VOC分析で強化するコンタクトセンター運営｜顧客理解を高めるための管理者の実務アプローチ

2026.01.21

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はじめに｜なぜ今、VOC分析が管理者に求められているのか

顧客との接点は、電話やメールに加え、チャット、SNS、レビューサイトへと急速に多様化しています。こうした環境下では、単に問い合わせに対応するだけのコンタクトセンター運営では差別化は難しく、競争優位を維持することはできません。

そこで今、管理者に求められているのがVOC（Voice of Customer）分析です。VOCは顧客の本音や現場で起きている課題を可視化し、応対品質の改善にとどまらず、サービス設計や経営判断にまで影響を与える重要なデータとなります。

本稿では、VOC分析を管理者の実務にどのように落とし込み、顧客理解を深めながらコンタクトセンター運営の改善につなげていくのか、その具体的な考え方と実践ポイントを解説します。

VOC分析の基本整理｜管理者が押さえるべき前提知識
管理者視点で見るVOC分析の価値
VOC分析を”実務で使える”形にするための設計
AIを活用したVOC分析の実務アプローチ
管理者が実践すべき「顧客理解」の具体策
VOC分析を活かした業務改善の具体策
まとめ｜VOC分析は管理者の意思決定を支える武器になる

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VOC分析の基本整理｜管理者が押さえるべき前提知識

管理者がVOC分析を主導するうえで重要なのは、ツールや手法そのものではなく、「どのような考え方で活用するか」という共通認識を持つことです。VOC分析は、「何を顧客の声として捉え、どの判断に活かすのか」という目的が明確であってこそ、意味を持ちます。

この前提が曖昧なままでは、いくらデータを蓄積しても、現場改善や意思決定には結びつきません。管理者には、VOCの位置づけと活用先を明確に示し、分析の方向性を定める役割が求められます。

① VOCとは何か（再確認）

VOC（Voice of Customer）とは、あらゆるチャネルを通じて寄せられる顧客の「生の声」を指します。

定義：単なる問い合わせの履歴ではなく、顧客が抱く感情、利用に至った背景、企業やサービスに対する期待が込められた情報の集合体です。

すべての声がVOCである：VOCには、強いクレームだけでなく、「少し分かりにくい」「こうなれば使いやすい」といった改善要望、日常的に蓄積される小さな違和感、さらには「助かった」「安心した」といった称賛の声も含まれます。これら一つひとつが、サービス改善や競争力強化につながる重要な示唆となります。

② コンタクトセンターにおけるVOCの主な取得源

現代のVOCは、CRM上の問い合わせログだけで完結するものではありません。顧客の声は、複数のチャネルに分散して存在しています。

通話録音・応対ログ：発言内容に加え、声のトーンや沈黙の長さなど、テキストでは捉えにくい感情情報を含む、最も情報密度の高いデータです。
チャット・メール履歴：顧客が自ら言語化した具体的な要望や不満に加え、再問い合わせの有無や行動の流れから、理解度やつまずきポイントを把握できます。
SNS投稿・レビューサイト：企業への直接的な問い合わせではない分、第三者を意識した率直な評価が多く、市場全体の温度感を読み取る重要な情報源となります。
アンケート・NPS：顧客が意図的に回答したデータとして、満足度を定量的に把握できるほか、自由記述から背景や理由といった定性的な示唆を得られます。

③ なぜ「集めているだけ」では意味がないのか

多くのコンタクトセンターでは、VOCの収集自体は十分に行われています。しかし、真の課題はその後の「活用」にあります。

レポート化で止まるVOC活用：問い合わせ件数や傾向を月次レポートにまとめるだけでは、VOCは単なる記録にとどまります。過去の振り返りとしては有効でも、次に何を変えるべきかという判断材料にはなりません。

現場改善に反映されない原因：分析結果が「他部署の管轄」「検討する余裕がない」として共有されず、現場に戻らないケースは少なくありません。分析の目的が「報告」で止まり、「何を変えるのか」「誰が動くのか」まで設計されていないことが、VOC活用を形骸化させる最大の要因です。

管理者視点で見るVOC分析の価値

管理者がVOCに向き合ううえで重要なのは、「VOCを見る視点」を切り替えることです。VOCは現場の状況を補足する情報ではなく、顧客理解を深め、組織全体の意思決定精度を高めるための戦略データです。

この位置づけを管理者自身が明確にすることで、VOC分析は単なる現場改善の材料にとどまらず、運営判断や経営判断に直結する情報へと進化します。VOCをどう捉え、どう活用するか。その姿勢そのものが、コンタクトセンターの価値を左右すると言えるでしょう。

