

1．JR北海道ホテルズ

札幌・帯広・旭川・千歳・函館の5都市で8つのホテルを展開するJR北海道ホテルズは、以前から宿泊客のアンケートをサービス品質向上に活用してきました。

課題：定量スコアの変化は把握できていたものの、その背景にある声を客観的に整理・分析するには多くの時間を要していました。年間20万件を超えるアンケートの中から、どの課題を優先的に改善し、どの強みを伸ばすべきかを判断すること、また自由記述コメントを組織全体で共有しやすい形に整理することが課題でした。

施策：長文コメントを文脈ごとに整理してカテゴリ分類や感情ラベルの付与を自動化し、定量データと定性データを組み合わせて、声の傾向や変化を可視化できるようにしました。

効果：分類・集計・分析業務を効率化し、サービス改善や施策立案により多くの時間を充てられる環境が整いつつあります。定量・定性の両面から課題と強みの優先順位を判断しやすくなり、感謝や称賛の声をテーマごとに共有してスタッフの意欲向上や良い取り組みの横展開を促すことも見込んでいます。

詳しい内容は「JR北海道ホテルズ、年間20万件のお客様の声をAIで「定量×定性」分析。組織全体で活かす仕組みを整え、おもてなし向上を目指す」の事例をご覧ください。

2. サントリーウエルネス

「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、約1,000名のオペレーターを擁するカスタマーセンターで、お客様の声を事業へ還元する取り組みを担っています。

課題：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、音声の会話記録がフィラーや方言、滑舌の影響で分析前提のデータにしづらいこと、既存ツールでは単語の出現数の把握にとどまり商品改善やリスク・チャンスの発見につながりにくいことが課題でした。

施策：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しなくても分析・検索ができる基盤を整備。お客様の温度感まで含めて事業部門が参照できる運用を構築しています。

効果：VoC分析の効率と網羅性が向上し、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（チャンス）への迅速な意思決定につなげています。

詳しい内容は「通話データからVoCを構造化。お客様の一次情報を施策判断に活かす」の事例をご覧ください。

3. 大樹生命

日本生命グループの一員として全国で生命保険事業を展開する大樹生命は、約200名のお客さまサービス部でVoCを一元管理し、サービス改善に活かしてきました。

課題：苦情を中心に精緻な分析を行う一方、問い合わせ・ご意見・苦情など幅広いVoCを横断的に分析するには工数面に課題がありました。また、VoCの細分化で既存の分類先への振り分けが難しく多くが「その他」に集約されること、分類・集計・分析を人手で行う業務負荷の大きさも課題でした。

施策：高精度AIによる全件自動分類を実現し、苦情も含めた幅広いVoC分析の体制を確立。各接点のデータをつなぎ、横断的に困りごとを分析・解決する改善サイクルを構築しています。

効果：分類・集計・分析作業の自動化により、5年間で約8,000時間（年間約1,600時間）の業務効率化を見込んでいます。営業現場やデジタル接点のVoC集約によるFAQの精度向上や付帯サービスの改善、VoCを軸とした経営品質の向上を目指しています。

詳しい内容は「大樹生命、VoC分析の人手による分類をAIで自動化。膨大なお客さまの声を横断的に分析し、改善のスピードと精度を向上」の事例をご覧ください。

4. インフロニア・ホールディングス

前田建設・前田道路・三井住友建設などをグループにもつ総合インフラサービス企業のインフロニア・ホールディングスは、グループ経営の改善と組織力強化のためエンゲージメント調査を実施してきました。この事例は、顧客の声ではなく「従業員の声」の活用例です。

課題：NPSなどのスコアや設問別の数値は確認できるものの、「なぜその評価なのか」「どの組織にどのテーマを優先すべきか」という背景を経営や事業会社に十分説明できずにいました。会社・職種・年代ごとに文脈の異なる自由記述コメントを人手で読み込むには限界があり、グループ共通課題と各社固有の課題を切り分けられないことが課題でした。

施策：NPSスコアと回答理由（自由記述）を掛け合わせて分析し、グループ共通の傾向に加えて会社別・属性別の関心事（推奨者・批判者の関心事）を特定。選択式回答と自由記述の相関も分析し、スコア変動の要因を可視化しました。

効果：グループ共通課題と各社・各組織固有の課題を切り分けて提示できるようになり、事業会社・年代・職種間の傾向差をデータで把握できるようになりました。経営層や各社との「課題認識のズレ」を解消し、納得感のある施策決定につなげています。

