コンタクトセンターは今、激しい変化の波に晒されています。カスタマーハラスメント（カスハラ）の増加、オペレーターの離職率の高さ、そして顧客期待の高まりという難題に直面しており、従来の「電話を受けるだけ」の役割では立ち行かなくなっています。

こうした課題を解決し、コンタクトセンターを戦略的な部門へと進化させる鍵が、VOC（Voice of Customer：顧客の声）分析です。VOC分析は、顧客が何を考え、何に不満を持ち、何を期待しているのかを深く理解するための最も強力な手段です。

顧客の生の声を分析することで、オペレーターの負担軽減、応対品質の向上、そして全社的なサービス改善が可能になります。

本記事では、VOC分析を通じた顧客理解の方法から、AIやSprinklrを活用した業務改善の具体策までを整理し、コンタクトセンターの現場ですぐに実践できるポイントを解説します。

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目次

　
• VOC分析の基礎知識
• VOC分析がもたらすメリット
• 生成AIとVOC分析の連携
• 顧客理解の具体策（現場ですぐ使えるアプローチ）
• VOCデータを現場改善につなげる仕組み
• 業務改善の具体策（現場で実践できる短期＆長期施策）
• まとめ

VOC分析の基礎知識

まずは、VOC分析の基本と、コンタクトセンターでの代表的な事例についてご紹介します。

VOC（Voice of Customer）とは

VOC（Voice of Customer）とは、文字通り「顧客の声」を意味し、企業と顧客とのあらゆる接点で発生する意見、感想、要望、苦情などの定性的な情報を指します。

これらの情報を収集・分析することで、顧客の真のニーズや潜在的な不満を把握できます。

コンタクトセンターにおけるVOCの代表例

コンタクトセンターは、企業にとって最も濃密なVOCが集まる「宝の山」です。

• 通話録音・チャットログ：顧客の生の感情や具体的な状況が詰まった一次情報
  
• アンケート：通話後アンケートやWebサイトでのNPS（推奨度）調査
  
• SNSの声：Twitter、Instagramなどに書き込まれた率直な意見や苦情、企業への評価
  
• Webサイトの行動ログ：FAQ検索履歴や離脱ページなど、顧客が自己解決できなかった痕跡

データ収集から活用までの流れ

VOC分析は、単にデータを集めるだけでなく、ビジネスに活かすサイクルを確立することが重要です。

ステップ	実施内容	目的
収集	通話録音、チャット、SNSなどあらゆるチャネルからデータを集約	多様な顧客接点から網羅的に声を把握する
分類・分析	AIによるテキストマイニングや感情解析でデータを自動分類・可視化	膨大なデータから重要な傾向や課題を抽出
活用・改善	抽出された課題を基にFAQ更新、研修改善、商品企画などにフィードバック	顧客体験（CX）向上と業務効率化を実現

VOC分析がもたらすメリット

VOC分析は、コンタクトセンター運営において多岐にわたるメリットをもたらします。
顧客の声を収集・分析することで、現場の課題を可視化し、サービス改善や業務効率化につなげることが可能です。

顧客理解の深化（ニーズ・不満・期待の把握）

VOC分析により、顧客がなぜ問い合わせを行ったのか、どの部分に不満を感じているのかを深く理解できます。
その結果、なんとなくの対応ではなく、顧客一人ひとりに寄り添ったパーソナライズされた応対が可能となり、顧客ロイヤルティの向上につながります。