① 顧客理解を深めるためのVOC活用

顧客の「本音」は、発せられた言葉そのものではなく、その端々や文脈の中に隠れています。

顧客の「本音」がどこに表れるか：顧客の本音は言葉そのものだけでなく、文脈や発話の端々に表れます。たとえば「画面が使いにくい」といった声には、UIデザインだけでなく、事前説明やFAQの不備などが背景にあることも多く、VOC分析ではその因果関係を見極める必要があります。
表面的な要望と本質的な課題の違い：顧客が提示する要望をそのまま受け取るのではなく、「なぜその声が出たのか」を掘り下げることが重要です。この視点により、部分最適ではなく、顧客体験全体を改善する運営判断が可能になります。

② VOCはオペレーター評価の材料ではない

VOCは、現場の実態を把握し、業務や仕組みの改善につなげるための情報源です。個々のオペレーターを監視・評価したり、責任を追及したりするためのものではありません。

監視・評価目的に偏るリスク：VOCを「対応ミスの指摘」や「評価の減点材料」として扱うと、現場は防衛的になり、率直な情報が上がらなくなります。その結果、管理者が目にするVOCは実態とかけ離れたものとなり、真の課題を見誤る原因になります。
支援・改善のためのデータ：本来のVOCは、オペレーターがつまずきやすい説明や、理解されにくい規約・ツール、想定外の質問が集中するポイントを可視化するためのものです。現場を「評価する」ためではなく、「支える」ために使うことこそが、管理者に求められる姿勢です。

③ VOC分析がもたらす運営上のメリット

VOC分析は、日々の応対業務を可視化し、属人的になりがちな運営判断を「データに基づく判断」へと引き上げる基盤です。現場の感覚や経験を否定するのではなく、事実で補強する役割を果たします。

応対品質の平準化：顧客の反応が良かった言い回しや、逆に不満を招いた表現をVOCから抽出し、トークスクリプトやFAQに反映することで、対応のばらつきを抑えられます。個人の経験値に依存しない、再現性のある応対品質を実現できます。

判断スピードの向上：現場で起きている事象がVOCとして可視化されていれば、管理者は状況を感覚ではなく事実で把握できます。特例対応や注意喚起、運用ルールの一時変更といった判断も、迷いなく迅速に行えるようになります。

VOC分析を”実務で使える”形にするための設計

実務に活きるVOC分析は、手法やツールの選定以前に、事前の「設計」で成否が決まります。目的が曖昧なままデータを集めても、現場の負荷が増えるだけで、具体的な改善や経営判断には結びつきません。

管理者が最初に「何のためにVOCを使うのか」「どの判断につなげるのか」を設計することで、VOCは単なる蓄積データから、意思決定を支える実務データへと変わります。

① 管理者が最初に整理すべき3つの視点

VOC分析を実務に活かすために、管理者が最初に明確にすべき視点は次の3つです。

目的：「離職率を下げたい」「解約を防ぎたい」「自己解決率向上のためにFAQを改善したい」など、VOCを何の判断に使うのかを明確にします。目的が定まらないままでは、分析は単なる情報収集で終わってしまいます。
データ：目的に応じて、参照すべきVOCを選定します。感情の揺れを把握したい場合は通話録音、具体的な改善要望を探るならアンケートやチャット履歴が有効です。すべてを集めるのではなく、意図的な取捨選択が重要です。
活用：分析結果を「誰が」「どの会議体で」「どのようなアクションに落とすのか」まで設計します。改善への導線を事前に描くことで、VOCが報告資料で止まることを防げます。

② VOCの分類と整理方法

膨大なVOCデータは、整理しなければ全体像を把握できません。次の3つの軸で分類することで、課題を立体的に捉えることができます。

項目別：商品知識、操作方法、料金、配送トラブル、契約条件など、内容ごとに分類します。どの領域に問い合わせや不満が集中しているのかが明確になり、改善の優先順位を判断しやすくなります。
感情別：怒り（クレーム）、困惑（不明点）、期待（要望）、称賛（ポジティブ評価）といった感情軸で整理します。件数だけでは見えない顧客体験の質や、リスクの芽を多面的に把握できます。
プロセス別：検討中、購入直後、利用定着期、解約検討・解約時といった顧客の状態別に分類します。どのフェーズでつまずきが発生しているのかを特定でき、施策の打ち手が明確になります。

③ KPIとVOCの紐づけ

VOC分析を実務で活かすには、応答率、AHT（平均処理時間）、FCR（一次解決率）といったKPIとセットで捉えることが不可欠です。数値と声を結びつけることで、結果と原因を同時に把握できます。

応答率・AHT・FCRとの関連：たとえば応答率が低下している場合、その背景で特定の問い合わせが急増していないかをVOCから確認することで、真因を特定できます。また、AHTの長期化は、説明が複雑な規約や分かりにくい画面設計など、業務外要因が影響しているケースも少なくありません。

