こんにちは、ソラ先生です。

前回は、ChatGPTを使ってアンケートを作成し、回答を集計・分析する方法を学びました。

今回は、アンケート以外にも目を向けてみましょう。

商品レビュー、お客様からの問い合わせ、日常の会話、サービスへの苦情、感謝の言葉。

こうした情報にも、商品やサービスを改善するためのヒントが含まれています。

例えば、

「商品は気に入っているけれど、使い方が分かりにくかった」

「注文する前に、もう少し詳しい説明がほしかった」

「問い合わせに丁寧に対応してもらえて安心した」

こうした言葉から、何が分かるでしょうか。

ChatGPTは、お客様の声を整理し、共通する内容や改善の可能性を考える手助けができます。

しかし、お客様が話していない気持ちまで、AIが正確に理解できるわけではありません。

今回は、顧客の声を勝手に解釈せず、事実と推測を区別しながら分析する方法を学びましょう。

1．顧客の声とは何でしょうか？

顧客の声は、マーケティングなどでは「Voice of Customer（VOC）」と呼ばれることがあります。

商品やサービスを利用した人、購入を検討している人などから得られる意見や要望のことです。

例えば、次のような情報があります。

① 商品レビュー

購入した商品の使いやすさや品質についての感想。

② 問い合わせ

商品やサービスについて、分からないことを確認する連絡。

③ 苦情や不満

期待した内容と違っていたことや、困った経験についての連絡。

④ 感謝や評価

役立ったこと、安心できたこと、満足したことなどの意見。

⑤ 改善の提案

「こういう機能があれば便利」といった要望。

ここで大切なのは、苦情だけがお客様の声ではないということです。

良い評価にも、今後の仕事に役立つ情報が含まれています。

2．顧客の声を分析する目的を決めよう

顧客の声を集めるときは、最初に目的を考えましょう。

例えば、

「商品そのものを改善したい」

「説明書を分かりやすくしたい」

「問い合わせ対応を改善したい」

「お客様が何に満足しているのか知りたい」

といった目的です。

目的によって、注目する情報が異なります。

ChatGPTには、次のように質問してみましょう。

「商品レビューや問い合わせ内容を分析したいです。何を改善するために調査するのか整理したいので、一つずつ質問してください」

最初から分析結果を求めるのではなく、何を明らかにしたいのかを考えることが大切です。

3．実践！架空のお客様の声を分析しよう

今回は、架空の文房具店で販売しているペンケースについて考えます。

次の8件の意見が届いたとします。

番号	お客様の声
1	デザインがかわいくて気に入っています
2	ペンをたくさん入れると取り出しにくいです
3	バッグの中で場所を取らないので便利です
4	ファスナーが少し開けにくいと感じました
5	色の種類がもっとあればうれしいです
6	机の上で立てて使えるのが便利です
7	商品説明だけでは大きさが分かりにくかったです
8	購入前の問い合わせに丁寧に答えてもらえました

この8件は、練習用に作成した架空の意見です。

ChatGPTへ次のように入力してみましょう。

「次の8件のお客様の声を、良い評価・不満・要望・問い合わせ対応への評価に分類してください。元の文章を変えずに、分類理由も説明してください」

AIがどのように分類するか確認してみましょう。

ただし、一つの意見が複数の意味を持つ場合もあります。

例えば、「デザインはよいけれど使いにくい」という意見なら、良い評価と不満の両方が含まれています。

一つの分類に無理やり押し込む必要はありません。

4．言葉の表面だけで判断しない

顧客の声を分析するとき、特に注意したいのが、言葉の意味を勝手に決めつけることです。

例えば、

「思っていたより小さかった」

という感想があります。

これは良い評価でしょうか。それとも不満でしょうか。

持ち運びやすくて満足している可能性もあります。

収納量が足りず、不満を感じている可能性もあります。

この文章だけでは判断できません。

そこで、ChatGPTには、

「この意見について、文章から確認できる事実と、考えられる解釈を分けてください。満足か不満か判断できない場合は、不明としてください」

と依頼します。

必要なら、お客様へ追加で確認することも考えましょう。

お客様の言葉を理解することと、お客様の気持ちを想像することは別です。

5．口コミを分類して共通する課題を探そう

複数の意見が集まったら、似た内容を分類します。

例えば、次のような分け方が考えられます。

分類	関係する意見の例
デザイン	見た目、色の種類
収納・使いやすさ	取り出しやすさ、収納量
持ち運び	サイズ、携帯性
操作性	ファスナーの開閉
商品説明	サイズや仕様の分かりやすさ
顧客対応	問い合わせへの対応

