クレーム分析とは？進め方・分析手法・AIを活用した改善方法を解説

「クレーム分析の進め方がわからない」「集めた声を商品やサービスの改善に活かせていない」と感じている担当者の方は少なくありません。顧客から寄せられる不満や要望は、集めるだけでなく、分類・分析し、改善という仕組みを整えて、はじめて価値を生み出します。

この記事では、クレーム分析の意味や得られる効果、具体的な進め方、成功のためのポイント、分析を効率化するAIの活用方法を解説します。

クレーム分析とは

クレーム分析とは、顧客から寄せられた苦情や要望を集めて分析し、商品やサービス、業務プロセスの改善へつなげる取り組みです。単なる苦情処理で終わらせず、寄せられた声を企業活動の見直しに役立てます。

クレーム分析の目的

クレーム分析の目的は、顧客の不満や要望を正しくつかみ、商品やサービス、業務プロセスの改善へ結びつけることにあります。クレームは企業にとって避けたい情報と受け取られがちですが、実際には顧客が感じた課題や改善点を教えてくれる貴重な手がかりです。

内容を丁寧に読み解いていくと、製品の不具合や対応品質の問題、業務上の課題などを特定でき、再発防止や品質向上に役立てられます。得られた気付きを継続して改善行動へ反映していけば、顧客満足度が高まり、企業への信頼を積み重ねることにもつながるでしょう。

クレーム分析が企業に求められる理由

クレーム分析が求められる理由は、顧客の声を競争力の向上につなげられるためです。商品やサービスが多様化した現在では、品質そのものだけでなく、対応の速さや使い勝手といった要素も顧客に評価されます。クレームを丁寧に分析することによって、商品やサービスの品質向上、業務改善に活かせます。

SNSや口コミの影響力も増しており、クレーム時の対応や改善する姿勢は、企業の信頼性にも直結します。こうした背景から、多くの企業がクレーム分析を取り入れています。

クレーム分析と苦情分析との違い

「クレーム分析」と「苦情分析」は、日常会話ではほぼ同じ意味で使われますが、ビジネスの現場では区別される場合があります。一般的に苦情は、商品やサービス、対応などへの不満を表明したものを指しますが、クレームは返金や交換、謝罪、改善といった具体的な要求をともなうものです。

例えば「商品の説明がわかりにくかった」という声は苦情に当たりますが、「商品の説明がわかりにくかったので返金してほしい」と言われた場合はクレームです。適切な対応や原因分析、再発防止につなげるためには、寄せられた声が単なる不満なのか、要求をともなうものなのかを整理しておく必要があります。

クレーム分析で得られる効果

クレーム分析に取り組むと、目の前の苦情対応にとどまらず、さまざまな効果が期待できます。ここでは代表的なメリットを4つに分けて解説します。

商品・サービスの改善につながる

クレーム分析を行うと、商品やサービスに共通する課題や、顧客が本当に求めているニーズをつかむことができ、改善へ結びつけられます。個別のクレームにその都度対応するだけでは見えにくい傾向も、内容を蓄積して分析すれば根本原因を特定しやすくなるでしょう。

顧客から寄せられる要望や不満のなかには、企業側が気付いていない改善点が含まれているケースも珍しくありません。分析で得た結果を商品開発やサービスの見直しへ反映すると、品質が上がり、顧客満足度の向上へとつながっていきます。

業務プロセスの課題を発見できる

クレーム分析は、業務プロセスに潜む課題を見つけ出すうえでも役立ちます。例えば「問い合わせへの回答が遅い」「手続きがわかりにくい」といった声を分析すると、その裏に業務フローや社内連携の問題が隠れていることが少なくありません。

クレームの発生傾向や原因を把握し、対応フローや運用ルールを見直していけば、業務の効率化や対応品質の底上げにつなげられます。

顧客満足度やLTV向上につながる

クレーム分析は、一度発生した不満への対応だけでなく、顧客との長期的な関係構築にも役立ちます。クレーム分析を通じて適切な対応や改善を継続できれば、顧客満足度の向上が見込めるでしょう。

その結果、「顧客の声を反映してくれる企業」という信頼を獲得でき、リピート率の向上ひいては顧客生涯価値（LTV）の向上にもつながります。既存顧客の維持は新規顧客の獲得よりもコストを抑えやすいとされており、中長期的な視点で見てもクレーム分析のメリットは大きいです。