オペレーター業務の効率化

問い合わせ内容の傾向が明確になることで、よくある質問（FAQ）の精度が向上し、オペレーターがマニュアルやシステムを検索する時間を短縮できます。

さらに、VOCからサービスや商品の課題を特定して改善することで、入電数そのものを減らすことも可能になり、オペレーターの負担軽減と業務効率化を同時に実現できます。

顧客満足度・NPS向上への貢献

VOC分析を通じて不満点を早期に察知して解消するだけでなく、顧客の潜在的な期待に応える新しいサービスや機能のヒントを得ることもできます。

これにより、NPS（Net Promoter Score：推奨者の割合）の向上につながり、企業のブランド価値向上にも寄与します。

生成AIとVOC分析の連携

最新のAI技術を活用することで、従来のVOC分析では難しかった大量データのリアルタイム解析が可能になりました。

オペレーターの負担軽減や顧客理解の精度向上につながる活用法を紹介します。

AI音声認識による会話データの自動解析

通話録音データをAIが瞬時にテキスト化（文字起こし）し、以下のような内容を自動で分類します。

• キーワード
• 頻出語句
• 話題の傾向

これにより、オペレーターが手作業で行っていた後処理（アフターコールワーク）の負担を大幅に削減できます。

感情解析で顧客心理を把握

AIはテキストだけでなく、声のトーンや話速、抑揚といった非言語情報も解析し、以下のような顧客感情を数値化します。

分析項目	内容	効果
怒り・不満	ネガティブな感情の強度を測定	危険な通話を早期にエスカレーション
満足度	ポジティブな感情の度合い	顧客満足度の可視化と改善策の立案
ストレスレベル	声の抑揚・話速から算出	オペレーターの対応優先順位の判断支援

Sprinklrを活用した統合管理

Sprinklr（スプリンクラー）は、電話・メール・チャット・SNSなど、あらゆるチャネルで発生するVOC（Voice of Customer＝顧客の声）を一元的に管理・分析できる統合プラットフォームです。

各チャネルで分散しがちな顧客情報を集約することで、より正確な顧客理解とスピーディな対応を実現します。

全チャネルのデータ統合

Sprinklrを活用すれば、通話で不満を述べた顧客が、その後SNSでどのような発信をしているかまで追跡可能。

チャネルを横断してデータを統合・分析することで、顧客の行動・感情・意図を多角的に把握できます。

これにより、課題や不満の全体像を可視化し、的確で効果的な対応につなげることができます。

AIによる自動アクション

Sprinklrでは、AIがVOC分析の結果をもとにFAQや対応案を自動で提案。

特定の課題や不満を検知すると、即座に担当部門へ通知するため、初動対応のスピードが格段に向上します。

効率的なワークフロー構築により、顧客対応の品質と生産性を同時に高めることが可能です。

統合管理による効果

• 顧客の行動・感情の一貫した把握
  
• 問題発見から対応までのスピードアップ
  
• 部門間の連携強化によるCX（顧客体験）向上
  

統合プラットフォーム「Sprinklr」を活用することで、顧客とのコミュニケーションを戦略的に管理し、持続的な信頼関係を構築できます。

Sprinklr>>

顧客理解の具体策（現場ですぐ使えるアプローチ）

VOC分析の恩恵を最大限に活かすため、現場で実践できる具体的なアプローチを紹介します。

アプローチ	実施内容	期待される効果
通話後アンケート	通話終了直後に自動でSMSやメールを送信し、満足度をリアルタイムで収集	満足度を数値化し、応対品質を即座にフィードバック
キーワード抽出	苦情・要望のキーワード（例：「料金が高い」「繋がらない」）を定期的に抽出し、FAQやスクリプトに反映	問い合わせの根本原因を解消し、入電数削減
感情スコア活用	感情解析のスコアをダッシュボードで常時確認。怒りが強い顧客はAI検知で即座に上席対応に回す仕組みを構築	カスハラリスクの低減と、顧客の早期鎮静化
SNS・口コミのモニタリング	SNS上の自社に関する投稿をモニタリングし、潜在的なトラブルを未然に防止	炎上リスクの回避と、顧客の率直な意見をサービス改善に活用