このように整理すると、商品本体に関する問題と、商品説明や接客に関する問題を区別できます。

例えば、商品説明が分かりにくい場合、必ずしも商品の構造を変更する必要はありません。

説明写真や寸法表示を改善する方が適切かもしれません。

ChatGPTには、

「お客様の声を、商品本体の問題・情報提供の問題・接客対応の問題に分けてください。どれにも分類できない意見は別にしてください」

と質問できます。

改善する対象を見極めることが重要です。

6．少数意見を見落とさないようにしよう

顧客の声を集計すると、同じ内容の意見が何件あるか気になります。

例えば、100件のレビューのうち30件で収納量について言及していたとします。

これは、注目すべき情報かもしれません。

しかし、1件だけ寄せられた意見が重要でないとは限りません。

例えば、

「使用中に部品が外れて、けがをしそうになった」

という意見が1件あった場合です。

件数が少なくても、安全に関わる重要な問題です。

そのため、顧客の声は件数だけで優先順位を決めないようにしましょう。

ChatGPTには、

「意見の件数だけでなく、安全性、重大性、発生頻度、確認の緊急性を考慮して、優先的に調査すべき内容を整理してください」

と依頼できます。

ただし、安全上の問題が疑われる場合は、AIの分析を待つよりも、まず適切な安全対応や社内の正式な報告手順を優先してください。

7．苦情を改善のヒントに変える方法

お客様から苦情が届いた場合、まず必要なのは、実際の状況を確認して適切に対応することです。

例えば、

「購入したペンケースのファスナーが壊れました」

という連絡があったとします。

この段階では、製品の不良なのか、使用状況によるものなのか、輸送中の問題なのか分かりません。

ChatGPTには、

「ファスナーが壊れたというお客様からの連絡について、状況確認に必要な質問を整理してください。原因を決めつけず、確認すべき情報を挙げてください」

と依頼できます。

例えば、購入時期、使用期間、破損した箇所、使用状況などです。

ただし、お客様へ何度も質問を重ねればよいというわけではありません。

状況に応じて、交換や修理などの対応を先に検討すべき場合もあります。

お客様への対応と、原因を調べて再発防止につなげる活動は、関連していますが役割が異なります。

8．良い評価からも学んでみよう

改善というと、不満や苦情に注目しがちです。

しかし、良い評価にも大切な情報があります。

例えば、

「購入前の問い合わせに丁寧に答えてもらえたので安心しました」

という意見です。

ここから、問い合わせ対応が購入者の安心につながった可能性を考えられます。

ただし、この1件だけで、すべてのお客様が同じように感じているとはいえません。

そこで、

「良い評価の中から、お客様が価値を感じた可能性のある点を整理してください。文章から確認できることと、推測を区別してください」

と質問します。

良い評価から学ぶことで、今後も大切にしたい仕事の進め方が見えてくる場合があります。

9．問い合わせ内容から説明不足を発見する

問い合わせは、商品やサービスについてお客様が知りたいことを示す情報でもあります。

例えば、同じ商品について、

「サイズは何センチですか？」

「何本のペンが入りますか？」

「洗うことはできますか？」

という質問が繰り返し届いているとします。

その場合、商品ページの説明が不足している可能性があります。

ChatGPTには、

「問い合わせ内容を分析し、商品ページに追加すると役立ちそうな情報を提案してください。実際の仕様が分からない部分については、確認事項として整理してください」

と依頼します。

ただし、問い合わせが多い理由は、説明不足だけとは限りません。

商品に関心を持つ人が多い、重要な仕様を購入前に再確認したい、といった可能性もあります。

問い合わせの背景を決めつけずに考えましょう。

10．ChatGPTで顧客の声をまとめて分析する方法

ここまでは、短い文章を直接入力する方法を紹介しました。

実際の仕事では、数十件、数百件の意見が集まることもあります。

その場合は、ExcelやCSVファイルに整理してからChatGPTへアップロードする方法があります。

例えば、次のような表です。

回答番号	受付日	情報の種類	お客様の声
001	4月1日	レビュー	デザインが気に入っています
002	4月2日	苦情	ファスナーが開けにくいです
003	4月3日	問い合わせ	商品のサイズを教えてください
004	4月4日	要望	色の種類を増やしてほしいです

