NPSを改善する方法とは？低くなる要因からAIによる施策案まで
投稿日：2026年6月30日 ｜ 更新日：2026年6月29日
顧客ロイヤルティや推奨度を測る指標として、多くの企業で導入されている「NPS（Net Promoter Score）」。しかし、「アンケートを実施しているもののスコアが向上しない」「批判者の声を具体的な顧客体験（CX）の改善に落とし込めていない」とお悩みの担当者の方も多いのではないでしょうか。
NPSの改善には、スコアが低くなっている根本原因を特定し、顧客がつまずいているポイントを部門横断で解消していくことが不可欠です。特に顧客の生の声が集まるカスタマーサポート（コールセンター）は、NPSを大きく左右する重要な顧客接点となります。
本記事では、NPSの基礎知識や計算方法から、スコア低下の要因、改善のための具体的なステップと施策、さらにはAIを活用した最新の効率化アイデアやよくある失敗までを網羅して解説します。自社のロイヤルティ向上や顧客サポートの品質改善にぜひお役立てください。
＜目次＞
- NPSとは？
- NPSの計算方法とスコアの見方とは？
- NPSが低くなる主な原因とは？
- NPS改善の基本ステップとは？
- NPSを改善する具体的な施策とは？
- NPS改善におけるAI・DX活用余地とは？
- NPS改善でよくある失敗とは？
NPSとは？
NPS改善を効果的に進めるためには、まずNPSという指標の本質や、従来の「顧客満足度」との違いを正しく理解しておく必要があります。ここでは、NPSの定義やカスタマーサポート領域における重要性、そしてNPS向上への取り組みを通じて企業が目指すべきことについて解説します。
NPSの意味
NPSとは「Net Promoter Score（ネット・プロモーター・スコア）」の略で、顧客が商品・サービス・企業をどれくらい他者に勧めたいと思っているかを測る指標です。
一般的には、顧客に対して次のような質問を行います。
「あなたはこの商品・サービスを、友人や同僚にすすめたいと思いますか？」
回答は0〜10点で行い、その点数をもとに顧客を「推奨者」「中立者」「批判者」に分類します。単に「満足しているか」を聞くのではなく、「人に勧めたいか」を聞く点がNPSの特徴です。
人にすすめるという行為には、一定の信頼や責任が伴います。そのためNPSは、顧客がそのサービスに対してどれほど強い信頼や愛着を持っているかを把握しやすい指標と言えます。
カスタマーサポート領域においても、NPSは重要です。問い合わせ対応の印象、問題解決までのスムーズさ、オペレーターの対応品質、FAQやチャットボットの使いやすさなどは、顧客が企業に対して抱く印象に大きく影響します。つまり、サポート体験の良し悪しはNPSに直結しやすいのです。
NPSと顧客満足度の違い
NPSと似た指標に「顧客満足度」があります。どちらも顧客の評価を把握するための指標ですが、見ているポイントが異なります。
顧客満足度は、商品やサービス、対応内容に対して「満足したかどうか」を測る指標です。
たとえば「今回の問い合わせ対応に満足しましたか？」という質問によって、直近の体験に対する評価を把握できます。
一方、NPSは「他者に勧めたいか」を測る指標です。これは、単なる満足度よりも一歩踏み込んだ評価です。顧客がその企業やサービスを信頼しており、継続的に利用したい、周囲にも紹介したいと感じているかを捉えることができます。
たとえば、問い合わせ対応に一時的には満足していても、サービス全体に不満があればNPSは高くなりません。逆に、多少の不便があっても、企業への信頼や期待が高ければNPSが一定以上に保たれることもあります。
つまり、顧客満足度は「その場の満足」を見る指標、NPSは「継続利用や推奨につながる信頼」を見る指標と整理できます。
NPS改善で目指すこと
NPS改善で目指すべきことは、単にスコアを上げることではありません。重要なのは、顧客が不満を感じているポイントを特定し、商品・サービス・サポート体験を継続的に改善することです。
NPSが低い場合、そこには何らかの理由があります。商品そのものへの不満、問い合わせ対応の遅さ、説明のわかりにくさ、担当者ごとの対応品質のばらつき、購入後のフォロー不足など、原因はさまざまです。