再発防止と品質管理を強化できる

発生した問題の傾向や原因をクレーム分析で押さえておけば、同じトラブルを繰り返さないための手を打てます。

個別のクレームに対応するだけでは、その場しのぎにとどまってしまいがちです。過去に蓄積したクレーム情報を分析していくことで、将来的に起こりやすい問題や注意すべきポイントを可視化できます。その結果、品質管理に欠かせない情報を社内で共有でき、製品やサービスを安定して届ける体制づくりにもつながるでしょう。

クレーム分析の進め方

クレーム分析は、思いつきで進めるのではなく、決まった流れに沿って取り組むと精度が高まります。ここでは基本的な4つのステップを解説します。

クレーム情報を収集する

クレーム分析は、顧客から寄せられる情報を幅広く集めるところから始まります。代表的な収集先は、コールセンターやメール、問い合わせフォーム、SNS、アンケートなどです。

ここで押さえておきたいのは、以下のように収集先ごとに得られる情報の性質が異なるという点です。

- 電話での問い合わせ：顧客の率直な不満が含まれている

- メールや問い合わせフォーム：具体的な要望が記録として残りやすい

- SNS：企業へ直接は届かない本音の声が現れる

複数のチャネルから情報を集めておくと、顧客の意見をより広くつかむことができ、分析に必要なデータに厚みがでます。

内容を分類・整理する

集めたクレーム情報は、そのまま分析にかけるのではなく、一定の基準で分類して整理しておくことが基本です。例えば、対象となる商品やサービス、発生原因、対応した部署、緊急度といった項目ごとに仕分けていきましょう。このように整理すると、どのようなクレームが多いのか、どこに問題が集中しているのかを把握しやすくなります。

カテゴリごとにデータをそろえておけば、あとの傾向分析や原因特定にもそのまま活かせるはずです。次のステップの精度を高めるためにも、共通の基準で内容をそろえ、分析しやすい状態に整えておきましょう。

傾向や原因を分析する

分類して整理したクレーム情報をもとに、発生の傾向や原因を分析していきましょう。一定期間ごとの件数推移を追うと、クレームが増えている商品や時期、特定の問題が起こりやすいタイミングが見えてきます。

このステップでは、「テキストマイニング」や「感情分析」といった方法を活用すると、より分析精度を高めることが可能です。

テキストマイニングとは、寄せられたクレームに含まれる単語の出現頻度を調べる分析手法で、顧客が不満を感じているポイントを可視化できます。テキストマイニングについては、「テキストマイニングとは？分析手法やAI活用方法、おすすめツール9選を紹介」の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

感情分析は、テキストや音声データから人間の感情や態度を抽出・分類する技術です。感情分析で顧客の感情の傾向をつかむことで、表面的な問題の奥にある原因を掘り下げることができます。

感情分析については、「感情分析AIとは？活用事例8選やおすすめツール、仕組みまで解説」の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

改善施策を実施し効果を検証する

クレーム分析は、課題や原因をつかんだところで終わらせず、改善施策の実施と効果の検証までひと続きで進めることが肝心です。分析で見えた結果をもとに、商品やサービスの見直し、業務フローの改善といった具体的な対応策を検討しましょう。

施策を実行したあとは、クレーム件数や顧客からの評価に変化が現れたかどうかを確かめます。計画、実行、評価、改善というPDCAサイクルを回し続けることで、顧客満足度の向上や品質改善へとつながる仕組みを築けます。

クレーム分析を成功させるポイント

同じようにクレームを集めても、その活かし方には差が出ます。ここでは、分析の成果を高めるために意識したい3つのポイントを解説します。

クレームデータの管理を一元化する

クレーム分析の精度を高めるには、顧客から寄せられた情報を1か所でまとめて管理することが有効です。問い合わせ窓口やメール、SNSなど複数のチャネルに情報が散らばったままだと、全体の傾向をつかみにくくなるからです。

データを集約して管理すれば、クレームの内容や発生状況を横断的に確認でき、分析に必要な情報を効率よく使えます。部署をまたいで同じ情報を共有できるため、担当者ごとに認識がずれてしまう事態も防げます。

分析ルールやプロセスを標準化する

クレーム分析を一過性で終わらせず継続して活かすには、分析の方法や判断の基準をそろえておくことが欠かせません。担当者によって分類の仕方や評価の基準がばらばらだと、分析結果にも差が生まれ、正確な傾向把握が難しくなります。

クレームの分類項目や重要度の判断基準、分析の手順をあらかじめ定めておけば、誰が担当しても一定の品質で分析を進められます。社内での情報共有や継続的な取り組みにもつながるため、標準化したプロセスを整えておきましょう。

