AIによるVOC収集・分析とは？AIを活用するからこそ分かることを解説

「AIを活用したVOC分析ってどういうもの？」
「VOC分析にAIを活用するとどうなるの？」

と疑問に感じていませんか？

VOC分析とは、顧客の意見や評価、要望などの「顧客の声（VOC）」を収集して分析し、商品・サービスの改善を図ることです。
VOC分析のなかでも、AIを活用した方法があります。AIを活用したVOC分析は、人工知能（AI）技術を用いて、膨大な「顧客の声」を自動的に収集、分類、分析する方法です。

ただし、AIを活用したVOC分析の導入には、向いている企業がある一方で、導入しても思ったように効果を得られないケースもあります。

そこで本記事では、AIを活用したVOC分析の基礎知識はもちろんのこと、

についても解説します。

本記事を読むことで、AIを活用したVOC分析の基礎知識、導入判断できる情報を得られ、自社にとって適切な意思決定ができるようになるでしょう。ぜひ最後までお読みください。

VOC分析について、詳しくは以下の記事でも解説しています。

1.AIを活用したVOC分析とは?

まずはAIを活用したVOC分析に関する基礎知識について、以下3点を解説します。

それぞれ見ていきましょう。

1-1.AIによるVOC分析とは人工知能（AI）で膨大な顧客の声を自動的に収集・分析する方法

AIを活用したVOC分析とは、人工知能（AI）技術を用いて、膨大な「顧客の声」を自動的に収集・分類・分析する方法です。

AI技術を取り入れることにより、顧客の声を効率的に精度高く分析し、ビジネス改善に役立つ情報を抽出することができます。

1-2.従来のVOC分析とAIによるVOC分析の違い

それでは「従来のVOC分析」と「AIを取り入れたVOC分析」は、どのような違いがあるのでしょうか。
従来のVOC分析では、全ての顧客の声を人の手によって収集・分析するため、課題がありました。

【課題】

そこでVOC分析にAIを取り入れることで、以下のようなことが可能になったのです。

例えば、ある企業が新製品のスマートフォンを発売し、VOC分析をした場合を例に考えてみましょう。

例の中では、「従来の人によるVOC分析」と「AIによるVOC分析」が、以下の点においてどのような違いがあるのか比較します。

【従来の人にVOC分析とAIによるVOC分析の違い】

このように比較してみると、AI活用によるVOC分析は効率的に精度の高いアウトプットができるのが分かるのではないでしょうか。

こうしたAI活用によるVOC分析ツール・サービスを活用して顧客の声をビジネス改善に活かしていくのです。

1-3.VOC分析にAIを取り入れる2つの方法

VOC分析にAIを取り入れる方法には、2つの方法があります。

AI搭載のVOC分析ツールは、「1-2.従来のVOC分析とAIによるVOC分析の違い」でお伝えしたように、AIが収集から分析までを行うというものです。

一方で「AI搭載したVOC収集ツール＋VOC分析ツール」を活用する方法は、

というものです。

【分析の流れ】

「AI搭載したVOC収集ツール＋VOC分析ツール」を活用する方法のメリットには、

といった点があります。

したがって、「AI搭載したVOC収集ツール＋VOC分析ツール」を活用する方法は、

に向いているといえるでしょう。

AI搭載のVOC分析に向いている企業については、「5.AIを活用したVOC分析の導入に向いている企業」で詳しく解説しています。

※BIツール：データを分析して、企業の経営に役立つ情報を抽出・加工し、グラフやレポートとしてまとめることができるツールのこと

2.VOC分析にAIを取り入れることで分かる3つのこと

AIを活用したVOC分析の大枠を理解したところで、具体的にVOC分析にAIを取り入れることで今まで見えなかったどの点が、分かるようになるのか、以下3点をご紹介します。