NPS改善では、こうした不満要因を可視化し、優先順位をつけて改善していく必要があります。特にカスタマーサポートでは、顧客の不満や要望が問い合わせログ、通話内容、チャット履歴、アンケート自由回答などに蓄積されています。
これらの顧客の声を分析し、改善施策につなげることで、NPS向上を実現しやすくなります。
NPSの計算方法とスコアの見方とは？
NPSを正しく評価し日々の施策に活かすためには、スコアの計算ロジックや、自社の数値が持つ意味を正確に把握することが欠かせません。本章では、NPSの具体的な計算式やスコアの目安について詳しく見ていきましょう。
NPSの計算式
NPSを算出するにあたって、まずは「あなたはこの商品・サービスを、友人や同僚に勧めたいと思いますか？」に対する0〜10点の回答をもとに顧客を次の3つのグループに分類します。
①推奨者：9〜10点をつけた顧客
商品やサービスに強い満足感や信頼を持っており、継続利用や紹介につながりやすい層
企業にとっては、ロイヤルカスタマーに近い存在。
②中立者：7〜8点をつけた顧客
一定の満足はしているものの、積極的にすすめるほどではない層。競合サービスへの乗り換え可能性もあり、体験改善によって推奨者に引き上げる余地がある。
③批判者：0〜6点をつけた顧客
何らかの不満や不信感を持っている可能性が高い層。解約、利用停止、ネガティブな口コミにつながるリスクがあるため、早期に原因を把握して対応する必要がある。
NPSは次の計算式で算出できます。
【NPS ＝ 推奨者の割合 − 批判者の割合】
たとえば、100人にアンケートを行い、推奨者が30人、批判者が40人だった場合、NPSは次のようになります。
【30％ − 40％ ＝ -10】
この場合、NPSは「-10」です。
NPSは-100から+100までの範囲で表されます。すべての顧客が批判者であれば-100、すべての顧客が推奨者であれば+100になります。
ここで注意したいのは、中立者は計算式に直接含まれない点です。ただし、中立者が重要ではないという意味ではありません。
中立者は、改善次第で推奨者にも批判者にも変わる可能性がある層です。そのため、NPS改善では推奨者と批判者だけでなく、中立者の声にも注目する必要があります。
NPSスコアの目安
NPSスコアは業界やサービス特性によって大きく変わります。そのため「何点以上なら良い」と一概には判断しにくいのです。
一般的には、NPSがプラスであれば推奨者の割合が批判者を上回っている状態です。一方、NPSがマイナスでも必ずしも悪いとは限りません。
日本では中間評価を選びやすく、NPSがマイナスになりやすいケースもあります。特に、金融、通信、公共サービス、インフラ、BtoBサービスなどはNPSが低く出やすい傾向です。
絶対値だけでなく、自社の過去スコアとの比較が重要です。競合や同業界との相対比較も参考になります。特定の顧客セグメントで大きく低下していないかを見ることも重要です。
問い合わせ後の顧客だけNPSが低くなっていないかも確認すべき点です。NPSは単発の数値ではなく、時系列やセグメント別に見て改善活動につなげる指標と言えます。
NPSが低くなる主な原因とは？
NPSが思うように伸びない、あるいは期待に反して低い数値で推移している場合、そこには顧客の体験のどこかにボトルネックが存在しています。スコアを効果的に改善するためには、まず「なぜ顧客が不満を抱き、他者に勧められない（批判者）と判断したのか」という根本原因を正しく突き止めることが先決です。
本章では、商品・サービスそのものの課題から、カスタマーサポートでの対応不満、さらには全社的な連携不足にいたるまで、NPSを低下させる代表的な5つの要因を詳しく解説します。
商品・サービスへの不満
NPSが低くなる原因として最も基本的なのが、商品・サービスそのものへの不満です。「機能が使いにくい」「価格に見合った価値を感じられない」「品質が安定しない」「期待していた成果が出ない」「競合サービスと比べて劣っている」などの不満があると、顧客はそのサービスを他者に勧めたいとは感じません。
カスタマーサポートがどれだけ丁寧に対応しても、商品やサービス自体に根本的な問題があれば、NPS改善には限界があります。そのため、NPS改善はサポート部門だけで完結するものではありません。プロダクト部門、営業部門、マーケティング部門、開発部門などと連携し、顧客の声をサービス改善につなげることが必要です。
