顧客満足度を左右する“応対表現”の設計〜現場で差がつくフレーズ選択と改善ポイント

2026.02.26

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AI Sprinklr コンタクトセンター対応品質顧客満足度

はじめに｜なぜ今「応対表現の設計」が必要なのか

多くの業界で商品や価格の差別化が難しくなる中、企業の競争力を左右するのは「応対体験」そのものです。

問い合わせやトラブル対応における一言が、顧客満足度や継続意向を大きく左右します。

さらに、クレームやカスタマーハラスメントの増加、SNSによる拡散リスクの高まりにより、言葉選びはこれまで以上に重要な経営課題となっています。

一方で、応対品質の属人化がCSのばらつきを生んでいる企業も少なくありません。

本稿では、Sprinklrを活用し、応対表現をデータで設計・改善する具体的な方法を解説します。

従来の応対品質管理が抱える限界
Sprinklrで実現する”応対表現の可視化”
顧客満足度を高めるフレーズ設計プロセス
現場で差がつく改善ポイント
AIを活用した次世代応対支援
導入・定着のステップ
まとめ

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従来の応対品質管理が抱える限界

従来の応対品質管理は、「マニュアル整備」と「人的モニタリング」を軸に運用されてきました。

しかし、顧客接点の高度化やチャネルの多様化が進む現在、こうした方法だけでは十分に対応しきれません。本章では、多くの企業が直面している代表的な課題を整理します。

マニュアル依存のフレーズ管理

多くの企業では、応対マニュアルを整備し、標準フレーズや禁止表現を明文化しています。一定の品質を保つうえでは有効ですが、実運用では次のような課題が生じがちです。

現場で形骸化

研修時のみ参照され、日常業務では使われない
内容が更新されず、現場実態と乖離している
「読むもの」で止まり、「使うもの」になっていない

形式的な読み合わせやロールプレイを実施していても、変化する顧客ニーズや感情に即した内容でなければ、実践には結びつきません。

その結果、マニュアルは存在していても活用されず、形だけの標準にとどまってしまいます。

実際の会話と乖離

マニュアルの表現が、顧客心理や緊急度、トラブル状況に合っていない場合、担当者はその場で言い回しを補う必要があります。このような状況では、次の問題が起こりやすくなります。

共感表現が形式的で機械的に聞こえる
説明が過度に丁寧になり、かえって冗長になる
マニュアル通りに話すことで、顧客の苛立ちを招く

これらの積み重ねにより、マニュアルと実務の間にズレが生じ、応対品質の一貫性が損なわれます。さらに、経験豊富な担当者ほど独自アレンジを加える傾向が強く、属人化がさらに進むという悪循環も生じます。

モニタリング件数の限界

応対品質を担保するため、多くの現場ではSVによるモニタリングを実施しています。

しかし、この方法にも構造的な限界があります。対応件数が増加し、チャネルが多様化する中で、人手に依存した確認体制ではカバーしきれないのが実情です。

全通話チェック不可

人的モニタリングでは、全通話・全チャットを網羅的に確認することは不可能です。実際には数％程度のサンプリングにとどまるケースが一般的で、問題のある応対を見逃すリスクが常に存在します。

特に、次のようなケースは検知が難しくなります。

感情悪化が徐々に進行する通話
表面上は丁寧でも、顧客の不満を増幅させる言い回し
クレームに発展する前段階の兆候

サンプリング前提の運用では、重大リスクを早期に把握することが難しいという課題があります。

改善対象の抽出が属人的

また、「どの通話を指導対象とするか」「何を改善すべきか」といった判断は、SVの経験や主観に依存しやすい傾向があります。

そのため、

指摘内容がSVごとに異なる
数値的根拠が乏しく、担当者の納得感が得られにくい
改善施策の優先順位が曖昧になる

といった問題が生じます。

つまり、応対そのものだけでなく、評価プロセス自体が属人化しているという構造的課題が存在しているのです。

顧客感情との相関が見えない

応対品質管理における大きな課題は、「言葉遣い」と「顧客満足度」の因果関係が可視化されていない点にあります。

結果としてのCSスコアは把握できても、その背景にある具体的な要因までは追いきれていないのが実情です。

「なぜ満足・不満が生まれたか」が不明確

アンケートやCSスコアで満足度の高低は把握できますが、その背景にある具体的な要因までは見えにくいのが現状です。

どのフレーズが満足度向上に寄与したのか
どの言い回しが感情悪化のきっかけになったのか
どのタイミングで関係性が改善、あるいは悪化したのか

といった因果関係は特定できません。

そのため「丁寧に」「共感を意識」といった抽象的な指導にとどまり、現場での具体的な行動変容につながりにくい課題があります。

Sprinklrで実現する”応対表現の可視化”

