生成AIでVoCデータを分析し顧客満足度と品質保証を強化する方法

近年、生成AI（ジェネレーティブAI）をビジネス現場に活用しようという動きが、日本企業を含め世界的に加速しています。これまでAIは大量のデータをもとに予測や分類を行う「ディスクリプティブ（説明的）」「プレディクティブ（予測的）」な活用が中心でしたが、生成AIはそれをさらに一歩進めて「新たなコンテンツ」を創り出すことが可能な点が大きな特徴です。

本記事では、アンケート回答やコールセンターの電話ログなどのVoC（Voice of Customer、顧客の声）データ分析に生成AIを活用し、顧客満足度や品質保証をどのように強化できるかを、従来のAIとの違いやメリット・デメリット、日本国内の具体的な活用事例を交えて解説します。さらに、VoCデータを実際に扱う際の分析フローや導入時のポイントなど、実践的なヒントも紹介します。

生成AIを活用した新世代のテキスト分析「TopicScan」の資料を見る

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来のAI（機械学習や深層学習を含む）の最大の違いは、「AI自ら新しいコンテンツを生み出せるかどうか」にあります。従来のAIは与えられたデータからパターンを学習し、分類・予測・最適化などに活用することが主でした。具体例としては、需要予測や画像認識、レコメンドシステムなどが挙げられます。たとえば在庫管理システムでの需要予測は、過去の販売実績や天候情報などを学習して「来週は商品Aが◯◯個売れる確率が高い」と予測を提示するイメージです。

一方の生成AIは、学習したデータの特徴を活かし、ゼロからテキストや画像などを生成できる能力を持ちます。例えば、文章を入力するだけで、完全に新しい文章や画像をアウトプットとして出力可能です。近年注目を集めているOpenAIのChatGPT、GoogleのBard、MetaのLlamaなどの大規模言語モデル（LLM）がまさにこの例で、「質問に対する答え」だけでなく、「要約」「翻訳」「文章のリライト」など、多彩な文章生成を実行します。

生成AIは「新しい文章を生み出す」点からクリエイティブな活用が注目されがちですが、実はデータ分析にも応用範囲が広がっています。理由としては、テキストベースの分析において従来の機械学習手法では抽出しきれなかった文脈やニュアンスを理解し、要約や構造化を自動で行える点が挙げられます。

大量のアンケートや通話ログを解析し、それぞれの問い合わせや意見を従来以上に緻密に把握できるようになるため、特にVoC分析との相性が良いのです。

関連記事：
生成AIによってVoCを分析する：顧客の声を次世代技術で読み解く方法

生成AIの仕組みと種類

生成AIは大きく見ると、「ニューラルネットワーク」と「大量データの学習」が基盤となっています。ニューラルネットワークは脳神経のモデルを模したアルゴリズムであり、ディープラーニング（深層学習）技術を用いて複雑なパターンを習得します。その結果、単純なルールベースではなく文脈や単語同士の関係を高い精度で理解し、新たな文章や画像を生成できるのです。

生成AIを分類する際には、扱うデータの種類で大まかに分けられます。

• テキスト生成AI（大規模言語モデル、LLM）: ChatGPTやBERT、Bardなどが代表例です。文章を入力すると、続きの文章や要約、解説を生成します。日本語対応のLLMも近年急速に進化しており、多くの日本企業がPoC（概念実証）を進めています。
• 画像生成AI: 例としてDALL・E、Stable Diffusion、Midjourneyなどが挙げられます。文章で「赤いバラと富士山を組み合わせたロゴ」と指示すると、自動でオリジナルの画像を生成します。
• 音声・動画生成AI: 音声合成（Text-to-Speech）や動画の自動生成、映像の修正などに応用されます。近年は人間とほぼ区別がつかない音声を作る技術や、映像内のオブジェクトをリアルタイムで差し替える技術が研究・実用化されています。
• マルチモーダルAI: テキストと画像、あるいは音声と文章など、複数のデータ形式を同時に扱うモデルです。例えば写真を入力すると、その内容を自動説明したり、写真の続きのシーンを生成するなど、異なる形式のデータを理解・統合します。