特に自由回答には、商品・サービスへの具体的な不満が表れやすいです。「機能がわかりにくい」「管理画面が使いづらい」「導入後のサポートが足りない」といった声を分類し、改善テーマとして扱うことが重要です。
問い合わせ対応への不満
問い合わせ対応への不満も、NPSを下げる大きな要因です。たとえば、「電話がつながらない」「メールの返信が遅い」「チャットで解決できない」「担当者によって回答が違う」「説明がわかりにくい」「たらい回しにされた」といった体験は、顧客に強い不満を与えます。
顧客が問い合わせをする場面は、すでに困っている状態であることが多いです。そのため、対応が遅かったり不十分だったりすると、不満が一気に高まりやすくなります。逆に、問い合わせ時にスムーズに解決できれば、顧客の信頼を高める機会にもなるのです。問題が発生したとしても、対応が迅速で丁寧であれば「この会社なら安心できる」と感じてもらえる可能性があります。
その意味で、カスタマーサポートはNPSを下げる要因にも、上げる要因にもなると言えます。対応スピード、一次解決率、オペレーター品質、ナレッジ整備などを改善することが、NPS向上に直結します。
期待値と実際の体験のギャップ
NPSが低くなる原因には、顧客の期待値と実際の体験のギャップもあります。広告や営業資料、Webサイト上の説明では魅力的に見えたものの、実際に使ってみると期待ほどではなかったといった場合です。このようなギャップがあると、顧客は不満を感じやすくなるでしょう。
たとえば、「簡単に使える」と訴求していたにもかかわらず、初期設定が複雑だった場合、顧客は期待を裏切られたと感じます。「すぐに効果が出る」と説明されていたのに、実際には成果が出るまで時間がかかる場合も同様です。
このギャップは、カスタマーサポートへの問い合わせ増加にもつながります。期待値が適切に調整されていないと、顧客は「聞いていた話と違う」と感じ、問い合わせやクレームが発生しやすくなります。
NPS改善では、顧客の期待値を適切に設計することも重要です。マーケティング、営業、オンボーディング、サポートが一貫したメッセージを伝え、実際の体験とのズレを減らす必要があります。
継続利用時のフォロー不足
商品やサービスを導入した直後は丁寧にサポートしていても、継続利用フェーズでフォローが不足すると、NPSが低下することがあります。特にBtoBサービスやサブスクリプション型サービスでは、導入後の活用支援が重要です。
導入時には期待値が高くても継続利用時にフォローが不足すると、「時間が経つにつれて利用が定着しない」「成果が出ない」「社内で使われなくなる」といった問題が発生しがちです。顧客が十分に活用できていない状態を放置すると、満足度や信頼が下がり、解約リスクが高まります。
また、困っていることがあっても問い合わせをせず、そのまま利用頻度が下がっていくケースもあります。NPSを改善するには、問い合わせが来た顧客だけでなく、問い合わせをしていない顧客の状態も把握することが重要です。
利用状況データ、ログイン頻度、機能利用率、問い合わせ履歴、アンケート結果などを組み合わせ、フォローが必要な顧客を早期に発見する必要があります。
部門間の連携不足による顧客体験の分断
NPSが低くなる背景には、部門間の連携不足があることも少なくないです。顧客から見ると、営業、マーケティング、カスタマーサポート、請求、開発といった部門の違いは関係ありません。企業全体として一貫した対応を期待しているのです。
しかし実際には、「営業が伝えた内容とサポートの回答が違う」「問い合わせ内容が開発部門に共有されていない」「同じ説明を何度も求められる」「担当部門が分からずたらい回しにされる」といった問題が起こることがあります。このような体験の分断は、顧客に大きなストレスを与えます。顧客は「この会社は自分のことを理解していない」「社内で情報共有されていない」と感じ、NPSが低下するのです。
NPS改善には、サポート部門内の改善だけでなく、部門横断で顧客情報やVOC（Voice of Custmoer：顧客の声）を共有する仕組みが必要です。CRM（顧客管理システム）、問い合わせ管理システム、VOC分析ツール、ダッシュボードなどを活用し、顧客体験を全社で改善していく体制が求められます。
