VOC分析とは？目的・手順・成功のポイントからAIの活用法まで
投稿日：2025年12月26日 ｜ 更新日：2025年12月17日
価格や機能だけでの差別化が難しい市場や、SNSの普及で顧客の体験がすぐに広まる時代において、顧客体験（CX）向上は企業のブランディングや競争力強化に直結するため重要性が高まっています。そのため、コールセンター（コンタクトセンター）に日々集まる、製品やサービスへの要望や不満・期待など「顧客の生の声（VOC）」の活用に注目する企業が増えています。一方で、「VOCを収集したが上手く活用できていない」「VOCの分析に時間がかかる」といった課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、VOCの基本情報から分析の目的や手順、AIを活用したVOC分析や成功のポイントまで解説します。
＜目次＞
VOC（Voice of Customer）とは？
まずは、VOCの定義、注目される背景や収益に与える影響、VOCの種類や収集方法について解説します。
VOCの定義
VOC（Voice of Customer）とは、企業に対して顧客が抱いている期待・不満・要望・評価など、あらゆる「顧客の生の声」を指します。単なるアンケートやレビューだけに限らず、チャットでのやり取りやコールログ、行動データから推測される暗黙のニーズまで含まれる広い概念です。
特に近年では、顧客接点が多様化し、「顧客がどこで・何を感じているのか」を立体的に捉える重要性が高まっています。企業が競争優位を築くためには、顧客の声を継続的に収集し、分析し、意思決定に組み込む仕組みが不可欠です。
VOCが注目される背景
多くの企業がVOCに注目する理由は、顧客体験（CX）が競争力の源泉となったためです。類似サービスが増え、機能や価格だけでは差別化できない市場では、利用者がどれだけストレスなく目的を達成できるかが、購買・継続の決め手になります。また、SNSの普及により、顧客体験の良し悪しはリアルタイムで共有され、ブランド価値に直結する時代です。
こうした環境でVOCを無視することは、顧客の離脱兆候や潜在的な不満を放置するリスクにつながる恐れがあります。
VOCが収益に与える影響
VOCを適切に活用すると、顧客の改善スピードが大きく向上します。顧客の離脱要因を早期に特定できれば、UI（ユーザーインターフェース）改善・FAQ（よくある質問）強化・サポート体制見直しなどの具体的な施策に素早く落とし込むことが可能です。
結果として、顧客満足度向上、継続率改善、LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）の最大化につながり、収益面でも大きな効果が生まれます。また、VOCは製品やサービスを改善する「優先順位付け」にも役立ち、社内リソースを重要な課題に集中させる判断材料となり得るのです。こうしたことから、CXと収益をつなぐ最も確度の高いデータがVOCだと言えます。
VOCの種類とは？
「定量的なVOC」「定性的なVOC」の他、「SNS・口コミ」「ユーザー行動データ」「現場の一次情報」もVOCです。それぞれ解説します。
定量的なVOC
NPS※1、CSAT※2、アンケートスコアなどは、「数値として扱える顧客の評価」を指す定量的なVOCです。
数値化されるためトレンドを追いやすく、改善施策の効果測定にも適しています。特にNPSは推奨度を通じてブランドの健全性を示す指標として、多くの企業が導入しています。しかし、定量的なVOCだけでは「なぜそのスコアになったのか」という理由までは読み解けません。定性データと組み合わせて初めて、顧客の感情の変化や障壁を明確に把握できます。
※1 NPS（Net Promoter Score：ネット・プロモーター・スコア）：顧客ロイヤルティ（信頼・愛着）を測る指標で、「友人に商品やサービスをどれくらい勧めたいか」を0〜10点で聞き、「推奨者」（9〜10点）の割合から「批判者」（0〜6点）の割合を引いて算出する、-100から+100の数値。
※2 CSAT（Customer Satisfaction Score：顧客満足度スコア）：顧客が製品やサービス、特定のやり取りに対してどの程度満足しているかを数値化する指標。
定性的なVOC
自由記述アンケート、問い合わせ内容、サポートログ、ユーザーインタビューなど、言語情報として表れる顧客の声が定性的なVOCです。
顧客の感情・意図・背景を深く理解できる点が特徴で、プロダクト開発やUI改善の示唆を得る上で欠かせません。ただし量が膨大になりやすく、手動では分類・整理が追いつかなくなるという課題があります。最近では生成AIが定性的なVOCの要約・分類を支援することで、分析の精度とスピードが大幅に向上しています。
SNS・口コミ
SNSや口コミサイトに投稿される意見は、顧客が「企業に直接は伝えない本音」が現れやすい点で価値があるVOCと言えます。
企業に届けられたVOCよりも感情の強度が高いことが多く、ブランドイメージを大きく揺るがすリスクも含んでいるのです。ポジティブ・ネガティブ双方の拡散スピードが速いため、リアルタイムモニタリングする企業が増えています。SNSのVOC分析は、プロダクト改善だけでなく、広報・マーケティングへの活用にも有効です。