上記3つを知ることで、VOC分析にAIを活用するイメージがより具体的に描けるようになるでしょう。

2-1.高精度に分類された顧客の感情

1つめは高精度に分類された顧客の感情です。

AIによる感情分析が行えば、問い合わせをした顧客の感情分析が可能となります。

ポジティブ・ネガティブ・中立といった感情を、常に同じ基準で、主観なく判断することができるため、高精度な顧客の感情分析・分類ができるのです。 

2-2.リアルタイムなトレンド

2つめはリアルタイムなトレンドの把握ができることです。

AIを活用しないでVOC分析を行う場合、以下のような理由で、スピーディでリアルタイムなトレンドを抽出することは不可能です。

そこでVOC分析にAIを取り入れることで、

といったことが可能となり、「まさに今この瞬間に顧客の間でトレンドになっている自社商品・サービスに関する情報」を抽出できます。

AIは、データ収集の自動化と高速なデータ処理ができ、瞬時に顧客の声を収集・分析できるため、こうしたリアルタイムなトレンドを明らかにするのが得意なのです。

2-3.これまで見逃してしまっていた顧客行動パターン・ニーズ

3つめはこれまで見逃してしまっていた顧客行動パターン・ニーズが把握できます。

従来のVOC分析では見逃してしまうようなデータの関連性を、AIを取り入れることで発見できるようになります。というのも、AIによって以下のような「深い分析」が可能になるため、顧客行動パターンやニーズを明らかにできるのです。

【AIによる深いVOC分析の内容】

上記のような分析は、人の手によるVOC分析で行うのは簡単ではありません。

そこでAIを活用することで、これまでのVOC分析では見えてこなかった顧客の行動パターンやニーズが、AI技術の活用によって見えるようになるのです。

3.AIを活用したVOC分析が役立つ2つの領域

ここまでAIによるVOC分析の基礎知識を解説しましたが、ここでAIを取り入れたVOC分析の最新トレンドを以下2つご紹介します。

上記のトレンドを知っておくことで、AIを活用したVOC分析が自社に導入した場合をイメージできるでしょう。

3-1.カスタマーサポート部門向けのAI活用VOC分析

1つめの役立つ領域は「カスタマーサポート部門向けのAIを活用したVOC分析」です。

カスタマーサポート部門に寄せられる顧客の声を、AIを活用して以下のような声を抽出します。

【AIによるVOC分析でできること】

この事例では、VOC分析にAIを取り入れることで、人間が手間取る顧客の声の分類を自動化でき、業務効率化できるようになっています。

またAIによって一貫した基準で分類でき、人間が分析する際に判断に困るような「分析が難しい顧客の声」についても、AIによって解析できることがわかります。

こうしたことから、膨大な量の顧客の声が蓄積されるカスタマーサポート部門では、AIを活用して、自動的・客観的に顧客の声の分類ができるようにしている点がトレンドといえるでしょう。

3-2.CX改善に向けたAIによるVOC分析

2つめの役立つ領域はCX改善に向けたAIによるVOC分析です。

これは、従来、手作業で行われていたVOC分析をAIによって自動化し、顧客満足度向上や問い合わせ対応の最適化を図って、企業の顧客接点の改善を行うというものです。

人の手で全てのVOCデータの可視化し、課題の抽出を行うためには、業務負荷が高く、読み解く人の主観で分類することでブレが生じるなどの問題点があり、なかなか正確に行うのは簡単ではありません。

そこで構造化しにくいVOCのデータをAIで解析し、顧客接点における課題抽出、改善策の提示を行うというサービスがトレンドとなっています。

具体的には、以下のようにAIによってVOC分析が行われます。

【AIによるVOC分析でできること】

このように、VOC分析にAIを取り入れることで、人間の業務負荷が高い顧客の声の分類を自動化でき、業務効率化できるようになっています。

また業務負荷が減ったことで、期限や範囲を限定的にしてVOC分析する必要がなくなったため、全てのVOCデータを対象に分析できるようになります。

分析するVOCデータが多ければ多いほど、顧客の解像度を上げた分析ができるようになるため、CX改善においてAIを活用したVOC分析がトレンドとなっているのです。

4.AIを活用したVOC分析 3つのメリット

AIを活用したVOC分析についてのイメージが湧いたところで、より具体的なAIによるVOC分析のメリットを以下3つお伝えします。

自社への導入を検討している場合は、導入の判断材料になるため、上記3つのメリットを把握しておきましょう。

4-1.VOC分析を業務効率化できる

1つめのメリットはVOC分析を業務効率化できることです。

【従来の人にVOC分析とAIによるVOC分析の違い】 

このようにAIによってVOC分析の業務を効率化できる点は、大きなメリットといえるでしょう。

4-2.感情分析をもとに顧客の満足度を向上できる

2つめは感情分析をもとに顧客の満足度を向上できることです。

AIによるVOC分析では、分析の過程で感情分析が行われ、顧客のポジティブ・ネガティブ・中立の感情を、正確に、詳細に把握できます。

そのため、顧客の具体的な不満点や要望を理解できるようになり、本質的な対策ができます。
その結果、顧客満足度を向上できるのです。

蓄積した顧客の声をうまく活用できていない場合は、AIによるVOC分析を導入することで企業にとってインパクトの大きいビジネス改善につながる可能性があるといえるでしょう。