従来の応対品質管理は、SVが一部の通話を確認する方法が中心でした。しかし、この手法では応対全体の傾向や、顧客感情との因果関係まで把握することは困難です。

Sprinklrは、全ての顧客接点データを横断的に分析し、応対表現を感覚ではなくデータとして可視化します。これにより、改善すべきポイントを客観的に特定できるようになります。

全通話・チャットの自動テキスト化

従来は一部のサンプリングに限られていた応対内容を、全件対象で分析できる点が、Sprinklrの大きな特長です。

応対表現をデータ化

Sprinklrでは、音声通話やチャットの内容を自動でテキスト化し、すべての応対ログをデータとして蓄積します。

これにより、これまで個人の記憶や評価シートに依存していた言葉遣いの質を、定量的に分析可能な情報へと変換できます。

【データ化による主な効果】

全応対を対象にした網羅的な分析が可能
特定担当者に依存しない客観的な評価を実現
定性的だった印象評価を数値化

さらに、従来は把握が難しかった「よく使われている表現」や「問題が発生しやすい言い回し」も、具体的なデータとして可視化されます。

検索・分類・蓄積

テキスト化されたデータは、単なる文字起こしにとどまりません。分析可能な「情報資産」として活用できます。

【具体的に可能な分析】

特定フレーズの検索
問い合わせ種別ごとの分類
期間別・拠点別の傾向分析

これらの機能により、応対改善に向けた基盤データを体系的に構築できます。

たとえば、「お時間をいただきます」という表現が、どの部署で・どの程度使用されているのかを即座に把握することが可能です。その使用頻度を顧客満足度や感情変化のデータと照合すれば、改善すべきポイントや優先順位も明確になります。

このように、単にデータを蓄積するのではなく、検索・比較・分析ができる状態に整備することで、具体的な改善アクションへとつなげることができます。

感情スコアリングとの連動

応対表現を可視化するうえで重要なのは、「何が言われたか」だけでなく、それによって顧客感情がどう変化したのかを把握することです。

フレーズごとの感情変化を可視化

Sprinklrでは、会話の前後における顧客感情の変化をスコアリングします。

そのため、次のような点を具体的に確認できます。

共感表現の後に感情は改善しているか
説明フェーズで不満が高まっていないか
エスカレーション前後で安心感が回復しているか

会話の流れに沿った感情の推移が可視化されることで、単なる通話評価にとどまらない分析が可能になります。

さらに、「どの言葉が、どの感情変化につながったのか」という言葉遣いと感情の相関関係を数値で客観的に把握できます。その結果、感覚や経験則に頼らない、再現性のある応対改善へとつなげることができます。

「満足を生む表現」「不満を生む表現」を特定

感情スコアと応対内容を掛け合わせて分析することで、フレーズごとの影響を明確に抽出できます。

具体的には、次のような表現を把握できます。

感情改善に寄与する「成功フレーズ」
感情悪化と強く相関する「リスク表現」

【可視化される傾向の例】

表現例	感情傾向
「ご不安なお気持ち、お察しします」	感情改善率が高い
「規定ですので対応できません」	感情悪化率が高い

このように、印象や経験則ではなく、定量データに基づいて改善対象を特定できる点が大きな特長です。

そのため、再現性のある応対品質向上施策を設計でき、属人的な指導から脱却することが可能になります。

応対品質ダッシュボード

可視化されたデータはダッシュボードで一元管理され、現場マネジメントの精度を大きく高めます。

フレーズ使用頻度

各標準フレーズの利用状況を可視化することで、次のような分析が可能になります。

新標準フレーズの浸透度確認
ベテランと新人の使用傾向の比較
拠点間における品質差の把握

これにより、「作成したものの活用されていないフレーズ」を早期に特定できます。教育内容の見直しやフォロー強化など、具体的な改善アクションへ直結させることが可能です。