数値だけでは見えない背景を補完：KPIだけを追うと「改善すべき結果」しか見えませんが、VOCを組み合わせることで「なぜその数値になったのか」という背景が明確になります。KPIは現象を示す指標、VOCはその理由を示す事実です。両者を紐づけることで、管理者は現場と経営の双方を納得させる、根拠ある改善判断を行えるようになります。

AIを活用したVOC分析の実務アプローチ

従来のVOC分析は、限られた通話の聞き起こしや手作業による分類・集計が中心で、多くの時間と属人的な判断を必要としていました。その結果、分析対象は一部に限られ、意思決定に活かしきれないケースも少なくありませんでした。

しかしAIの導入により、膨大な「顧客の声」は即時性と全件網羅性を備えた、実用的な意思決定データへと進化しています。管理者にとってAI活用は単なる省力化ではなく、VOCを日常の運営判断や経営改善につなげるための前提条件になりつつあります。

① 音声認識によるVOCの自動可視化

通話録音として蓄積されている音声データは、多くの組織で十分に活用されないまま眠っています。AIによる音声認識は、このブラックボックス化した情報を解消し、即座に分析可能なVOCへと変換します。

通話内容の自動文字起こし：これまで管理者が時間をかけて行っていたリスニング作業を、AIがリアルタイムでテキスト化します。通話内容を「読めるデータ」にすることで検索・共有が容易になり、分析のスピードと再現性が大きく向上します。
全件分析が可能になるメリット：抜き取りモニタリングでは見逃されやすい、少数だが継続的に発生している不満やニーズも全件データから把握できます。特定の声の大きさに左右されることなく、顧客全体の傾向を正確に捉えられる点は、管理者の判断精度を高める大きな利点です。

② 感情解析による顧客理解の深化

AIは文字起こしされた発話内容だけでなく、声のトーンや間、ピッチといった非言語情報も解析します。これにより、顧客が言葉にしきれない感情や違和感を含めた「本音」を捉えることが可能になります。

言葉だけでは見えない不満の兆候：一見丁寧に聞こえる発言の中にも、苛立ちや迷いは潜んでいます。沈黙の長さや声の強弱、トーンの揺れを分析することで、アンケートやKPIでは把握できない満足度の低下を可視化できます。
クレーム化前のサイン把握：明確なクレームとして表面化する前段階の微細な感情変化を検知することで、問題の芽を早期に把握できます。適切なタイミングでのフォローや上席介入により、トラブルの深刻化を防ぎながら、顧客体験の改善とリスク低減を同時に実現できます。

③ VOC分析の自動化が管理者にもたらす効果

VOC分析の自動化は、単なる業務効率化ではなく、管理者の役割そのものを変える取り組みです。

手作業分析からの解放：応対ログを一件ずつ確認し、Excelで集計するといった作業を大幅に削減できます。全件データを対象としながらも分析の再現性と信頼性を担保できるため、属人性の排除と工数削減を同時に実現します。
重要な判断に集中できる環境：創出された時間を、「なぜこのVOCが発生しているのか」という要因分析や、他部署への改善提案、オペレーターへの高度な支援・ケアに充てることが可能になります。管理者が集計作業から解放され、現場を動かす意思決定者として価値を発揮できる体制が整います。

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管理者が実践すべき「顧客理解」の具体策

AIが可視化するVOCデータは、あくまで判断材料にすぎません。重要なのは、管理者が明確な意図をもって解釈し、現場や他部署を動かす具体的なアクションへと変換することです。VOCを「読む」だけで終わらせず、実務改善につなげてこそ、組織を変える力が生まれます。ここでは、管理者が現場で実践すべき顧客理解の具体策を整理します。

① 定例レポートを“気づき”に変える

多くのコンタクトセンターでは、定例レポートが単なる数値の報告で終わりがちです。VOCを組み合わせることで、レポートは「結果報告」から「次の一手を示す資料」へと進化します。

数値報告で終わらせない：たとえば「入電数が10％増加した」という事実だけでなく、「新サービスのUIが直感的でなく、特に40代以上の利用者が操作に迷っている」といったVOCを添えて示すことで、課題の背景が具体化され、経営層や他部署も自分ごととして捉えやすくなります。
「なぜその声が出たのか」を考察：顧客の声を単なるクレームとして処理せず、「なぜその声が出たのか」を考察することが重要です。不便さや期待とのギャップ、説明不足などの要因を整理することで、場当たり的ではない本質的な改善策を導き出せます。

② VOCを現場に還元する方法

VOC分析の成果は、管理者だけが把握していても効果は限定的です。現場のオペレーターに「自分たちの業務を支えるデータ」として還元することで、応対品質の底上げと当事者意識の向上につながります。