NPS改善の基本ステップとは？
NPSが低くなっている原因に見当がついたとしても、場当たり的な対策を打つだけではスコアの本質的な向上にはつながりません。限られたリソースの中で確実に顧客ロイヤルティを高めていくためには、調査の目的設計から施策の実行、そして効果検証にいたるまで、正しい手順を踏んでアプローチすることが不可欠です。
ここでは、声の大きい一部の意見に振り回されることなく、データに基づいて着実にCX向上を実現するための「NPS改善の5つの基本ステップ」を順を追ってご紹介します。
①調査目的と対象顧客の設定
NPS改善を始める際は、まず調査目的と対象顧客を明確にします。単に「NPSを測る」だけでは、改善につながりません。何を知りたいのか、どの顧客体験を改善したいのかを決めたうえで調査を設計することが重要です。
たとえば、サービス全体のロイヤルティを把握したいのか、問い合わせ対応後の評価を知りたいのか、導入直後のオンボーディング体験を改善したいのかによって、調査対象やタイミングは変わります。
問い合わせ対応の改善が目的であれば、問い合わせ完了後の顧客を対象にするのが有効です。サービス全体の改善が目的であれば、一定期間利用している既存顧客を対象にする必要があります。
また、すべての顧客を一括で見るのではなく、「新規顧客」「既存顧客」「解約リスクの高い顧客」「ヘビーユーザー」「問い合わせ経験のある顧客」などに分けて調査することで、より具体的な改善ポイントが見えやすくなります。
②NPSアンケートの設計
NPSアンケートでは、0〜10点で推奨度を聞く質問に加えて、自由回答を設けることが重要です。スコアだけでは、なぜその点数になったのかが分かりません。改善につなげるには、顧客がどのような理由で高評価・低評価をつけたのかを把握する必要があります。
たとえば、次のような質問を組み合わせると効果的です。
「この点数をつけた理由を教えてください」
「改善してほしい点があれば教えてください」
「特に良かった点があれば教えてください」
「問い合わせ対応について感じたことを教えてください」
また、アンケートは長すぎると回答率が下がりやすいです。NPS調査では、必要最小限の質問に絞り、回答しやすい設計にすることが大切です。カスタマーサポート領域であれば、「問い合わせチャネル」「問い合わせ内容」「解決有無」「対応満足度」などを併せて取得すると、NPSとの関係を分析しやすくなります。
③回答の収集と顧客セグメントごとの課題整理
収集したNPSは全体平均だけを見るのではなく、顧客セグメントごとに分析することが重要です。たとえば、全体のNPSは大きく変わっていなくても、新規顧客だけ低下している場合があります。
あるいは、特定の商品プランを利用している顧客、特定の問い合わせチャネルを利用した顧客だけスコアが低いこともあり得ます。
セグメント別に見ることで、どの顧客層にどのような課題があるのかを把握できます。具体的には、次のような切り口が考えられます。
「利用期間別」「契約プラン別」「顧客規模別」「問い合わせ有無別」「問い合わせチャネル別」「問い合わせカテゴリ別」「担当拠点別」「利用頻度別」「解約リスク別」
特にカスタマーサポートでは、問い合わせチャネル別の分析が重要です。「電話では評価が高いがチャットでは低い」「メール対応後のNPSが低い」「FAQ閲覧後に問い合わせした顧客の評価が低い」といった傾向が見えれば、具体的な改善対象を特定しやすくなります。
④改善施策の優先順位づけ
NPS改善では、すべての課題に同時に対応しようとすると、施策が分散してしまいます。そのため、改善施策には優先順位をつける必要があります。優先順位を決める際は、影響度と実行しやすさの両方を見ることが重要です。たとえば、多くの批判者が「問い合わせの返信が遅い」と回答している場合、対応スピードの改善は優先度が高いと言えます。
一方で、システム改修が必要な大規模施策は時間がかかるため、短期施策と中長期施策に分けて考えることが必要です。短期的には、「FAQの修正」「オペレーター向けナレッジの整備」「テンプレート改善」「低評価顧客へのフォロー」などが実行しやすい施策です。中長期的には、「問い合わせ管理システムの改善」「チャットボット導入」「VOC分析基盤の整備」「プロダクト改善」などが考えられます。