いずれのタイプも、生成AIが「過去の学習データのパターン」を活かしつつ、新しいコンテンツを作り出せる点が共通しています。実際の企業利用においては、これらを複合的に組み合わせることでより高度な分析・活用が可能になります。

生成AIをデータ分析に活用するメリット

分析効率の大幅な向上

最も分かりやすいメリットが分析作業の効率化です。特に、文章形式で寄せられるアンケートの自由回答やコールセンターの通話ログといった非構造化データは、人手で読み込むと膨大な時間がかかります。生成AIであれば、以下のようなステップを自動化できます。

• 長文の要約：10分〜30分もの会話ログを要点だけ抽出し、端的にまとめる
• トピック分類：複数のテーマが入り混じっていても、それぞれを検出して仕分ける
• 感情・評判分析：ポジティブ・ネガティブの度合いや感情の強度を推定し、それぞれをスコアリングする

例えば、NTTデータ経営研究所のコラムでも紹介されていますが、コールセンターの会話履歴を自然言語処理技術で自動仕分けし、顧客がどの点に不満を持ちやすいかを早期に把握する事例が増えているとのことです。このアプローチを生成AIに置き換えると、より複雑な文脈の理解が可能となり、人間のアナリストが要約を一件ずつ作成する負荷を大幅に軽減できます。

文脈理解と潜在的ニーズの発見

生成AIは単純なキーワード検索では捉えきれない文脈を理解し、自由回答や会話の中に含まれる潜在的ニーズや課題を抽出できる可能性があります。例として、同じ「遅い」という言葉があっても、その対象が「配送の速度」なのか「画面表示の速度」なのかを文脈から区別できるわけです。従来のテキストマイニング手法では同じ単語として扱われがちですが、生成AIは周辺の文章から意味を推定して区分することが容易になっています。

さらに、顧客が暗に示している不満や希望を見逃さない点も魅力です。たとえば「製品はいいんだけど、サポート窓口の対応が今ひとつ」という意見が多発している場合、生成AIは「サポート体制の向上が期待されている」と要約してレポートにまとめてくれます。これによって、企業側が改善すべきポイントをより早く・正確に特定できます。

多言語対応や24時間稼働

日本企業でも海外展開を行うケースが増える中、顧客の声が必ずしも日本語だけとは限りません。生成AIの多くは、多言語対応の言語モデルを備えており、日本語・英語・中国語など様々な言語で同様の分析プロセスを実行可能です。これはグローバル規模で事業を展開する企業にとって大きな利点となるでしょう。

また、生成AIはサーバ環境さえあれば24時間稼働できます。深夜や休日でも大量の問い合わせログを処理し、翌朝には最新のサマリーレポートを経営陣や担当部署に提示するといった運用が実現しやすくなります。迅速な意思決定をサポートするインフラとして、生成AIは強力な役割を担います。

レポーティングや意思決定支援まで自動化

生成AIは分析した結果をもとにレポート文章を自動で作成したり、論点を整理して提案を出すことも可能です。従来はデータ分析担当者がグラフや統計を見ながらレポートを執筆していましたが、生成AIがあらかじめ文章化してくれれば、担当者は内容確認と最終修正に注力できます。これは一種の「AIによるドキュメント作成支援」であり、企業の意思決定スピードを高める要因となります。

例えば、WEEL社のコラムでも触れられているように、VoCデータをカテゴリ別に整理して、月次レポートの本文草案を生成AIがアウトプットするケースがあります。最終的に人間が内容をチェックしますが、最初の草案をAIが出してくれるだけでレポート作成負荷が激減するという報告があります。

生成AIをデータ分析に活用するデメリット・課題

誤情報（ハルシネーション）のリスク

生成AIはあたかも正しい情報のように見える誤情報を生成してしまうことがあり、これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼ぶことがあります。たとえば実在しない問い合わせ内容をそれらしくまとめてしまう、製品の仕様にない機能について言及してしまう、といった可能性が否定できません。こうした誤情報を参考に意思決定すると、重大なリスクにつながります。