詳しい内容は「従業員の声をグループ経営の判断材料に ― 組織サーベイを、経営の共通言語に変えるAI活用 ―」の事例をご覧ください。

5. 日本空港ビルデング

羽田空港の旅客ターミナルを運営する日本空港ビルデングは、「Haneda DX Vision」のもとデータドリブン経営を進めています。

課題：従来のVoC活用は、年1回のアンケート、Webフォームへの意見、SNS投稿などチャネルごとに分散して管理され、Excel集計や目視確認といった属人的な運用に依存していました。そのため、利用者の感情や不満を網羅的・継続的に把握することが難しく、混雑対策や人員配置、施設改善などの判断が経験に依存しがちでした。

施策：複数チャネルに分散するVoCを横断的に統合し、AIが文脈と感情を読み取って分類・構造化する分析基盤を構築。施設・飲食・サービスといった部門横断で一元的に分析できるようにしました。

効果：見過ごされがちだった少数意見や潜在的な不満も含めて顧客の声を俯瞰的に把握できるようになりました。経験や勘に依存した判断から、データに裏付けられた意思決定へ転換する土台が整い、空港全体のサービス品質やオペレーション改善の第一歩となっています。

詳しい内容は「日本空港ビルデング、顧客の声の統合分析基盤として『AI Central Voice』を採用」の事例をご覧ください。

6. ロート製薬

1899年創業のロート製薬は、目薬や皮膚用薬、化粧品、機能性食品などを手がけ、コールセンターを顧客との重要な接点と位置づけて顧客の声を製品改良に活かしてきました。

課題：コールセンター業務では、対応内容の正確性の担保やオペレーターごとの対応品質の均一化といった「顧客対応の質」と、「後処理の効率化」の両立が常に課題でした。

施策：音声の文字起こしデータをもとに、AIが文脈を理解して要約・分類・分析を行う仕組みを導入。商品名や業界固有の表現、不明瞭な発話にも対応し、既存の業務フローに組み込める点が評価されました。

効果：オペレーターの後処理時間が削減され、顧客対応に充てる時間が増えて対応品質の向上につながっています。自動要約は高精度で「記録作成の時間が短縮された」といった声が寄せられ、従業員満足度も向上。多重タグ付けの自動化でVoCの構造化が進み、製品開発・品質改善・マーケティング施策への多面的な活用が進んでいます。

詳しい内容は「『AI Central Voice』をロート製薬へ導入、コールセンターの後処理業務の効率化と顧客対応品質の向上を実現」の事例をご覧ください。

7. 大手ECプラットフォームの事例

大規模なオンライン販売を手がけるECプラットフォームでは、顧客が投稿するレビューや評価に加え、購入履歴や閲覧・行動データもVoCとして分析に活用しています。

課題：直接寄せられる意見だけでは、顧客が実際に何を求めているかを立体的に把握しきれないことがあります。

施策：レビューという「言葉にされた声」と、購買・行動という「行動で示された声」を組み合わせて分析し、顧客一人ひとりの嗜好を推定しています。

効果：好みに合った商品を高い精度で提案できるようになり、顧客満足度とロイヤルティの向上につなげています。言葉と行動の両面から顧客を理解する、データドリブンなCX改善の代表例です。

8. 大手カフェチェーンの事例

多店舗を展開する大手カフェチェーンでは、専用アプリ、SNS、店舗での声など、多様なチャネルから顧客の意見や要望を集めています。

課題：チャネルごとにばらばらに集まる声を、商品開発やサービス改善に一貫して活かすことが求められていました。

施策：定量的なデータだけでなく、自由記述やSNSの投稿といった定性的なデータも合わせて分析し、顧客ニーズを的確にとらえる体制を整えています。

効果：ニーズやトレンドに合わせた新商品・サービスの開発や、顧客とのコミュニケーション強化につながり、顧客満足度とロイヤルティの向上を実現しています。

事例から見るVoC分析の成功のポイント

VoC分析を成功させ、顧客満足度や事業成長につなげるためには、いくつかの重要なポイントがあります。ここでは、事例や情報源から導き出される成功のポイントを3つの観点から解説します。

• データ収集について

• 分析について

• 分析結果の活用について

データ収集について

VoC分析を成功させるには、質の高いVOCを効率よく幅広く集めることが不可欠です。そのため、VoC収集を始める前に目的を明確にしましょう。「製品やサービスの課題を発見する」「顧客満足度低下の原因を特定する」「マーケティングでアピールできる自社の強みを見つける」など、具体的な目的を設定することで、必要な情報が絞り込まれ、作業効率を向上させられます。