重要なのは、NPSへの影響が大きい課題から着手することです。声の大きい一部の意見だけに引っ張られず、データに基づいて優先順位を決めると良いでしょう。
⑤施策実行後の効果検証
NPS改善は、施策を実行して終わりではありません。実行後に効果を検証し、継続的に改善することが重要です。
たとえば、FAQを改善した場合は、「FAQ閲覧後の問い合わせ率」「自己解決率」「該当カテゴリの問い合わせ件数」「問い合わせ後のNPS」などを確認します。
オペレーター教育を実施した場合は、「応対品質評価」「一次解決率」「平均処理時間」「低評価コメントの変化」などを確認します。
NPSは短期的に大きく変化しないこともあります。そのため、NPSだけでなく、関連するKPIも併せて見ることが重要です。カスタマーサポート領域では、「一次解決率」「平均応答時間」「平均解決時間」「再問い合わせ率」「自己解決率」「FAQ評価」「VOC件数」「解約率」などを組み合わせて効果検証を行います。
NPS改善は一度きりの取り組みではなく、調査、分析、施策実行、効果検証を繰り返す継続的な改善活動です。
NPSを改善する具体的な施策とは？
顧客との直接的な対話が発生するカスタマーサポートにおいては、対応のスピードや品質のばらつきがスコアに直結します。ここでは、NPSを改善し顧客ロイヤルティを高めるために取り組みたい、5つの具体的なアプローチを解説します。
問い合わせ対応スピードの改善
問い合わせ対応スピードの改善は、NPS向上に直結しやすい施策です。顧客は困っているから問い合わせをします。そのため、「回答が遅い」「待ち時間が長い」「いつ返事が来るか分からない」といった状態は、大きな不満につながりやすいです。
対応スピードを改善するには、まず現在の状況を可視化することが必要です。「平均応答時間」「初回返信時間」「平均解決時間」「未対応件数」「滞留チケット数」などを把握します。そのうえで、「問い合わせカテゴリごとの優先度設定」「よくある問い合わせへのテンプレート整備」「FAQ誘導」「チャットボット活用」「オペレーター配置の見直し」などを行います。
ただし、スピードだけを重視しすぎると、回答品質が下がる恐れがあります。早く返信しても、内容が不十分で再問い合わせが発生すれば、かえって顧客体験は悪化してしまいます。対応スピードと解決品質の両方を改善することが重要です。
一次解決率の向上
一次解決率とは、顧客の問い合わせが最初の対応で解決した割合を示す指標です。一次解決率が低いと、顧客は何度も問い合わせをしなければなりません。担当者が変わるたびに同じ説明を求められたり、回答を待たされたりすると、不満が大きくなります。
一次解決率を高めるには、オペレーターが必要な情報にすぐアクセスできる環境が欠かせません。ナレッジベース、FAQ、過去の問い合わせ履歴、顧客情報、商品仕様などを一元的に確認できるようにすることで、初回対応での解決率を高められます。
また、問い合わせ分類の精度も重要です。適切な担当者に素早く振り分けられれば、たらい回しを防ぐことができます。一次解決率が向上すると、顧客のストレスが減るだけでなく、再問い合わせ件数も減少します。その結果、サポート部門の負荷軽減にも効果的です。
オペレーター応対品質の平準化
NPS改善には、オペレーター応対品質の平準化も欠かせません。同じ問い合わせ内容でも、「担当者によって回答が違う」「説明の丁寧さに差がある」「対応の印象が大きく異なる」といったことがあると、顧客体験にばらつきが生まれます。
応対品質を平準化するには、応対マニュアルやナレッジベース（知識のデータベース）の整備、トークスクリプト（話す内容や質問への返し方、会話の展開などを順序立ててまとめた台本）の改善、研修、モニタリング、フィードバックの仕組みが必要です。
また、単にマニュアル通りに対応するだけでは不十分です。顧客の状況を理解し、適切な表現で伝える力も求められます。そのため、品質評価では、正確性、分かりやすさ、共感、問題解決力、対応スピードなどを総合的に見ることが欠かせません。
低評価顧客へのフォロー強化
NPS調査で低評価をつけた顧客には、早期にフォローすることが重要です。批判者は、不満を持っているだけでなく、解約やネガティブな口コミにつながる場合もあります。特に自由回答に具体的な不満が書かれている場合は、放置せずに対応する必要性が高いです。