オペレーターとの共有方法：称賛や感謝の声を積極的に共有し、「VOCは仕事の価値を可視化するもの」という認識を浸透させます。一方で、改善が必要な事例については個人の責任に帰さず、ツールやルール、設計上の課題として扱うことで、安心して学べる環境を整えます。
改善につながるフィードバック設計：単なる指摘で終わらせず、VOCから抽出した「顧客に響いた言い回し」や「トラブルを防いだ対話の工夫」を具体例として共有します。オペレーターが翌日から実践できる形に落とし込むことが、現場改善を継続させる鍵となります。

③ VOCから顧客体験（CX）を再設計する

コンタクトセンターの役割は、問い合わせ対応にとどまらず、顧客がストレスなく目的を達成できる体験を設計することにあります。管理者には、センター外も含めた俯瞰的な視点が求められます。

問い合わせが発生する前段の見直し：VOCを分析することで、顧客がどのプロセスでつまずいているかが明確になります。入電が集中する工程を特定し、サービス設計や情報提供の不備を改善することで、問い合わせそのものを減らすことが可能です。
FAQ・導線・UI改善への反映：顧客の「生の言葉」をFAQや導線、UI改善に反映し、他部門へ具体的に提案することでCX向上につなげます。VOCを起点に、センターを受け身の窓口から顧客理解を担う中核へ進化させることが、管理者の重要な役割です。

VOC分析を活かした業務改善の具体策

VOC分析は、顧客要望を並べるためのものではありません。顧客の本音を正しく読み解くことで、生産性向上、応対品質の安定、リスク低減という、コンタクトセンター運営に欠かせない3つの要素を同時に高める判断材料となります。ここでは、管理者が実務にすぐ活かせる具体策を整理します。

① 問い合わせ件数減への活用

コンタクトセンターにおける最大のコスト要因は「入電数」です。VOCを起点にした改善は、後追い対応ではなく、問い合わせを発生させないための先回り施策を可能にします。

頻出VOCを起点としたFAQ改善：顧客が実際に使う言葉や検索ワード、つまずきやすい工程を基にFAQを更新します。企業側の専門用語を避け、顧客の日常語で構成することで、FAQは自己解決を促す実用的なツールへと変わります。
セルフサポート強化：「どこを見れば解決できるかわからない」というVOCが多い場合、課題は情報量ではなく導線です。Webやアプリ、マニュアルの構成を見直し、疑問が生じる前に解決策へ導く設計にすることで、ノンボイスチャネルへの自然な誘導が可能になります。

② 応対品質の平準化

応対品質を個人の経験や感覚に任せている限り、ばらつきは避けられません。VOCデータを活用することで、優れた応対を再現可能な「組織の型」として定着させることができます。

良い応対・悪い応対の傾向抽出：顧客満足度が高い通話に共通する要素（共感の示し方、説明の順序、クロージングの言葉）をAIで抽出し、標準化します。一方で、不満を招いた通話からは、避けるべき表現や間の取り方を特定し、リスク回避の観点で共有します。
教育・研修への活用：画一的な研修ではなく、感情スコアや特定ワードの使用傾向といったVOCデータを基に、オペレーターごとの課題に応じたトレーニングを設計します。これにより、教育の効率と現場の納得感を同時に高めることができます。

③ リスク管理への応用

VOCは、顧客満足度向上にとどまらず、企業を守るためのリスク検知データとしても機能します。

カスハラ・炎上兆候の早期検知：攻撃的なキーワードの増加や、短期間に同様の不満が集中する兆候をAIが検知することで、カスタマーハラスメントやSNS炎上の初期段階を把握できます。問題が拡大する前に、組織としての対応方針を迅速に切り替えることが可能になります。
管理者判断の迅速化：リスクの高い通話をAIがリアルタイムで通知することで、事後対応ではなく進行中の対応に介入できます。適切なタイミングでの助言や交代対応は、オペレーターの精神的負荷を軽減し、企業の信用低下を防ぐ重要な防衛策となります。

まとめ｜VOC分析は管理者の意思決定を支える武器になる

VOC分析は、単なる顧客の声の集計ではなく、「顧客理解」と「運営改善」を同時に進めるための実践的なマネジメントデータです。日々の問い合わせや不満には、業務設計やサービス構造を見直すための重要な示唆が含まれています。

その価値を引き出すには、管理者が主導して活用することが不可欠です。どのVOCを判断材料とし、何を優先して改善するのかを見極めることで、VOCは「現場の声」から「意思決定の根拠」へと変わります。

AIの活用により、VOC分析は日常業務の一部となり、迅速で的確な判断が可能になりました。VOCを継続的に活かせるコンタクトセンターは、顧客満足度だけでなく、業務効率や組織の信頼性向上にもつながります。

私たちはSprinklrの提供にとどまらず、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一貫してサポートしています。

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