現状、生成AIの回答が100%正しいとは限らないため、重要なレポートや意思決定には人間のチェックが必須です。VoCの分析結果に関しても、顧客の声と齟齬がないか、サンプルを抜き出して検証するといった運用ルールを設けることが望まれます。

プライバシーやセキュリティ上の懸念

コールセンターの通話ログなどには個人情報が含まれることが多いため、生成AIの学習や推論過程でこれが外部に漏れないようにする必要があります。特にクラウドサービス型の生成AIを利用する場合、問い合わせログをそのまま外部のサーバに送信する形になる可能性があるため、個人情報のマスキングや匿名化を徹底する必要があります。また、企業独自のカスタムモデルをオンプレミスや閉域環境で構築して運用する選択肢も検討すべきでしょう。

偏見（バイアス）の混入

生成AIは「学習データ」に依存するため、過去データに偏見（バイアス）が存在すれば、それをそのまま反映した結果を出力するリスクがあります。例えば歴史的に男性ユーザーの意見が多いデータで学習した場合、女性ユーザーの意見を軽視してしまうかもしれません。あるいは特定地域や属性のユーザーの苦情を十分に拾わないリスクもあります。学習データのバランスと、出力された結果をモニタリングする仕組みの両方が重要です。

運用コストと人材不足

生成AIモデルは巨大なパラメータを扱う場合が多く、推論や学習に大きなコンピューティングリソースが必要です。クラウドサービスを利用する場合でも、従量課金でコストがかさんだり、通信量が増えたりする恐れがあります。さらに、プロンプトエンジニアリング（生成AIに適切な指示を与えるスキル）や、AIガバナンスを担当する人材も不足しているのが現状です。

導入にあたっては、小規模PoCから始め、費用対効果を見極めながら段階的に拡張していくことが望ましいでしょう。オンプレミスやプライベートクラウドでモデルを動かすにせよ、外部ベンダーのAIサービスを使うにせよ、自社の情報漏洩リスクやコスト試算をしっかり行い、経営層を含めた合意形成と体制整備を進める必要があります。

生成AIを活用し、VoCデータ分析で成果を上げている事例

ここでは、実際に日本国内で生成AIを活用し、VoC（顧客の声）データ分析で成果を上げている事例を紹介します。

KDDI：コールセンターの応対記録分析

大手通信キャリアであるKDDI（au）はコールセンターの応対メモを分析し、サービス改善に活かしています。もともと顧客の問い合わせ内容やクレーム情報は自由記述メモに残されていましたが、担当者がそれを分析するのは膨大な負担でした。そこで生成AIを使い、トピック分類や重要キーワード抽出、感情分析を自動化したところ、作業時間が大幅に削減され、サービス別の課題を速やかに特定できるようになったと報告されています。関連情報はWEEL社の記事にも取り上げられており、生成AIの活用がコールセンターDXを加速している好例といえます。

ANA X：コールリーズン自動分類と要約

ANA（全日空）のグループ企業であるANA Xでは、コールセンターに寄せられる旅行関連の問い合わせやクレームの分析にLLMを導入しています。1件あたり通話が数分から十数分におよぶため、手作業で内容を要約・分類するのに大きなコストがかかっていました。そこに生成AIを導入し、「予約変更」「座席指定」「キャンセルに伴う返金」といった複数の問い合わせ理由を高精度に自動検出し、要約まで行うシステムを構築。結果として、分析担当者の作業時間を約60%削減できたとの報告があります。

また、会話から直接顧客の感情を推定し、不満の原因やトラブル発生のパターンを早期に把握することで、キャンペーン施策やWebサイトのFAQ改善にも活かしています。例えば「オンライン手続きを知らなかった」「説明不足でわかりにくい」といった要望が多い場合、キャンペーン案内方法を見直すなどの施策を打つことでCS（顧客満足度）向上につなげやすくなります。