低評価顧客へのフォローでは、まず不満の内容を確認し、必要に応じて個別に連絡します。その際、単に謝罪するだけでなく、何が問題だったのかを丁寧に聞き、改善に向けた対応方針を伝えることが重要です。
適切なフォローによって、不満を持っていた顧客が信頼を回復するケースもあります。むしろ、問題発生後の対応が良ければ、顧客ロイヤルティが高まることも期待できます。低評価顧客へのフォローは、NPS改善だけでなく、解約防止や顧客関係の回復にも有効です。
顧客の声を活かしたサービス改善
NPS改善で最も重要なのは、顧客の声を実際のサービス改善につなげることです。アンケートを取っても、問い合わせログを分析しても、改善に反映されなければ意味がありません。顧客は、自分たちの声が企業に届いていないと感じると、さらに不満を強める恐れがあります。
顧客の声を活かすには、VOCを部門横断で共有する仕組みが必要です。サポート部門だけでなく、商品企画、開発、営業、マーケティング、経営層まで顧客の声を届けることで、全社的な改善につなげられます。
また、改善した内容を顧客に伝えることも重要です。「お客さまの声をもとに改善しました」と発信することで、顧客は自分たちの意見が反映されたと感じやすくなります。NPS改善は、顧客の声を聞くだけでなく、サービスを変えるところまで実行して初めて成果につながります。
NPS改善におけるAI・DX活用余地とは？
大量のアンケート回答や分散した問い合わせログから迅速に課題を抽出し、NPSを効率的に改善していくためには、最新のAIやDXツールの活用が極めて有効です。本章では、生成AIを用いた自由回答の分類やオペレーター支援、FAQ改善など、コンタクトセンターの現場でCXを最大化させるためのAI活用の可能性についてご紹介します。
AIによる自由回答の分類
NPS改善では、自由回答の分析が重要ですが、回答件数が多くなると人手で分類するのは大きな負担になります。そこで有効なのが、AIによる自由回答の自動分類です。
AIを活用すれば、大量のコメントを「対応スピード」「商品機能」「価格」「使いやすさ」「サポート品質」「説明不足」などのカテゴリに分類できます。また、ポジティブな意見、ネガティブな意見、改善要望などに分けることも可能です。
これにより、「どの不満要因が多いのか」「批判者に多い理由は何か」「推奨者が評価しているポイントは何か」を効率的に把握できます。従来は担当者が一件ずつ読んでいた自由回答も、AIを使えば短時間で全体傾向をつかめます。人はその結果をもとに、重要コメントの確認や改善施策の検討に集中できるようになります。
問い合わせログからの課題抽出
問い合わせログには、NPS改善につながるヒントが多く含まれています。しかし、通話記録、メール、チャット、問い合わせフォームなどに分散していると、全体像を把握するのは簡単ではありません。AIやテキスト分析を活用することで、問い合わせログから共通する課題を抽出しやすくなります。
たとえば、「特定の機能に関する問い合わせが増えている」「同じ手続きでつまずく顧客が多い」「特定の表現に対する不満が多い」といった傾向を把握できます。また、問い合わせ内容とNPSを紐づけることで、どの問い合わせカテゴリが低評価につながりやすいかを分析できます。問い合わせログを単なる対応履歴として蓄積するのではなく、CX改善のデータとして活用することが重要です。
生成AIによるオペレーター支援
生成AIは、オペレーター支援にも活用できます。たとえば、「問い合わせ内容をもとに回答案を自動生成する」「過去のナレッジから関連情報を提示する」「顧客の問い合わせ履歴を要約する」「対応後の記録を自動作成する」といった使い方が考えられます。
これにより、オペレーターは必要な情報を探す時間を短縮でき、回答のスピードと品質を高めやすくなります。新人オペレーターでも一定水準の対応がしやすくなり、応対品質の平準化にも効果的です。
ただし、生成AIの回答をそのまま顧客に送るのはリスクがあります。誤った情報や不適切な表現が含まれる恐れがあるため、人による確認や承認フローが欠かせません。生成AIはオペレーターを置き換えるものではなく、応対品質を高める支援ツールとして活用することが重要です。