CS・クレーム発生率との相関分析

Sprinklrによる応対表現の可視化は、単なる分析ツールの導入にとどまりません。

属人化していたスキルの標準化
改善優先順位の明確化
現場とマネジメントの共通言語化

を実現し、組織全体の応対品質を底上げします。

応対表現を「感覚的なもの」から「測定・改善できるもの」へと転換すること。それこそが、Sprinklrが実現する次世代の応対品質管理です。

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顧客満足度を高めるフレーズ設計プロセス

応対品質の向上は、単に「良い表現を増やす」「悪い表現を減らす」といった場当たり的な対応では実現できません。

重要なのは、成果につながる言葉遣いを特定し、それを再現可能な型として設計することです。そして、その型を組織全体で共有・運用できる仕組みに落とし込む必要があります。

本章では、データを活用しながらフレーズを設計・検証・改善していく具体的なプロセスを整理します。

高評価通話から“成功表現”を抽出

まず取り組むべきは、成果が出ている応対の構造を明らかにすることです。感覚的に「この人は評価が高い」で終わらせるのではなく、なぜ高評価なのかを分解します。

共通フレーズの特定

高評価通話を分析し、次の観点から共通項を抽出します。

共感表現の有無とタイミング
解決策提示までのスピード
クロージング時の確認フレーズ

たとえば、満足度の高い通話では、冒頭30秒以内に共感表現が含まれている割合が高い、といった傾向が見られます。

このように、成功事例に共通する再現可能な要素を特定することが、改善の出発点となります。

成功パターンの言語化

高評価通話から抽出した要素は、そのままでは個人の経験や暗黙知に留まってしまいます。そこで、以下の観点で整理し、誰でも再現できる型に落とし込みます。

フレーズ単体
会話の流れ
感情改善のタイミング

フェーズ	成功フレーズ例	目的
共感	「ご不安なお気持ち、お察しします」	顧客の感情安定
解決提示	「本日中に確認し、ご連絡します」	安心感の付与
確認	「ほかにご不明点はございませんか」	顧客との関係強化

