コンタクトセンターにおけるVOCとは｜クレーム削減と満足度向上につながる音声解析・カスハラ対策の実践
2026.02.26
ブログはじめに｜なぜ今VOC活用がコンタクトセンター改善に必須なのか
コンタクトセンターを取り巻く環境は、ここ数年で大きく変化しています。電話に加え、メール、チャット、SNSなど問い合わせチャネルが多様化し、顧客の期待水準も着実に高まっています。
こうした状況の中で注目されているのが、VOC（Voice of Customer／顧客の声）の活用です。VOCは本来、サービス改善や顧客満足度向上に直結する重要な情報源です。
しかし実際には、対応履歴として蓄積されるだけで、十分に分析・活用されていないケースも少なくありません。
VOCが仕組みとして活かされていない現場では、応対品質が担当者の経験や勘に左右されやすくなります。
その結果、場当たり的な対応に終始し、クレーム削減や満足度向上を継続的な成果へとつなげることが難しくなります。
近年では、VOCを単なる現場データではなく、経営判断や業務改善に活かす「経営資産」として捉え直す動きが広がっています。
本稿では、VOCに音声解析とカスタマーハラスメント対策を組み合わせることで、顧客の声を定量・定性の両面から可視化し、クレーム削減と顧客満足度向上を同時に実現する、実践的なコンタクトセンター改善モデルを解説します。
目次
- コンタクトセンターにおけるVOCの基本理解
- VOC活用がもたらす経営インパクト
- 音声解析によるVOC高度化の実践
- VOCとカスタマーハラスメント対策の連動
- 実務での活用フロー
- クレーム削減を実現した運用事例
- カスハラ対応負荷を軽減した事例
- VOC活用を成功させる運用設計ポイント
- AI・自動化による次世代VOC運用
- 導入時に整理すべき実務課題
- まとめ
コンタクトセンターにおけるVOCの基本理解
コンタクトセンターにおけるVOCを正しく活用するためには、まずその定義や種類、そして従来運用の課題を体系的に理解することが不可欠です。
VOCの定義と収集チャネル
VOCは、顧客が企業やサービスに対して抱く評価・要望・不満の総体であり、コンタクトセンターには多様な入り口から流入します。
チャネルごとに含まれる情報の性質が異なるため、特定の手段だけに依存した収集では、顧客の全体像を正確に捉えることはできません。
- 電話（ボイス）：声のトーンや間、感情の揺れが含まれる最も情報密度の高いチャネル。
- チャット・メール：ログが残りやすく、テキスト分析との親和性が高い。
- SNS（ソーシャル）：企業が直接関与しない場で表出する本音、いわゆるサイレントVOC。
- アンケート：特定施策や体験に対するダイレクトなフィードバック。
また、VOCには「顕在VOC」（直接的に伝えられる苦情や要望）と、「潜在VOC」（言語化されていない不満や違和感が行動やトーンに表れるもの）の2種類が存在します。
とりわけ後者は、従来の記録中心の運用では見逃されやすく、ここを捉えられるかどうかがVOC分析の質を左右します。
従来型VOC運用の課題
多くの組織がVOC活用に取り組む中で、次の3つの壁に直面しています。
- 手動分類による限界：膨大な対応ログを人手で分類・タグ付けするため、担当者ごとに基準がぶれやすく、網羅性や再現性に欠ける。
- 定性的把握にとどまる：「最近この要望が多い気がする」といった感覚的な議論に終始し、数値に基づく判断や優先順位付けが難しい。
- 現場改善へ反映されない：分析レポートは作成されるものの、FAQ改訂や業務フロー変更など、具体的な改善アクションまで落とし込まれない。
これらの課題の根底には、VOCが仕組みとして組み込まれず、人手と経験に依存した運用から脱却できていないという共通の問題があります。
現代VOCの役割
デジタル技術を活用した現代のVOC運用は、従来の課題を乗り越え、以下の3領域を横断的にカバーします。
- CX（顧客体験）改善：不満やつまずきを早期に検知し、顧客の不便を先回りして解消する。
- 商品・サービス開発：表面化していない不満から、改善点や新機能のヒントを抽出する。
- リスクマネジメント：炎上の兆候やカスタマーハラスメントを早期に把握し、組織と従業員を守る。