モビルスが提供するオペレーション支援AI「MooA®（ムーア）」は独自のAI技術でオペレーターの負担軽減と総対応時間（AHT）の短縮化を図り、VOC活用を促進するオペレーション支援AIです。業務プロセスや専門要件にあわせた出力で後処理時間（ACW）を大幅に削減し、改善に直結するVOC分析でCX向上やリスクマネジメントを強化します。またPBX（電話システム装置）やCRM連携も可能です。高精度な文字起こしで応対中の回答を支援しながら、現場の暗黙知を抽出したナレッジの継続改善を自動化し、属人性に左右されない応対品質を実現します。
モビルス株式会社
FAQ改善・ナレッジ整備の自動化
NPS改善には、FAQやナレッジの整備が欠かせません。しかし、問い合わせ内容の変化に合わせてFAQを更新し続けるのは手間がかかります。AIを活用すれば、問い合わせログからFAQ化すべきテーマを抽出したり、既存FAQの不足点を見つけたりできます。また、問い合わせ内容をもとにFAQの草案を作成することも可能です。
たとえば、同じ質問が一定数以上発生しているにもかかわらずFAQが存在しない場合、AIが候補として提示できます。既存FAQを見ても解決できずに問い合わせにつながっている場合は、FAQの改善対象として把握できます。
ナレッジ整備を自動化・効率化することで、顧客の自己解決率を高め、問い合わせ件数を削減します。その結果、顧客体験の改善とサポート部門の負荷軽減を同時に実現できます。
NPSダッシュボードによる可視化
NPS改善を継続するには、ダッシュボードによる可視化が有効です。「NPSスコア」「推奨者・中立者・批判者の割合」「自由回答のカテゴリ」「問い合わせカテゴリ別NPS」「顧客セグメント別NPS」「時系列変化」などを可視化することで、現状を把握しやすくなります。
ダッシュボードがない場合、NPS調査の結果が一部の担当者だけに留まり、改善活動につながりにくくなりやすいです。可視化することで、関係部門が同じデータを見ながら議論できるのです。また、施策実行後の変化も追いやすくなります。
「FAQ改善後に該当カテゴリの低評価が減ったか」「チャットボット導入後に自己解決率が上がったか」「オペレーター研修後に応対品質への不満が減ったか」を確認できます。NPSダッシュボードは、単なるレポートではなく、改善活動を回すための基盤として活用することが重要です。
NPS改善でよくある失敗とは？
NPS向上への取り組みは一度きりで終わるものではなく、継続的なサイクルを回すプロセスです。そのため、進め方を誤ると期待した成果が出ないばかりか、現場の負担だけが増えてしまう結果になりかねません。失敗を未然に防ぐために、多くの企業が陥りがちな4つの代表的な失敗パターンとその対策を確認しておきましょう。
スコアだけを追ってしまう
NPS改善でよくある失敗が、スコアだけを追ってしまうことです。NPSは重要な指標ですが、数値を上げること自体が目的になると、本質的なCX改善からズレてしまいます。
たとえば、アンケートの聞き方を変えてスコアを上げようとしたり、高評価をつけそうな顧客だけに調査を送ったりしても、実際の体験は改善されません。重要なのは、NPSがなぜそのスコアになっているのかを理解することです。
スコアの背景にある不満や期待、顧客体験上の課題を把握し、改善施策につなげる必要があります。NPSはゴールではなく、CXを改善するための入口として捉えるべきです。
自由回答を活用できていない
NPS調査では、自由回答を十分に活用できていないケースも多く見られます。スコアは集計しやすいためレポート化されますが、自由回答は読むのに時間がかかるため、十分に分析されないことが起こり得ます。しかし、改善のヒントは自由回答に含まれていることが多いのです。
顧客がどのような点に不満を感じたのか、何を評価しているのか、どのような改善を求めているのかは、自由回答を見なければ分かりません。自由回答を活用するには、コメントをカテゴリ分類し、批判者に多い不満や推奨者に多い評価ポイントを整理する必要があります。
AIやVOC分析ツールを活用すれば、大量の自由回答も効率的に分析できます。
カスタマーサポート部門だけで改善しようとする
NPS改善をカスタマーサポート部門だけで進めようとするのも、よくある失敗要因の一つです。もちろん、問い合わせ対応の改善は重要です。しかし、NPSに影響する要因はサポート対応だけではありません。