AIを活用する

クレーム分析の効率と精度を同時に高めたいなら、AIの活用が力を発揮します。クレームはメールや問い合わせ履歴のように文章の形で残る情報が多く、内容を分類したり集計したりする作業には大きな手間がかかるものです。

AIを使えば、クレーム内容の分類や要約、話題ごとの整理を自動で進めることができるため、分析担当者の負担を大きく減らせるでしょう。一定の基準に沿って自動でラベルを付けていくことも可能で、作業が特定の担当者に偏る属人化も防げます。

クレームを含む、AIによるアンケート分析の方法は「生成AIで自由記述式アンケートの自動分析・意見要約を実現する方法とは？」の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

クレーム分析を効率化するならAI Central Voiceがおすすめ

クレーム分析にかかる手間を減らし、顧客の声を改善へ活かしていきたいなら、AI Central Voiceの活用をご検討ください。ここではおもな機能を紹介します。

AIがクレーム内容を自動で分類・要約

AI Central Voiceは、問い合わせやレビューといった定性データをAIで整理し、分析しやすい状態へと構造化します。クレーム内容をカテゴリごとに振り分けたり、重要な情報だけを抜き出したりできるため、大量の顧客の声に目を通す負担を軽くできるでしょう。

文章の要点も把握しやすくなり、担当者は1件の内容確認だけに追われず、全体の傾向や課題をつかむことに時間を使えるようになります。

感情分析や傾向分析で改善ポイントを可視化

顧客の声に含まれる感情や不満、リスクの兆しを抽出し、クレームがどちらへ向かっているのかという傾向をつかめます。トレンド分析やクロス分析といった機能を使えば、特定の商品やカテゴリ、期間における変化も確認可能です。

クレームが増えているテーマや、優先して手を入れるべき課題を可視化することで、感覚ではなくデータに基づいた判断を支援します。

ダッシュボードで継続的な改善活動を支援

分析した結果はダッシュボード上でまとめて確認でき、顧客の声を一度きりでなく継続して活用することが可能です。20種類以上のグラフによる可視化や、条件に応じた絞り込み、トレンドの確認にも対応しており、定期的に状況把握できるようになっています。

結果を社内で共有しやすくなるため、クレーム情報を一部の担当者だけで抱え込まず、組織全体の改善に広げられます。

クレーム分析に関するよくある質問

最後に、クレーム分析に取り組む際によく寄せられる疑問について、Q&A形式で解説します。

クレーム分析とVoC分析の違いは何ですか？

どちらも顧客の声を分析する取り組みですが、扱う情報の範囲が異なります。

クレーム分析は、商品やサービスへの不満や問題点、改善要望といった、おもにネガティブな声を対象に、その原因や傾向を把握することを目的とします。一方のVoC分析は、クレームに限らず、問い合わせやアンケート、口コミ、評価まで含めた幅広い顧客の声が分析対象です。

クレーム分析が課題の発見に重きを置くのに対し、VoC分析は顧客ニーズ全体をつかむために使われます。

VoC分析については「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」の記事でも解説しているため、あわせてご確認ください。

クレーム分析はAIで自動化できますか？

一部の工程についてはAIによる自動化が可能です。例えば、大量の問い合わせ内容の分類や要約、頻出するキーワードの抽出といった作業は、AIを活用することで効率化できます。

ただし、すべての判断や改善施策の立案をAIだけで完結できるわけではありません。どの課題を優先して対応するのかを最終的に決めるのは、あくまで人の役割です。AIは分析業務の補助ツールとして位置づけ、人の判断と組み合わせて使うようにしましょう。

少ない件数でもクレーム分析は必要ですか？

クレームの件数が少ない場合でも、分析に取り組む価値は十分にあります。数だけを見ると影響が小さく感じられるクレームでも、その裏で同じ原因による問題が複数起きている可能性があるからです。

1件のクレームには、商品やサービスに対する顧客の不満や、改善へつながる情報が含まれています。内容をきちんと記録して分析しておけば、問題の早期発見や、顧客ニーズを先回りしてつかむことができます。

クレーム分析は継続的な改善につなげることが重要

クレーム分析は、顧客の不満や要望を把握し、商品やサービス、業務の改善へと活かしていく取り組みです。寄せられた声を収集・分類・分析することで、隠れていた課題を発見でき、品質の向上へつなげられます。

こうした分析を一度きりで終わらせず続けていくには、データ管理の一元化やAIの活用など、無理なく取り組める環境を整えておくことが大切です。クレーム分析にかかる手間を減らし、顧客の声をもとにサービスや商品の改善をしたい場合は、AI Central Voiceの活用を検討してみてください。