VOCはもはや「記録するもの」ではなく、組織の意思決定と行動を支える基盤としての役割を担う存在へと進化しています。
VOC活用がもたらす経営インパクト
VOCは単なる顧客対応の記録ではなく、コスト削減・収益性向上・人的リスク低減を同時に実現する、経営レベルの意思決定を支える重要な情報資産です。
クレーム削減への効果
VOC分析を活用することで、クレームが発生した単なる「事象」だけでなく、その背後にある「原因」までを可視化できます。
たとえば、特定の操作説明が分かりにくい、配送遅延時の連絡が不十分といった共通の不満要因を横断的に把握することが可能です。
これらの要因に対して事前に改善策を講じることで、問い合わせやクレームそのものの発生率を抑制でき、結果として対応コストの削減にもつながります。
顧客満足度向上への貢献
顧客満足度を安定的に高めるためには、応対品質の属人化を防ぎ、全体を底上げする仕組みが不可欠です。
VOCログを分析し、優れた応対を行うオペレーターの対応傾向や言い回しを抽出・マニュアル化することで、再現性の高い応対が可能になります。
さらに、顧客の潜在的な不満や要望を先読みした「プロアクティブ・サポート」を実現することで、顧客体験（CX）の質を大きく向上させることができます。
従業員負荷軽減と離職防止
VOC分析は、顧客対応の質を高めるだけでなく、従業員を守る役割も担います。
音声やテキストデータから異常な怒りのトーンや攻撃的な表現を検知することで、カスタマーハラスメントの兆候を早期に把握できます。
システムによる自動検知と管理者の迅速な介入により、オペレーターの精神的負担を軽減し、安心して働ける環境を整備することが可能です。
その結果、離職率の低下や採用・育成コストの削減につながり、持続的な経営改善にも寄与します。
音声解析によるVOC高度化の実践
音声解析技術を活用することで、これまで把握しきれなかった顧客の感情や本音を可視化し、VOC活用を次のレベルへ引き上げることが可能になります。
音声データのテキスト化・構造化
VOCの約7割を占めると言われる音声データは、従来は活用が難しい領域でしたが、音声認識（ASR）技術の進化により、自動文字起こしと構造化が可能になっています。
これにより、これまで属人的に扱われてきた通話内容を、分析可能なデータ資産へと転換できます。
- 通話自動文字起こし：オペレーターの入力負担を軽減し、会話内容を漏れなく100%可視化できます。記録精度のばらつきも解消されます。
- 全件解析：サンプリング調査では見落とされがちな声も含め、全件を構造化データとして扱うことで、微細なトレンドや兆候の変化を逃しません。
キーワード・感情解析
AIが会話の中から特定のキーワード（「解約」「遅い」「他社は」など）や、顧客およびオペレーターの感情（喜び、怒り、悲しみ）を自動抽出します。
単語の出現頻度だけでなく、感情との組み合わせを分析できる点が大きな特徴です。
- 不満要因抽出：特定のワードが出現した際の感情スコアをクロス分析することで、表面的な要望ではなく、真の不満箇所を特定できます。
- 定量化：「今月は怒りのトーンを含む通話が5%減少した」といった形で、改善効果を数値として評価することが可能になります。
インサイト抽出と改善連動
音声解析によって得られた分析結果は、可視化するだけでなく、具体的な業務改善アクションへとつなげることが重要です。
- FAQ改善：多くの顧客がつまずいている箇所を特定し、FAQのトップに表示することで自己解決率を高めます。
- 業務フローへの反映：複雑すぎる本人確認手順など、顧客のストレス源となっている社内ルールを見直し、継続的な改善につなげます。
VOCとカスタマーハラスメント対策の連動
近年、社会問題化しているカスハラへの対応においても、VOC分析は有効な防御策となります。
個人の判断や経験に依存した対応では限界がある中、客観的なデータに基づく可視化が、組織としての適切な対応判断を可能にします。
カスハラがVOC分析を必要とする理由
カスハラの加害者は、正当なクレームを装いながら、不当な要求や過度な威圧行為を行うケースが少なくありません。