このように、1行に1件の情報を入力すると、集計しやすくなります。

ChatGPTでは、対応するExcelやCSVファイルを読み込んで、内容の整理や分析ができます。

例えば、次のように依頼します。

「この顧客の声の一覧を分析してください。分類ごとの件数、よく出てくる話題、優先して確認すべき問題を整理してください。元の回答番号と対応させてください」

分析結果が表示されたら、元のデータと比較しましょう。

AIによる分類が必ず正しいとは限りません。

11．感情分析とは何でしょうか？

顧客の声を分析する方法の一つに、「感情分析」があります。

これは、文章に表れている肯定的、否定的、中立的な傾向などを分類する方法です。

例えば、

「とても使いやすく、満足しています」

という文章は、肯定的な評価と判断しやすいでしょう。

一方、

「説明書が分かりにくかったです」

という文章は、否定的な評価と考えられます。

しかし、

「思っていたより軽かった」

という文章は、前後の状況が分からなければ、良い評価か悪い評価か判断できません。

また、皮肉や冗談を含む文章では、AIが意味を取り違える場合があります。

そのため、感情分析を行うときには、

「肯定・否定・中立・判断不能に分類してください。判断できないものを無理に分類しないでください」

と依頼する方法があります。

ただし、このような指示をしても誤分類がなくなるわけではありません。

重要な意見は、必ず元の文章を確認しましょう。

12．数値分析と文章分析を組み合わせる

顧客の声を分析するとき、件数だけを見ても十分ではありません。

例えば、100件のレビューのうち、

「使いやすい」という意見が40件、

「デザインがよい」という意見が30件、

「価格が高い」という意見が10件あったとします。

この場合、それぞれの件数を確認することはできます。

しかし、一人が複数の項目について発言している場合、分類ごとの件数を合計すると100件を超えることもあります。

また、レビューを書かなかった人の意見は分かりません。

そこで、ChatGPTには、

「分類ごとの件数を集計してください。一つの回答に複数の意見が含まれる場合は、それぞれの分類に計上し、回答総数と分類件数の違いを説明してください」

と依頼します。

数字の意味を理解することが重要です。

13．改善案を考えるときは原因を決めつけない

顧客の声を整理した後は、改善案を考えます。

例えば、「ファスナーが開けにくい」という意見が複数あったとします。

考えられる対策には、

• ファスナーの種類を見直す
• 持ち手の形状を変更する
• 開閉方法の説明を改善する
• 実際の使用状況を調査する

などがあります。

ただし、どの方法が適切かは、問題の原因によって変わります。

そこで、ChatGPTには、

「ファスナーが開けにくいという意見について、考えられる原因を複数挙げてください。各原因を確かめる方法と、その結果に応じた改善案を整理してください」

と質問します。

ここでも、確認できた事実と仮説を分けることが大切です。

改善策を考えたら、必要に応じて試作や使用テストなどで確認しましょう。

14．改善の優先順位を決める方法

改善したいことが多い場合は、優先順位を考える必要があります。

例えば、次の4つの問題が見つかったとします。

① ファスナーが開けにくい

② 色の種類が少ない

③ 商品説明に寸法が書かれていない

④ 商品を置いたときに倒れやすい

どれから改善するのがよいでしょうか。

単純に、意見の件数が多い順番とは限りません。

安全性、利用者への影響、改善に必要な時間、費用、原因の確認状況などを考える必要があります。

ChatGPTには、

「これらの改善候補について、利用者への影響、重大性、実現可能性、費用、検証の必要性を比較してください。根拠が不足している項目は未確認としてください」

と依頼します。

AIが提案した優先順位は参考になりますが、実際にどの対策を選ぶかは、事実を確認して判断しましょう。

15．改善した後は、もう一度お客様の声を確認しよう

改善策を実施したら、それで終わりではありません。