4-3.トレンドの変化にも迅速に対応できる

3つめはトレンドの変化にも迅速に対応できることです。

AIによるVOC分析では、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、分析結果を出すことができます。そのため、顧客のトレンドの変化をすぐに把握でき、対応もスピーディに行えるのです。

例えばあるECショップが、新キャンペーンに対する顧客の反応をリアルタイムで把握するため、AIによるVOC分析を行ったケースを例に考えてみましょう。

▼

このようにAIによるVOC分析を活用すれば、顧客のトレンド変化にもすぐに対応でき、これ以上事態が悪化しないようにスピーディな対応ができるようになります。

その結果、顧客満足度の低下を防げるため、顧客のトレンド変化を素早く察知できる点は大きなメリットといえるでしょう。

5.AIを活用したVOC分析の導入に向いている企業

ここまでAIを活用したVOC分析についてメリットをお伝えしましたが、AIを活用したVOC分析を導入するべきかしっかり判断するために、5章ではAIを活用したVOC分析の導入が特に向いている企業について解説していきます。

5-1.多くのVOCが集まる企業

1つめは多くのVOCが集まる企業です。

多くのVOCを収集できる企業は、VOC分析にAIを活用することで、以下のようなことが可能になります。

AIは、これまでのVOC分析では処理しきれなかった膨大なVOCデータを処理できます。

そのため、膨大なVOCデータが収集できる企業は、VOC分析にAIを取り入れたほうが、効率的に質の良い分析結果を得られるでしょう。

5-2.顧客体験を強化したい企業

2つめは顧客体験を強化したい企業です。

VOC分析にAIを取り入れることで、

など、スピーディで本質的な顧客体験を創造できるため、VOC分析においてAIの活用が有効といえます。

など、顧客体験を強化したいと考えている場合は、AIを活用したVOC分析の導入を検討してみましょう。

6.AIによるVOC分析の導入 3ステップ

AIによるVOC分析を導入する方向性で考えている場合、導入するまでの流れも気になるところです。

そこで、6章ではAIによるVOC分析導入の全体像を把握し、自社に導入するまでの道筋を明確化するために、AIによるVOC分析の導入の流れを以下3ステップで解説します。

6-1.【ステップ1】課題・目的を明確にする

ステップ1は「課題・目的を明確にする」ことです。

AIを活用したVOC分析を行う際には、多くの場合ツールを導入します。

AIを活用したVOC分析ツールは、以下のようにそれぞれ得意分野が異なるため、明確な課題や目的を定めておくことで、最適なツールを選定でき、VOC分析の効果を最大限に引き出せるのです。

まずは、以下のような方向性を定めておきましょう。

6-2.【ステップ2】VOCを収集するチャネルを決める

ステップ2は「 VOCを収集するチャネルを決める」ことです。

VOCデータが収集できるチャネルには、以下のように様々、

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収集するチャネルは限定的にしないで、複数のチャネルを収集対象にすることをおすすめします。

VOC収集するチャネルは、以下を参考にして選択しましょう。

6-3.【ステップ3】適切なVOC分析ツールを選ぶ

ステップ3は「適切なVOC分析ツールを選ぶ」ことです。

AIによるVOC分析を導入する目的と、収集対象のチャネルを決めたら、いよいよツール選定に入ります。

先にもお伝えしたように、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。

自社にとってどれが適しているのか、以下を参考にして選ぶようにしましょう。

【AIを活用したVOC分析ツールの3つのタイプ】

まとめ

この記事では、AIによるVOC分析についての基礎知識やメリットなどを解説しました。

◆AIによるVOC分析とは人工知能（AI）で膨大な顧客の声を自動的に収集・分析する方法

◆VOC分析にAIを取り入れることで分かる3つのこと

◆AIを活用したVOC分析が役立つ2つの領域

◆AIを活用したVOC分析 3つのメリット

◆AIを活用したVOC分析の導入に向いている企業

◆AIによるVOC分析の導入 3ステップ

本記事がAIによるVOC分析の導入検討に役立てば幸いです。