表面的な発言内容だけでは判断が難しい場面でも、VOC分析を用いて会話中の感情変化やトーンの異常値をリアルタイムで監視することで、通常のクレームがカスハラへと変化する兆候を早期に察知できます。
その結果、現場が問題を抱え込む前に、組織として適切なタイミングで介入することが可能となります。
クレームとカスハラの境界整理
- 正当な要望：サービス不備に対する謝罪や代替案の要求。
- 不当要求・威圧行為：怒鳴る、執拗な繰り返し、人格否定、土下座の要求。
これらを曖昧な感覚ではなく、一定の基準に基づいてシステム上で仕分けることで、対応の一貫性が保たれます。
結果として、組織として「対応すべきもの」と「対応しないもの」を明確に区別し、毅然とした判断を現場で支援できます。
音声・テキスト解析による兆候検出
- 怒りスコア：声の大きさ、ピッチ、話速の変化といった音声特徴量から、AIがリスクレベルを数値化します。
- 危険ワード自動抽出：脅迫や威圧に近い文言が検出された瞬間に、管理者の画面へアラートを発出します。
これらの仕組みにより、オペレーター個人の我慢に依存しない、組織的かつ再現性のあるカスハラ対策が実現します。
カスハラ対策ソリューション≫通話録音×音声認識×感情解析×声紋認証 sprinklrを使ったVOC分析実務での活用フロー
VOCを単なる分析で終わらせず、具体的な成果に結び付けるためには、PDCAに近い「収集・分析・改善」の継続的なサイクルを回すことが不可欠です。
この一連の流れを組織として定着させることで、場当たり的な対応から脱却し、再現性のある改善が可能になります。
- VOC収集・分析・分類：音声解析ツールやソーシャルリスニングツールを用い、通話音声やテキスト、SNS上の声を横断的に集約し、情報を一元化します。複数チャネルを統合することで、顧客の全体像を把握できます。
- 問題領域の特定：テキストマイニングを行い、頻出ワードやネガティブ感情が集中している「ボトルネック」を可視化します。感覚的な判断ではなく、データに基づいて優先度の高い課題を特定することが重要です。
- 改善施策の立案：抽出された課題に対して、FAQ更新や応対スクリプトの変更、あるいは商品開発など他部門への改善要望の提出を行います。現場だけで完結させず、全社的な改善に繋げる視点が求められます。
- 現場オペレーションへ反映：新しい応対ルールや運用方針を現場へ周知し、トレーニングを実施します。内容を理解するだけでなく、実際の応対で使いこなせる状態まで落とし込むことが重要です。
- 効果検証と再改善：改善後に同様のVOCが減少したか、CSスコアや対応時間が改善したかを数値で確認します。その結果をもとに再度分析を行い、次の改善につなげていきます。
クレーム削減を実現した運用事例
音声解析を活用したVOC運用により、クレームの発生要因を可視化し、短期間で改善成果につなげた事例を紹介します。
全通話解析による原因特定
ある製造メーカーのコンタクトセンターでは、新製品発売直後から問い合わせ件数とクレームが急増しました。
そこで全通話を対象に音声解析を実施。その結果、次の事実が判明しました。
- 説明書「12ページ目の図」に関する質問が特定の通話で頻発
- 該当箇所の理解不足が不満の原因になっている
- 不明点の放置が「怒り」へと発展し、最終的にクレーム化している
【クレーム発生構造】
| 段階 | 内容 |
| ① 理解不足 | 説明書の図が分かりづらい |
| ② 不安発生 | 「自分だけ分からないのでは？」という不安 |
| ③ 不満増幅 | 問い合わせ時に解消されない |
| ④ クレーム化 | 感情が高まり怒りへ発展 |
音声データの分析により、クレームの構造が明確になりました。
応対テンプレート刷新
原因分析を踏まえ、以下の改善を実施しました。
【オペレーター対応の見直し】
- 通話の早い段階で「12ページの図について補足します」と先回り説明を実施
- 不安を感じる前に疑問を解消するスクリプトへ変更
【Webサポートの強化】
- FAQに該当箇所の解説動画を追加
- 該当ページへ直接誘導する導線を整備
問い合わせ対応とWebサポートの両面から改善を進める体制を構築しました。
再発率低減の成果
これらの施策により、該当製品に関するクレームはわずか2週間で40％減少しました。