商品機能、価格、営業時の説明、導入支援、請求対応、契約手続き、マーケティング上の期待値形成など、さまざまな要素が関係します。サポート部門が顧客の声を把握していても、プロダクト改善や営業プロセスの見直しにつなげられなければ、根本的な改善にはなりません。NPS改善では、サポート部門がVOCを収集・分析し、関係部門に共有する役割を担うことが重要です。そのうえで、全社的にCXを改善する体制を作る必要があります。
効果検証が継続できていない
NPS改善では、効果検証を継続できていないケースも多くあります。施策を実行しても、その後にNPSや関連KPIがどう変化したのかを確認しなければ、効果があったのか判断できません。また、効果が出なかった場合に、次の改善につなげることもできないのです。
効果検証では、NPSだけでなく、一次解決率、平均応答時間、解決時間、再問い合わせ率、FAQ解決率、問い合わせ件数、解約率なども併せて見ることが重要です。加えて、NPSは短期的に大きく変わらないこともあるため、短期KPIと中長期KPIを分けて見る必要があります。
NPS改善は一度の施策で完了するものではないです。継続的に測定し、改善し、検証するサイクルを回すことが欠かせません。
まとめ
当記事では、NPSの概要から計算方法、スコアが低くなる要因、そしてAIを活用した具体的な改善施策やよくある失敗までを網羅して解説してきました。
NPSは単にスコアの数値を上下させるためのものではなく、顧客の声（VOC）に耳を傾け、企業全体の顧客体験（CX）を継続的にブラッシュアップしていくための強力な指針です。特に、顧客の不満やつまずきが直接集まるカスタマーサポート（コールセンター）部門は、NPS改善において中心的な役割を担います。
しかし、日々蓄積される大量の自由回答の分析や、オペレーターの応対品質の平準化を人手だけで行うには限界があります。そこで有効なのが、生成AIやDXツールの導入です。
当記事を執筆するモビルスでは、生成AIや独自のAI技術を活用し、業務用途に合った要約・意図抽出やナレッジの継続改善を強力に支援するオペレーション支援AI「MooA（ムーア）」をはじめ、高い自己解決率を誇るAIチャットボット「MOBI BOT（モビボット）」など、カスタマーサポート業務の効率化と顧客満足度（CX）向上を叶える総合的なソリューションを提供しています。
「顧客の声をCX改善に役立てたい」「顧客サポートの品質を改善したい」といった幅広いニーズにお応えできますので、お気軽にご相談ください。
オペレーション支援AI「MooA」の紹介と製品資料
MooA®（ムーア）は生成AIや独自のAI技術を取り入れて、対話ログからAIがQAドラフトを自動生成し、ナレッジのメンテナンス作業を大幅に効率化するオペレーション支援AIです。高精度な文字起こしで応対中の回答を支援しながら、現場の暗黙知を抽出したナレッジの継続改善を自動化し、属人性に左右されない応対品質を実現します。
また、業務プロセスや専門要件にあわせた出力で後処理時間（ACW）を大幅に削減し、改善に直結するVOC分析でCX向上やリスクマネジメントを強化します。
機能、解決できることや導入事例などを紹介しています。
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チャットボット「MOBI BOT」紹介と製品資料
MOBI BOT（モビボット®）は、AIやその他システムと柔軟に連携でき、問い合わせ対応から手続き処理を自動化できるチャットボットです。
生成AIが蓄積されたナレッジにもとづき回答を自動生成する「MOBI BOT RAG Answer Management」や問い合わせに含まれる「曖昧さ」「表現の揺らぎ」を柔軟に捉え、検索精度を飛躍的に向上させる「MOBI BOT AI Vector Search」などにより、自己解決率の向上に大きく貢献します。
有人チャット MOBI AGENT（モビエージェント®）との連携で、複雑な問い合わせはオペレーターへスムーズに引き継ぐことができ、顧客満足度を考慮した運用も実現できます。
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