VoCの性質は収集チャネルによって異なるため、アンケートやインタビュー、SNSなど多様なチャネルを活用して、広範でバランスの取れた意見を集めるのがおすすめです。 また、目的に合わせて最適な収集方法を選ぶことも大切です。顧客全体の満足度を測りたい場合はアンケート、具体的な改善点を詳しく知りたい場合は個別インタビュー、若年層の意見を集めるにはSNSの活用が効果的です。

アンケート調査を行う際は、質問が複雑すぎると回答率が下がる可能性があるため、回答しやすいアンケートを作成するようにしましょう。顧客の興味を引くようなタイトルをつけたり、アンケートの目的を明確に説明したり、特典を用意するなどの工夫で、回答率を高めることができます。

分析について

VoC分析は、事業戦略において顧客理解を深める上で非常に重要です。分析を成功させるには、定量分析と定性分析を適切に使い分けることが鍵となります。定量分析では、数値データを用いて客観的な傾向を把握し、定性分析では自由記述やインタビューを通して顧客の感情や動機を深く理解しましょう。

分析を始める前に目的を明確にし、仮説を立てておくことで、分析精度を高めることができます。VoC分析は、「整理と分類」、「要約と抽出」、「分析と解釈」、「可視化と報告」という段階的なステップで進めるのがおすすめです。

しかし、多様なチャネルから収集した膨大なデータを人の手で「整理と分類」「要約と抽出」を行うことは、時間とコストを要する大きな課題です。

分析結果の活用について

VoCは、集めて分析するだけでは不十分で、ビジネスの改善に活用してこそ真の価値が生まれます。 分析結果をもとに仮説を立て、マーケティング戦略や製品・サービスの改善に反映させることで、顧客ニーズに合致した成果が期待できます。

施策実行後は効果を測定し、再度VoCを調査してPDCAサイクルを回すことで、製品やサービスの価値を持続的に高めることが可能です。 ただし、寄せられたすべてのVoCに個別に対応するのは難しいため、定量分析や定性分析の結果を参考に、影響の大きさ、緊急度、重要度を考慮して優先順位をつけることが大切です。

さらに、顧客が言葉に表さない本音を理解するため、ウェブサイトの閲覧履歴など行動データ（非言語情報）を組み合わせて分析することが重要です。VoCの収集と行動データ分析を組み合わせ、継続的に改善を続ける姿勢が、長期的な成功につながります。

事例から見るVoC分析のメリット

VoC分析を実施することで、企業は顧客ニーズを深く理解し、さまざまな分野で競争上の優位性を獲得できます。ここでは、VoC分析によって得られる主なメリットを3点解説します。

• マーケティング戦略に活かせ、売上向上が期待できる

• 商品・サービスの品質改善や新規開発につながる

• 顧客満足度向上による企業のイメージアップになる

マーケティング戦略に活かせ、売上向上が期待できる

VoC分析は、顧客の声をマーケティング戦略に直接活用し、売上を最大限に伸ばすための重要な手法です。顧客から直接得られた意見は、数値データだけでは見過ごされやすい潜在的なニーズや、購入をためらわせる要因を明らかにします。

「使いやすい」「操作が簡単」といった具体的な意見を抽出し、広告のキャッチコピー制作やプロモーション戦略に活用できます。また、顧客層を広げるために、購入の障壁となっている不満点を把握し、改善策を実行することで売上増加につなげられます。

商品・サービスの品質改善や新規開発につながる

VoC分析は、製品やサービスの品質向上と革新的な開発に大きく貢献します。特に、新製品の発売時や運用中に寄せられる批判的かつ具体的なフィードバックは、製品における重要な改善点を示唆する貴重な情報源となります。

「もっとこうなれば良いのに」という顧客の要望を収集することで、既存製品の改善につなげることが可能です。さらに、「こんな製品があれば良いのに」という意見からは、市場の新たなニーズをいち早く捉え、競争優位性を生み出す新製品や新サービスの開発を促進できます。

顧客満足度向上による企業のイメージアップになる

VoC分析は、顧客の不満や要望を把握し、それに基づいた迅速かつ適切な対応を可能にします。これにより、顧客満足度（CS）が向上し、顧客離れを防ぎ、リピート率を高めることにつながります。 継続的な改善活動を行うことで、顧客からの信頼を得て、ロイヤルティを深めることが可能です。顧客の要望に応える企業としての評判が広まれば、結果として企業のイメージアップにも繋がり、長期的な顧客関係の構築と維持に大きく貢献します。