「分からない」という初期不安を先回りして解消することで、怒りへ発展する前に防ぐ運用モデルを確立できた好例です。
カスハラ対応負荷を軽減した事例
続いて、リアルタイム感情解析と明確なエスカレーション設計により、オペレーターの心理的負担を大幅に軽減した事例を紹介します。
リアルタイム感情検知導入
ある金融機関のコンタクトセンターでは、AIによるリアルタイム感情解析を導入しました。
【仕組み】
- 通話中に顧客の「怒りスコア」を自動算出
- 一定値を超えると画面にガイダンス表示
【表示例】
- 「一度深呼吸してください」
- 「保留して管理者を呼んでください」
経験や勘に頼らず、冷静な対応を選択できる環境を整備しました。
管理者即時介入フロー設計
アラート発生時には、次の体制で対応します。
- 管理者がリアルタイムで通話ログをモニタリング
- 状況を即座に把握
- 必要に応じて通話を引き取るエスカレーションを実施
判断を個人に委ねない、組織的な対応フローを明確化しました。
オペレーター心理負担低減
仕組みの定着により、現場には次の変化が生まれました。
- 「一人で抱えなくてよい」という安心感の浸透
- カスハラ起因のメンタル不調による離職者ゼロ
- 採用・教育コストの抑制
人的リスク低減の観点でも、大きな効果を発揮しています。
VOC活用を成功させる運用設計ポイント
VOC活用はツールを導入しただけでは成果につながりません。
現場での運用方法、判断プロセス、改善アクションまでを一貫して設計することが、成果を生み出す前提条件となります。
KPI設計
VOC活動を継続的に改善するには、評価軸となるKPIを事前に定義しておくことが欠かせません。
感覚的な判断に頼らず、数値で成果を可視化することで、施策の有効性を社内で共有しやすくなります。
| KPI指標 | 内容 | 活用ポイント |
| クレーム発生率 | VOC改善施策による直接的な成果を測定 | 改善効果の即時確認に有効 |
| NPS / CS | 顧客体験の質の変化を把握 | 中長期的な満足度向上を評価 |
| 再問い合わせ率 | 一度の対応で解決できているかを示す指標（FCR） | オペレーション品質の改善判断 |
複数の指標を組み合わせて見ることで、VOC施策の成果を多角的に捉えられます。
分析と現場改善をつなぐ体制
VOCツールを導入するだけでは、現場の行動変容にはつながりません。重要なのは、分析結果を実行可能な改善策へと変換する橋渡し機能です。
その役割を担うのが、VOCアナリストのような専任担当です。データの背景や傾向を正しく解釈し、課題の構造を整理したうえで、SV（スーパーバイザー）が具体的に指示・実行できるレベルまで落とし込むことが求められます。
分析と現場の距離を縮める体制を整えることで、VOCは単なるレポートではなく、継続的な業務改善を生む実践ツールとして機能します。
部門横断連携
VOCの中には、コンタクトセンター単独では解決できない課題も多く含まれます。
商品仕様や契約条件などの構造的な問題については、部門を越えた対応が不可欠です。
| 連携部門 | 主な役割 |
| CS部門 | 顧客の声の集約・一次分析 |
| 商品開発 / 品質保証 | 根本原因の特定・改善 |
| 経営層 | 優先度判断・意思決定 |
これらの関係者が参加する「VOC委員会」などを定期開催することで、VOCを部分最適ではなく、全社的な改善アクションへと昇華させることが可能になります。
AI・自動化による次世代VOC運用
AIと自動化技術の進化により、VOC運用は「分析に時間をかけるフェーズ」から「判断と改善を高速化するフェーズ」へと移行しつつあります。
次世代VOC運用を支える代表的な取り組みは、以下の3点です。
生成AIによる要約・分類
最新の生成AIを活用することで、長時間にわたる通話内容やチャット履歴を、数秒で要約・分類することが可能になりました。
【主なポイント】
- 会話内容を自動で要点抽出
- あらかじめ定義したVOCカテゴリへ即時分類
- 人手による一次分析を大幅に削減
【導入効果】
| 項目 | 従来 | AI導入後 |
| 要約・分類作業 | 人手で実施 | 自動処理 |
| 分析工数 | 多い | 約1/10に短縮 |
| 担当者の役割 | 集計中心 | 判断・改善中心 |