例えば、ファスナーの形状を変更したとします。

実際に開けやすくなったでしょうか。

別の問題が発生していないでしょうか。

以前よりも使いやすくなったと感じる人は増えたでしょうか。

こうしたことを確認するために、使用テストや追加のアンケートを実施する方法があります。

ChatGPTには、

「ファスナーの改善前と改善後を比較したいです。利用者に確認する項目と、効果の判断方法を提案してください」

と依頼します。

例えば、開閉に必要な力や時間、利用者の評価などを比較することが考えられます。

ただし、改善前後で評価方法や利用条件が大きく異なると、適切に比較できないことがあります。

可能な範囲で条件をそろえて確認しましょう。

改善を実施したことと、実際に問題が解決したことは別です。

16．お客様の声を扱うときの個人情報と秘密情報

実際の顧客データをChatGPTに入力する場合は、情報管理に注意が必要です。

例えば、

• 氏名や住所
• 電話番号やメールアドレス
• 注文番号など個人を識別できる情報
• 取引条件や契約内容
• 非公開の問い合わせ内容
• 医療情報などの機微な情報

こうした情報を、許可なく外部のAIサービスへ入力しないようにしましょう。

また、名前を削除しただけでは、文章の内容から個人や企業を特定できる場合もあります。

例えば、特殊な商品や特定の取引内容が記載されている場合です。

練習するときは、架空のデータや公開可能な情報を利用してください。

実務で利用する際は、会社の規則、契約条件、利用するサービスの情報管理設定などを確認しましょう。

17．今日のミニレッスン

今回は、8件の架空のお客様の声を使って、実際に分析してみましょう。

ステップ① 顧客の声を入力する

第3章で紹介した8件の意見をChatGPTへ入力してください。

ステップ② 意見を分類する

次のように依頼します。

「8件の意見を、商品への良い評価、不満、要望、接客への評価に分類してください。複数の意味がある場合は、複数の分類に入れて構いません。判断できないものは不明としてください」

ステップ③ 改善候補を考える

「この意見から、改善を検討する価値がある項目を挙げてください。確認できた内容と推測を分けてください」

と質問します。

ステップ④ 追加調査を考える

「改善方法を決める前に、お客様へ追加で確認すべき質問を考えてください。誘導的な質問にならないよう注意してください」

と依頼します。

ステップ⑤ 優先順位を検討する

「改善候補を、利用者への影響、重大性、費用、実現可能性の観点から比較してください。情報が不足している部分は未確認としてください」

と質問します。

ステップ⑥ 改善後の確認方法を考える

最後に、

「改善策を実施した後、実際に使いやすくなったか確認する方法を提案してください」

と依頼します。

これで、顧客の声の整理から、改善効果の検証まで一通り体験できます。

ソラ先生からひとこと

お客様の声には、商品やサービスを改善するための大切な情報が含まれています。

しかし、すべてのお客様が同じことを求めているわけではありません。

ある人にとって便利な機能が、別の人にとっては使いにくい場合もあります。

また、苦情が多いからといって、必ずしも商品の構造だけに問題があるとは限りません。

説明の仕方や、利用する条件に原因があるかもしれません。

ChatGPTは、多くの意見を整理し、共通する内容や改善の可能性を考える手助けができます。

しかし、お客様の言葉を正しく理解し、実際に役立つ改善へつなげるためには、人間の確認と判断が必要です。

顧客の声を分析する目的は、評価の数字をよく見せることではありません。お客様が何を感じ、何を必要としているのかを理解し、よりよい商品やサービスへつなげることです。

ぜひ、顧客の声を新しい発見のきっかけとして活用してみてください。

次回【第38回】は「ChatGPTでホームページの文章を改善する方法｜読み手に伝わる文章・SEO・情報設計を学ぼう」です。

今度は、お客様の声を参考にしながら、ホームページの文章を見直す方法を学びます。