VoC分析のデータを集める方法

VoCを収集する方法は多岐にわたり、チャネルや手法によって集まるVoCの特性も異なります。自社に合ったVoC分析を行うために、主な収集方法とその特徴を理解しておくことが重要です。VoCを収集する方法は、主に以下の4つに分類できます。

• コールセンターへの問い合わせ

• アンケートやインタビュー

• SNSやレビュー

• 購入履歴や行動ログ

コールセンターへの問い合わせ

コールセンターは、VoCを収集する代表的な手法で、直接的な意見を得るための重要な窓口です。電話やメール、チャットなど、さまざまなチャネルを通じて、商品やサービスに関する意見・感想が集まり、分析することでサービス改善やマーケティング戦略の策定に活かされます。

電話チャネルでは、音声認識やAI感情分析を活用して会話をデータ化します。高年齢層の利用者が多く、文字情報だけでは伝わらない感情といった貴重な情報が得られるのが特徴です。

リアルタイムな意見収集が可能ですが、効率的な分析にはテキスト化ツールが不可欠で、迅速な対応も求められます。 また問い合わせフォームやメールは、テキストデータとして活用でき、質問項目を調整することでデータの利用価値を高めることが可能です。

24時間対応により、電話が難しい層からもVoCを収集できます。チャットボットは、若年層の利用が多く、行動履歴と連携することでWebサイトの離脱率分析に役立ち、気軽に意見収集でき、VoC分析への活用が容易です。

アンケートやインタビュー

顧客の意見や要望を直接把握する有効な手段として、アンケートとインタビューがあります。調査目的に合わせて対象者や質問を柔軟に変更でき、自由度の高い調査が可能です。 アンケートは主にメールやWebで配信され、既存顧客を対象にVoCを収集します。

一方、インタビューは対話形式で、より詳細な情報を得られます。手法としては、個人の本音を引き出すデプスインタビューや、複数人で意見交換をするグループインタビューがあります。 これらの手法を用いることで顧客ニーズを深く掘り下げられますが、回答に手間がかかることや、集計分析に時間と労力がかかる点が課題です。

SNSやレビュー

SNSやレビューサイトでは、顧客が商品やサービスへのリアルな感想を自発的に投稿するため、企業はVoCを収集できます。SNS検索に加え、テキストマイニングやソーシャルリスニングツールを活用することで、効率的なデータ収集が可能です。

匿名性が高いため、より本音に近い幅広い意見が集まりやすく、顧客の満足度や感情の分析に役立ちます。大量のデータから顧客の嗜好やトレンドを把握できる一方、意見の偏りやデータ抽出の難しさ、分析コストが課題となります。

購入履歴や行動ログ

顧客の購入履歴や行動ログの分析は、顧客のニーズや考え方を把握する上で有効な手段です。大手ECサイトでは、レビューや購入履歴などのデータから、顧客の嗜好を分析しています。この分析手法で得られるVoCは、顧客の意見や感想と比較して、実際のニーズを反映し、購買パターンや解約率の分析に活用できます。

メリットは、客観的なデータ収集が可能な点ですが、顧客の行動の背景にある感情や動機までは把握できません。そのため、アンケート調査など他の分析方法と組み合わせることが重要です。また、個人情報保護に関する適切な対応も不可欠です。

VoC分析のステップ

VoC分析は、顧客の意見や声といった情報を収集・整理・分類・要約・抽出・分析・解釈・可視化・報告する一連のプロセス全体を指します。VoCをマーケティングに効果的に活用するためには、以下の段階的なステップで進める必要があります。

• 目的の明確化

• 分析の方法や項目を決める

• データを収集する

• 分析と結果の可視化

目的の明確化

VoC分析を始める上で、まず「何のために顧客の声を分析するのか」という目的を明確にすることが非常に重要です。目的が曖昧なまま進めてしまうと、データの収集や分析をやり直す必要が生じる可能性があります。 具体的な目的の例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 顧客満足度を向上させるために、解決すべき課題を特定したい

• 競合他社と比較して、自社の強みや魅力的な点を明確に打ち出したい

• 新しい商品やサービスを開発するために、ターゲット顧客のニーズを深く理解したい

分析の方法や項目を決める

目的を達成するためには、最初に「どんな情報を集めるか」「どんな方法で集めるか」「どんな手法で分析するか」を決める必要があります。 VoCを集める方法はさまざまで、電話や問い合わせフォーム、メール、SNSなどがあります。それぞれの方法で集まるVoCには、年齢層や情報量、本音の度合いといった特性の違いがあるため、目的に合った最適な方法を選ぶことが大切です。