VOCデータを現場改善につなげる仕組み

VOC分析の結果を実際の改善に活かすには、現場で使われる具体的な仕組みが不可欠です。以下の取り組みで、データを「絵に描いた餅」にせず、日常業務に反映させます。

①週1回の「VOC共有ミーティング」を開催

参加者

• 管理層
  
• オペレーター
  
• 商品開発・マーケティング部門など関連部門

共有内容

• 今週最も多かった問い合わせ
  
• 顧客満足度が低下した要因
  
• SNSで話題となったトピック
  
• AIが抽出したデータや傾向

目的

顧客の声をコンタクトセンター内だけでなく全社で共有し、改善アクションを迅速に実行できる体制を整えます。

②ダッシュボードによる数値の「見える化」

設置場所

• 休憩室
  
• デスク周りの大型モニター

表示内容

• 顧客満足度（CSAT）
  
• 平均処理時間（AHT）
  
• 問い合わせ解決率
  
• 今週の不満キーワードランキング

目的

オペレーター全員が、顧客の状態や業務指標を日常的に意識し、行動改善につなげられる環境を構築します。

③改善アクションをPDCAサイクルに組み込み

記録方法

• FAQやスクリプトを更新した際は、更新履歴を必ず記録
  例：「〇月〇日、〇〇の問い合わせ増加により改訂」

目的

• 改善アクションが顧客の声に基づいていることを明確化
  
• 改善効果を追跡・検証しやすくする

VOC活用による継続的な改善サイクルを実現

定期的な共有、数値の可視化、そしてPDCAの記録化を組み合わせることで、VOC分析の結果を現場改善へと確実に結びつける仕組みが確立できます。

これにより、顧客体験（CX）の向上と業務効率化を同時に実現します。

業務改善の具体策（現場で実践できる短期＆長期施策）

VOC分析の結果に基づき、現場で実践できる具体的な施策を、すぐに着手できる「短期施策」と、時間をかけて取り組む「長期施策」に分けてご紹介します。

短期施策（1〜3か月で実行可能）

施策	VOC活用の具体例	期待される効果
スクリプト・FAQの見直し	顧客が「分かりにくい」と感じた表現をVOCから特定し、平易な言葉に更新。	応答のわかりやすさ向上、対応時間の短縮。
AI支援ツール導入	問い合わせ内容に応じてFAQを自動表示し、応答の均一化を図る。	新人オペレーターの対応品質向上。
アフターコール調査の当日反映	通話後アンケートの結果を即日分析し、対応したオペレーターにフィードバックし、翌日の対応から改善。	品質改善のスピードアップ。
チャットボット導入	定型的な質問が多いトピックをVOCから特定し、チャットボットに学習させる。	定型業務を30％削減し、コストを抑制。

長期施策（6か月〜1年を目安）

施策	VOC活用の具体例	期待される効果
研修プログラムの再設計	解決率が低い応対パターンや、クレームになりやすいトークをVOCから抽出し、研修に組み込む。	オペレーターのスキル底上げと離職率低下。
ナレッジベースの拡充	過去の成功事例や難解な解決策を整理し、誰でも検索・活用可能なナレッジとして整備。	対応品質の安定化。
セルフサポートチャネルの強化	顧客がFAQや動画を探して諦めた履歴を分析し、FAQ・動画などセルフサポートチャネルを強化。	入電数の根本的な削減。
プロセス分析と解消	「待ち時間が長い」「担当部門への転送が多い」といったボトルネックをVOCから特定し、対応フローを再構築。	顧客体験の向上と業務効率化。
SprinklrでVOCを一元管理	全チャネルのVOCを統合し、全社的な経営判断や商品開発にフィードバック。	全社的なCX推進を実現。

まとめ

VOC分析は、コンタクトセンターにとって「顧客理解」と「業務改善」を同時に進める強力な武器です。顧客の声を深く理解し、それを具体的な改善アクションにつなげることで、オペレーターの負担を減らし、顧客体験を向上させることができます。

施策を成功させるカギは、本記事で紹介したようなチェックリスト形式で施策を小さく始めることです。これにより、現場に負担なく改善のサイクルを浸透させることができます。

Sprinklrなどの統合プラットフォームの活用により、VOCを全社的な資産に変え、オペレーターの負担を減らしつつ、顧客体験（CX）を戦略的に強化できるでしょう。

私たちはSprinklrの提供だけでなく、導入前のご相談から、運用設計、現場に寄り添ったカスタマイズまで、柔軟にサポートいたします。

「もっと良い応対をめざしたい」「現場の負担を減らしながら品質を高めたい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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