分析作業に費やしていた時間を削減し、担当者が改善検討に集中できる点が大きな変化です。
改善提案の自動提示
AIが過去の成功事例や改善履歴を学習し、VOCデータの傾向に応じた改善アクションを自動で提示する機能も実用段階に入っています。
【提示される改善例】
- 「該当FAQを更新すべきです」
- 「案内フローの分岐を見直すべきです」
- 「この問い合わせはセルフサポート化が可能です」
経験や属人的判断に頼らず、データ根拠に基づく改善判断をスピーディに行える点が特長です。
予兆検知による未然防止
VOCの変化を継続的に監視することで、リスクの兆候を数値として可視化できるようになります。
【予兆検知で可能になること】
- クレーム増加トレンドの早期把握
- 「SNS炎上リスク◯％上昇」といった定量アラート
- 経営判断に必要な先読み情報の提供
問題が顕在化する前に対策を打つことで、ブランド価値・顧客信頼へのダメージを最小限に抑える運用が実現します。
Sprinklr>>導入時に整理すべき実務課題
VOCやAI活用を成功させるには、ツール選定以前に実務レベルで整理すべき前提条件があります。特に重要なのが、以下の3つの観点です。
データ統合環境
電話・チャット・SNSなど、顧客接点が多様化する中で、データが分断されたままではVOCの全体像を捉えることができません。
【整理すべきポイント】
- チャネルごとに分散したデータを横断的に扱えているか
- 音声データとテキストデータを同一指標で分析できるか
- 分析結果を現場・管理者が共通認識として確認できるか
そのため、複数チャネルのデータを一元管理・可視化できるプラットフォーム（Sprinklr等）の選定が重要となります。
現場定着設計
AIや音声解析は、現場の受け止め方次第で成果が大きく左右されます。 「監視ツール」と認識されると形骸化しやすく、逆効果になりかねません。
【定着を妨げる典型的な誤解】
- 評価や査定に使われるのではないか
- ミスをあぶり出すための仕組みではないか
【定着を促すための工夫】
- 「AIが判断を支援する」「負担を軽減する」という位置づけを明確にする
- 導入目的や活用シーンを事前に丁寧に共有する
- トライアル期間を設け、安心感を醸成する
オペレーターが「AIが自分たちを助けてくれる存在」だと実感できる設計が不可欠です。
PoCから全社展開までのロードマップ
VOC活用は一気に広げるほど、失敗リスクも高まります。まずは小さく始めて、成功体験を積み重ねる進め方が有効です。
【推奨される進め方】
- 特定の製品・一部チームでPoC（概念実証）を実施
- 定量的な成果を確認
- 成功事例を社内共有し、納得感を醸成
- 対象範囲を段階的に拡大
| フェーズ | 目的 |
| PoC | 効果検証・課題洗い出し |
| 部分展開 | 成功パターンの横展開 |
| 全社展開 | 標準プロセスとして定着 |
このロードマップを事前に描いておくことで、現場と経営層の合意形成がスムーズになります。
まとめ
VOCは、コンタクトセンターにおけるクレーム削減と顧客満足度向上を支える、すべての改善活動の出発点です。
その価値を十分に引き出すためには、人手による分析だけに頼らず、音声解析やAIなどのテクノロジー活用が欠かせません。
VOC分析をカスタマーハラスメント対策と組み合わせることで、顧客体験（CX）の向上だけでなく、従業員体験（EX）を守る仕組みとしても機能します。現場の疲弊を防ぎ、組織の持続性を高めるうえで重要な視点です。
成功の鍵は、ツール導入そのものではありません。分析結果を現場の運用にどう落とし込み、改善を継続的なサイクルとして定着させるかという運用設計が、成果を左右します。
顧客の声を単なるデータで終わらせず、経営判断の指針へと変えていくこと。それが、強く持続可能なコンタクトセンター運営につながります。
私たちは、カスタマーハラスメント対策システムの提供にとどまらず、導入前の検討から運用設計、現場に即したカスタマイズまで一貫して支援しています。
現場の負担を抑えながら応対品質を高めたい方は、ぜひ一度ご相談ください。
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