関連記事：
VoCを活用してコールセンター運営を革新する方法

製造業：品質管理とナレッジ活用

日本の製造業では、現場の品質保証やトラブルシュートの知見を蓄積するために生成AIを導入する動きが見られます。具体例として、ある大手自動車部品メーカーでは、過去の不具合報告書や検証レポートを膨大に保有しており、新任の品質保証担当者が必要な事例を検索するのに時間がかかっていました。そこにLLMを導入し、「部品Aの組み付け不良が発生したときの対処法を教えて」と問い合わせると、AIが過去の類似不具合事例や原因・対策を瞬時に要約して表示してくれるシステムを構築。短期間のうちに導入効果として、現場からは「熟練者がいないシフト帯でも解決までの時間が短縮できた」という声が上がっているそうです。

また、一般消費者向けの家電を製造するメーカーでは、消費者センターに寄せられる修理依頼や返品理由のデータを生成AIで分析し、製品設計段階で頻発しそうな不具合要因を洗い出す取り組みも進んでいます。これにより、設計変更やマニュアル改善を早期に実施し、クレーム件数を予防的に減らす効果が期待されています。

関連記事：
VoC（顧客の声）を品質保証に活かす方法

製薬業界：顧客対応と創薬支援

製薬業界では、患者や医療従事者からの問い合わせ対応に生成AIを活用する事例が増加傾向です。例えばジェネリック医薬品大手の沢井製薬では、薬についての問い合わせ量が多く、オペレーターが回答と記録をすべて手作業で行っていたため、作業負荷が高かったといいます。そこに生成AIを導入し、問い合わせ内容を自動要約・分類しつつ、過去の回答データベースから最適な返答候補をレコメンドする仕組みを作ることで、応答スピードの向上とオペレーターの負荷削減を同時に目指しています。

さらに、創薬プロセスにおいても、遺伝子配列やタンパク質構造など大量の研究データを深層学習で解析し、新しい候補分子や作用メカニズムを「生成」的に提案する取り組みが進んでいます。国内企業としては富士通や理化学研究所が共同で高速かつ高精度なタンパク質構造予測モデルを研究しており、実際に新薬候補を従来の10倍以上の速度で特定できる可能性が示唆されています。医薬品市場の競争が激化する中、生成AIは開発期間の短縮と研究効率の向上に大きく寄与すると期待されています。

生成AIを活用したVoCデータ分析方法

ここでは、アンケートや電話ログなどのVoCデータを具体的に生成AIで分析するステップを概説します。

データ収集と前処理

まずはアンケートの自由回答やコールセンターの通話ログ、SNS上のクチコミなど、VoCデータを一括収集します。通話ログの場合は音声認識（Speech to Text）ツールでテキスト化し、顧客IDなどの個人情報が含まれる場合はマスキング処理を実施します。

生成AIに渡すデータは最低限のクリーニングが必要です。例えば誤変換や機械的ノイズ（不必要な繰り返し文字など）の除去、機密情報（氏名や電話番号など）の伏せ字化などです。データの品質を高めるほど生成AIの分析精度も向上します。

テキスト要約・分類

通話ログなど長文の場合は、まず生成AIを使い要約を行います。例として「この会話の要点を短くまとめてください」といったプロンプト（指示文）を与えると、数行のサマリーに変換してくれます。また、「問い合わせ内容を推定し、タグを付けてください」「感情がどう変化したかを記述してください」などの指示を出すと、AIが自動分類や感情分析を行います。

この要約ステップによって、たとえば1日数百件の通話ログでも要点のかたまりが可視化されるため、後続の集計や可視化が格段に容易になります。

トピック抽出とキーワード分析

テキスト要約が終わったら、全体を統合してトピック抽出を行います。例えば「製品Aの操作がわかりにくい」「クーポンの適用方法に不満」「配送が遅れた」など、顧客が最も頻繁に言及しているテーマを特定します。生成AIは単なる出現頻度分析だけでなく、文脈に基づき似た意味のフレーズをまとめられるため、より正確なトピッククラスタリングが可能です。

ここで、Graffer AI Studioのブログにあるように、「タグ付けの自動化」や「センチメント分析との組み合わせ」が大きな価値をもたらします。例えば「ネガティブ感情が強いトップ3テーマ」などを抽出すると、優先的に対応すべき課題が明確になります。