このようにフレーズと会話の構造を可視化・整理することで、ベテランの知識やスキルを組織全体で活用できる知識へと転換できます。

クレーム発生通話から“リスク表現”を抽出

成功事例の分析と並行して、不満やクレームにつながった通話の要因を特定します。この際の焦点は「誰が悪いか」ではなく、どの言葉がトリガーになったかです。

誤解を生む言い回し

否定的に受け取られやすい言葉や、意図せず責任転嫁と捉えられる表現を洗い出します。

【例】

「規定ですので対応できません」
「こちらでは分かりかねます」
「その件は担当外です」

これらは事実を伝えているだけでも、顧客には拒絶や冷淡さとして伝わる可能性があります。

感情悪化トリガーの把握

感情スコアの悪化ポイントと該当フレーズを照合することで、以下を明確にします。

どのタイミングで不満が高まったか
どの言い回しが感情悪化と強く相関しているか
どの代替表現が適切か

このプロセスにより、「避けるべき表現」と「言い換えるべきポイント」が具体化され、改善施策の精度が向上します。

標準応対フレーズの再設計

成功表現とリスク表現を整理した後は、組織全体で再現可能な標準フレーズへと再設計します。単なる言い換え集ではなく、会話の構造そのものを設計することが重要です。

共感 → 解決 → 確認の構造化

応対を以下の三つのフェーズに整理することで、再現性と効果を高めます。

共感：顧客の感情を受け止め、安心感を与える
解決：具体的な対応策や解決手順を提示する
確認：対応後の理解度や安心感を確認する

この流れを標準化することで、感情改善の成功確率を向上させることができます。

【標準フレーズ例】

共感：「ご不便をおかけし申し訳ございません」
解決：「本日中に調査し、折り返しご連絡します」
確認：「ほかにお困りの点はございませんか」

構造が明確であれば、新人でも一定水準の応対品質を維持することが可能です。

業務別テンプレート化

応対品質をさらに安定させるためには、問い合わせ内容ごとにテンプレートを整備することが有効です。

これにより、どの担当者でも一貫した応対が可能になり、品質のばらつきを抑制できます。

【想定する業務カテゴリ例】

契約関連
障害・トラブル対応
料金・請求関連
解約・継続相談

各業務ごとに、以下を整理・設計します。

想定シナリオ：よくある問い合わせやケースを事前に想定
推奨フレーズ：顧客満足度向上に寄与する表現
注意表現：誤解やクレームにつながりやすい表現の回避

こうした業務別テンプレートを整備することで、新人でも質の高い応対が可能になり、組織全体の応対品質を底上げできます。

現場で差がつく改善ポイント

応対品質は、個人のスキルだけに依存するものではありません。仕組みとして設計することで、組織全体の品質を安定化させることが可能です。

ここでは、現場ですぐに実践できる改善ポイントを整理します。

新人でも使える“即実践フレーズ”整備

教育が個人のセンスや経験に依存すると、属人化が進み、品質のばらつきにつながります。

そこで、成功パターンを誰でも使える形に整理することで、現場全体の底上げが可能です。

学習コスト削減

成功表現をテンプレート化することで、OJTやロールプレイの教育負荷を軽減
「まずはこの型を使う」という基準が明確になるため、指導内容も統一

立ち上がり期間短縮

即実践可能なフレーズを整備することで、新人の早期戦力化を実現します。

さらに、既存メンバーのフォロー負荷も軽減され、現場全体の生産性向上につながります。

カスハラ抑止表現の設計

近年増加するカスタマーハラスメント（カスハラ）への対応には、事前に応対表現を設計しておくことが不可欠です。

感情的な対立を避けながら、組織としての立場を守る表現を標準化することで、現場の負荷も軽減できます。

境界線を明確にする言葉

毅然としつつも丁寧さを保つ表現を整備します。

「恐れ入りますが、そのようなご要望にはお応えできかねます」
「こちらの規定に基づき、ご案内できる範囲は〇〇までとなります」

曖昧な言い回しを避けることで、不要なやり取りの長期化や感情悪化を防ぐことができます。

SVエスカレーション誘導フレーズ

安全かつ自然に上席対応へ切り替える表現も事前に設計します。

「責任者より改めてご説明いたします」
「専門部署にて確認のうえご連絡いたします」

オペレーター個人に負担が集中しない体制を整えることが、カスハラ対応の安定化につながります。

属人スキルの標準化

応対品質のばらつきは、「できる人にしかできない状態」が放置されていることが大きな要因です。ベテランの経験や感覚を、誰でも使える具体的なルールにまとめ、再現性のある仕組みにすることが重要です。

ベテラン暗黙知の可視化

トップパフォーマーの通話データを分析し、共通する言語パターンや構造を抽出します。

抽出項目	内容例
共感表現	「ご不安なお気持ち、もっともでございます」
解決提示	「本日中に確認し、折り返しご連絡いたします」
確認締め	「ほかにご不明点はございませんでしょうか」