VoCを集めるチャネル（電話、メール、SNSなど）ごとに、情報量や本音の度合いといった特性が異なるため、目的に合った最適な方法を選びます。分析手法としては、顧客の満足度をグラフ化する「顧客満足度分析」や、コールセンターへの問い合わせ理由を集計する「コールリーズン分析」などがあります。

データを収集する

決定した項目と収集方法に沿って、実際にデータを集めます。大量のVoCを手作業で収集し、整理・集計するには非常に手間がかかるため、多くの企業がITツールを活用しています。 例えば、テキストデータから必要な情報を抽出・分析するテキストマイニングツールや、顧客ごとの属性や購入履歴、VoCなどを管理・分析する顧客分析ツールなどがあります。

さらに、コールセンターを利用している場合、音声認識やAIによる感情分析ツールを用いて、そのままでは扱いにくい音声データをテキスト化し、VoCとして活用することも可能です。

分析と結果の可視化

データを収集した後、具体的な分析に進みます。分析は主に「整理と分類」「要約と抽出」「分析と解釈」「可視化と報告」の段階で進めます。最初に、VoCを機能や品質、価格などのカテゴリーに分類し、重要度を評価します。

次に、VoCの背景にある原因や影響を分析し、因果関係を検討します。テキスト解析ツールや統計ソフトウェアを活用してデータを視覚化し、傾向やパターンを特定します。さらに、顧客の感情や動機を言葉や文脈から読み取り、解釈します。

最終的に、分析結果はグラフや表でわかりやすく示し、報告書やプレゼンテーションで共有します。VoCの分布や関係性を視覚的に表現することで、結論や提案を明確にし、活用方法や方針を共有します。顧客ニーズは常に変化するため、VoC分析は一度きりではなく、継続的に行うことが大切です。

VoC分析の事例に関するよくある質問

VoC分析はどんな業界で活用されていますか？

VoC分析は、特定の業界に限らず幅広く活用されています。本記事で紹介したように、ホテルや空港などのサービス業、生命保険や損害保険などの金融業、製薬・化粧品メーカー、通信販売、ECなど、顧客との接点が多い業界を中心に導入が進んでいます。

また、顧客の声だけでなく、従業員の声（エンゲージメントサーベイの自由記述など）を分析する用途にも広がっています。多くの顧客接点を持ち、寄せられる声を事業改善に活かしたい企業であれば、業界を問わず活用できます。

中小企業でもVoC分析の成功事例はありますか？

VoC分析は大手企業だけのものではありません。扱うデータ量が比較的少ない中小企業でも、アンケートやレビュー、問い合わせ対応の記録など、手元にあるVoCから小さく始めることが可能です。

むしろ、意思決定のスピードが速い中小企業では、集めた声を素早く商品やサービスの改善に反映しやすいという利点もあります。まずは目的を絞り、特定のチャネルのVoCから分析を始めるのがおすすめです。

VoC分析の成果はどのくらいで出ますか？

成果が出るまでの期間は、目的や扱うデータ量、体制によって異なります。問い合わせ対応の効率化やよくある不満の把握といった業務改善は比較的早く効果を実感しやすい一方、商品開発やブランドイメージの向上といった成果は、PDCAサイクルを継続的に回す中で中長期的に現れることが多いです。重要なのは一度きりで終わらせず、「収集→分析→施策→検証」を繰り返しながら、継続的に改善していくことです。

まとめ：VoC 分析の成功事例を基にビジネスに活かそう

この記事では、VoC分析の事例について解説してきました。 VoCとは、アンケートやレビュー、コールセンターへの問い合わせなど、顧客からの意見のことで、顧客のニーズや課題、満足度、感情を知る貴重な情報源です。VoC分析は、製品やサービスの改善、マーケティング戦略の立案など幅広い分野で活用され、企業の成長に不可欠です。 VoC分析を成功させるには、目的を明確化し、アンケートやSNS、購入履歴など複数のチャネルから広範なデータを収集すること、定量分析と定性分析を使い分けることが重要です。AIエージェント「AI Central Voice」のような専用ツールを活用すれば、データの構造化と高速分析が可能になり、効率化が図れます。 分析結果は、マーケティング戦略の最適化による売上向上、品質改善や潜在ニーズに基づく新規開発、顧客満足度（CS）向上を通じた企業イメージアップに直結します。VoC分析は、収集・分析するだけでなく、PDCAサイクルを回し、行動データと組み合わせて継続的に改善に活かすことが、長期的な成功の鍵となります。