レポート自動生成とアクション連携

生成AIの強みは、分析結果をさらに読みやすい形にレポート化してくれる点です。従来であれば「要約をエクセルに貼り付け、グラフを作り、報告文を人力で書く」作業が必要でしたが、AIが下書きまで行い、担当者は内容確認と微調整に注力するだけで済むようになります。これにより報告スピードが上がり、迅速に経営会議やプロジェクトチームへ情報展開が可能になります。

また、分析結果をそのまま顧客対応部門や開発チームへ自動で通知する仕組みも考えられます。たとえば「商品Bへの不満が急増しています。詳細は以下のレポートを参照ください」のようにSlackやTeamsにアラートを飛ばすイメージです。これによって、問題が顕在化したときに即座に関係者が把握し、改善アクションに動ける体制を構築できます。

対話型の分析インターフェイス

さらに、生成AIを活用してチャットボット形式のインターフェイスを構築すると、データ分析に不慣れな担当者でも手軽にインサイトを得られます。たとえば「今週最も多かったクレームは何ですか？」と聞けば、AIがVoCデータベースを参照して回答する、といった運用です。これにより、現場のスタッフやマネージャーがリアルタイムで顧客の声を活用しやすくなります。

関連記事：
VoC分析とは？（Voice of Customer）の重要性と効果的な実施方法

生成AIをVoC分析に導入する際のポイントと注意事項

最後に、生成AIをVoC分析に導入する際の留意点や成功のポイントをまとめます。

1. PoCから段階的にスケール
   いきなり全社導入を試みるより、小規模な範囲や特定の部署でPoC（概念実証）を実施し、精度検証やROIの評価を行うことが望ましいです。問題点を洗い出しつつ、導入メリットを定量的に把握することで、社内合意形成がスムーズになります。
2. 機密・個人情報の適切な取り扱い
   コールセンターの通話ログやアンケート回答には、個人情報や企業秘密が含まれる場合があります。クラウド型の生成AIを使う際は、情報漏洩リスクや利用規約を十分に確認し、データのマスキングや匿名化、オンプレミス導入などの対策を検討しましょう。
3. AIの出力に対する人間の検証プロセス
   前述のハルシネーションリスクやバイアス問題を踏まえ、重要な判断にAIの結果をそのまま使わないルールづくりが必要です。定期的にサンプリング検証を行い、誤った分析やレポートが出力されていないかチェックする仕組みを作りましょう。
4. プロンプトエンジニアリングの最適化
   生成AIが出力を決める上で、プロンプト（指示文）の設計が重要です。同じデータでもプロンプト次第で精度や内容が大きく変わります。生成AIのベストプラクティスを学び、社内のナレッジとして蓄積することが成果を出す鍵となります。
5. 従来のBIツールや分析基盤との連携
   生成AIを導入しても、従来のBIツールやデータウェアハウスとの連携は依然として重要です。AIが出した要約結果や推奨アクションを、従来のダッシュボードやレポートに統合することで、担当者が一貫した情報を参照しやすくなります。

まとめと展望

生成AIは従来のAIでは困難だったレベルの柔軟な文章理解・生成能力を持ち、顧客の声（VoC）データの分析に大きな可能性をもたらします。効率化だけでなく、文脈を踏まえた深い洞察や潜在ニーズの抽出、自動レポート生成といった新しいアプローチが実現しつつあります。日本国内でもKDDIやANA X、製造業・製薬業など幅広い業種で実際に成果が報告されており、さらなる普及が期待されます。

もっとも、誤情報の生成や機密情報の扱い、バイアスなど課題も少なくありません。導入にあたってはPoCからの段階的展開や人間による検証体制、データマスキングといった慎重な運用が必要です。生成AIは万能ではありませんが、適切に使いこなせばVoC分析の生産性を飛躍的に高め、顧客満足度や品質保証を強化する強力なツールとなるでしょう。

いまや世界的に生成AI競争が激化する中、日本企業も迅速かつ慎重にこの新技術を取り入れ、ビジネス価値を創出していくことが求められています。顧客の声は企業が成長するための宝の山。その声を聞き、分析して、アクションにつなげる「VoCマネジメント」は今後ますます重要性を増すはずです。生成AIを効果的に活用することで、顧客満足度の向上と品質保証の最適化を同時に実現できる未来がすぐそこまで来ています。