全体品質の底上げ

抽出した成功パターンをテンプレート化し、組織全体で共有することで、以下の効果が期待できます。

応対品質の均一化
クレーム発生率の低減
顧客満足度の安定的向上

こうした標準化の取り組みにより、個人の経験やセンスに依存せず、組織として安定した応対品質を実現できます。

AIを活用した次世代応対支援

AI技術の進化により、応対支援は「事後分析」から「リアルタイム支援」へと進化しています。

Sprinklrは、通話やチャット中の支援から評価・改善までを一気通貫で実現。これにより、次世代型のコンタクトセンター運営を強力にサポートします。

会話中リアルタイムフレーズ提案

オペレーターが応対している最中に、AIが会話内容を解析し、最適な表現を提示します。これにより、経験や勘に頼らず、安定した応対が可能になります。

Sprinklr AIによる応対候補提示

会話内容をリアルタイム解析
顧客感情の変化を即時把握
状況に応じたフレーズ候補を画面表示

たとえば、顧客の不満感情が高まったタイミングで「共感表現」や「代替提案フレーズ」を自動提示し、適切な一手をサポートします。

新人即戦力化

判断負荷の軽減
表現ミスの抑制
応対品質の均一化

ベテランの思考プロセスをAIが補完することで、経験の浅いオペレーターでも一定水準以上の応対が可能になります。

応対評価の自動化

リアルタイム支援と並行して、応対後の評価も自動化されます。主観に依存しない評価基盤を構築することで、公平性を保ちながら改善スピードを高められます。

表現・感情・解決率を統合評価

応対品質は単一の指標では測れません。Sprinklrでは以下の要素を統合的に評価します。

使用フレーズの適切性
会話中の感情変化
一次解決率・再入電率

これにより、「丁寧だが解決していない応対」や「解決はしたが感情悪化を招いた応対」といった課題も可視化可能です。

SV工数削減

全件モニタリングの自動化
優先レビュー対象の自動抽出
評価のばらつき抑制

スーパーバイザーは確認作業を効率化でき、指導・育成など本来注力すべき業務に時間を割けます。

継続改善サイクル

AI活用の真価は、単発支援ではなく「継続的な改善循環」にあります。高速PDCAを回すことで応対品質を持続的に向上させます。

VOC分析で成功・失敗表現を特定
フレーズを再設計・標準化
教育・リアルタイム支援へ反映
感情スコア・CSで効果測定

この循環を高速化することで、現場の変化に即応できる組織へ進化します。

導入・定着のステップ

応対改善の仕組みは、ツールを導入するだけでは定着しません。明確な目的設定と段階的な展開により、現場に無理なく浸透させることが重要です。

① 改善目的の明確化（CS向上・クレーム削減・離職防止）

最初に行うべきは、「何のために導入するのか」を具体化することです。目的が曖昧なままでは、評価指標も改善施策もぶれてしまいます。

具体例として、目的別に整理すると以下のようになります。

改善目的	主なKPI例	期待される効果
CS向上	CSスコア、NPS	顧客ロイヤルティ向上
クレーム削減	クレーム率、再入電率	リスク低減・対応工数削減
離職防止	定着率、応対ストレス指標	現場負荷軽減・人材安定

目的とKPIを紐づけることで、改善の方向性が明確になります。

② PoCで成功フレーズ抽出

いきなり全社展開するのではなく、まずは限定範囲で検証を行います。小規模で成果を確認することで、現場の納得感を高めながら推進できます。

PoC（概念実証）では、以下を実施します。

高評価通話の分析
クレーム発生通話の傾向把握
成功・リスクフレーズの抽出
感情スコアとの相関分析

この段階で「効果が見える状態」をつくることが、次の展開の鍵になります。

③ 全社フレーズ標準化

PoCで得られた成果をもとに、標準フレーズを再設計します。重要なのは、単に言い回しを統一することではなく、誰が対応しても再現できる構造へ落とし込むことです。

具体的には、応対の流れを型として整理します。

共感 → 解決提案 → 確認
注意喚起 → 代替案提示 → 理解確認

このように三段構造で設計することで、会話の抜け漏れを防ぎながら、自然で納得感のある応対が可能になります。

結果として、ベテランの経験やコツを明確な手順や型に整理し、新人でも実践しやすい標準フレーズとして全社展開できるようになります。

④ 定例レビュー運用の確立

標準化はゴールではありません。成果を持続させるには、継続的な見直しと改善の仕組みが不可欠です。定例レビューを制度化することで、改善活動を一過性で終わらせず、組織の習慣として定着させることができます。

具体的には、次の運用が効果的です。

月次での感情スコア分析（顧客感情の変化を定点観測）
フレーズ使用頻度の確認（標準表現の浸透度測定）
クレーム相関フレーズの再検証（リスク表現の継続的特定）
教育内容のアップデート（分析結果を研修へ即時反映）

定例レビューを行うことで、「導入して終わり」という形骸化を防ぎ、改善サイクルを回し続けられます。また、段階的に導入プロセスを設計すれば、現場の混乱を抑えながら無理なく全社展開が可能です。

目的設定から検証・標準化・継続改善までを一連の流れとして設計することが、定着成功の鍵となります。

まとめ

応対品質は、もはや個人の経験や勘に依存するものではなく、データに基づいて設計・改善すべき領域へと進化しています。

Sprinklrを活用すれば、全通話・全チャットを可視化し、顧客感情と応対表現の相関を分析することで、「満足を生む言葉」と「不満を招く言葉」を客観的に特定できます。

さらに、抽出した成功・リスク表現を標準化し、効果検証を繰り返すことで、再現性ある改善サイクルを構築できます。このプロセスを通じて、顧客満足度の向上、クレーム抑止、現場負荷の軽減を同時に実現し、企業の競争力強化につなげることが可能です。

私たちは、Sprinklrの提供にとどまらず、導入検討から運用設計、現場定着までを一貫して支援します。応対品質を戦略資産へと高めたい企業は、ぜひご相談ください。