ユーザー行動データ
Webサイトを運営している場合、クリックログ、離脱ページ、操作回数、滞在時間など、顧客が実際に取った行動から推測される「無意識の声」もVOCにあたります。
多くの顧客は不満を言語化せず静かに離れていくため、行動データは顧客の「語られない不満」を捉える重要な手がかりになります。特にチャットツールやFAQの閲覧データは、どの問題でつまずいているか、どこで離脱しているかを精緻に把握するための豊富な情報源です。
現場の一次情報
コールセンターなどカスタマーサポート（CS）や営業現場で顧客と接する担当者が得ている一次情報も、極めて重要なVOCです。
現場での会話は、顧客が本当に困っている点や未解決課題が最も正確に反映されます。担当者の経験や観察から得た気づきは、アンケートやログでは表れない「温度感のある情報」として大きな価値を持つのです。VOC分析においては、現場からのインプットを体系化し、プロダクトやCS施策に反映できるループを構築することが求められます。
VOC分析の目的とは？
VOC分析の目的は、主に以下の五つです。一つずつ見ていきましょう。
・顧客満足度の向上
・離脱・不満の早期検知
・問い合わせ削減とサポート効率化
・UI/UX改善につながる
・マーケティング・CS施策の改善につながる
顧客満足度の向上
VOC分析の最大の目的は、顧客満足度を継続的に改善し、顧客の利用体験を高い水準で維持することです。
顧客の不満や要望を正確に把握することで、改善すべきUIの部分や運用フローの問題点を特定できます。また、満足しているポイントを把握すれば、それをさらに強化し、ブランド体験として差別化することもできます。
顧客満足度を高めることは、継続利用、口コミによる新規獲得といった好循環を生み出し、事業成長に直結します。
離脱・不満の早期検知
多くの顧客は、不満があっても声を上げずに静かに離れていきます。そのため、VOCによって離脱の予兆を早期に掴むことが重要です。
問い合わせ内容の変化、チャットの滞在時間の増加、FAQ閲覧後の即時離脱など、細かなサインを捉えることで、潜在的な課題に手を打つことができます。特にサブスクリプションモデルでは、わずかな不満が積み重なるだけで解約率に直結するため、VOCはリテンション（既存顧客との関係維持・流出防止）改善の最も強力な武器になるのです。
問い合わせ削減とサポート効率化
VOC分析を行うことで、顧客がつまずきやすいポイントを体系的に把握でき、FAQの改善やプロダクトの改善に優先順位をつけやすくなります。結果として、問い合わせ件数を削減し、オペレーターの負荷を軽減できます。
また、問い合わせ内容のパターンが把握できれば、チャットボットやAIエージェントを最適化し、一次回答の品質を高めることも可能です。VOCを活用したサポート体制の効率化は、コスト削減とCS品質向上を両立する重要な施策になり得ます。
UI/UX改善につながる
VOCは製品やサービス改善の「気づき」の宝庫です。顧客の不満や要望は、開発者が気づいていないUI/UX※3の破綻点や導線の迷いを端的に示します。
特に定性VOCと行動VOCを組み合わせると、「どの操作でつまずき、どの感情が生まれたのか」が明確になるため、改善すべきUI/UXの優先順位が正確に見えるようになります。製品・サービスの開発チームにとって、VOCは開発ロードマップを現実に即して最適化するための重要な根拠となるのです。
※3 UX：User Experience（ユーザーエクスペリエンス）」の略で、ユーザーが製品やサービスを利用する際に得る「体験全体」を指す。
マーケティング・CS施策の改善につながる
VOC分析は、マーケティングメッセージや広告の訴求を最適化する上でも役立ちます。顧客が何に価値を感じ、どこに不満を抱えているかを理解することで、コミュニケーションのトーンや訴求ポイントを精緻に調整できます。
また、CS施策の設計にもVOCが重要で、顧客の悩みに対して効果的なオンボーディングやガイドラインを提供するための基礎データになります。VOCをマーケ・CS全体にフィードバックすることは、顧客体験を一貫して改善する上で効果的です。
VOC分析の手順とは？
VOC分析は以下の七つの手順に沿って行います。
①VOCの収集
②データ統合・クレンジング
③カテゴリ分類
④量的トレンドの把握
⑤原因分析
⑥改善案の設計
⑦ 施策検証とKPIモニタリング
一つずつ見ていきましょう。
① VOCの収集
VOC分析の最初のステップは、多様なチャネルから顧客の声を収集することです。
アンケート、チャットログ、通話録音、SNS投稿、ユーザー行動ログなど、収集すべきデータは多岐にわたります。特に近年は生成AIやチャットツールの普及により、VOCの量が急増しているため、網羅的にデータを集めるための仕組みづくりが重要です。
また、現場担当者の一次情報も見逃せず、組織全体で「顧客の声を拾う文化」を醸成する必要があります。
② データ統合・クレンジング
VOCはチャネルごとに形式が異なるため、分析可能な形に整えるプロセスが不可欠です。
テキストの整形、重複データの排除、ノイズの除去、チャネル間のID紐付けなど、統合作業は細かく複雑です。特にテキストVOCは表記揺れや文脈の幅が大きく、前処理の品質が分析結果に直結します。この工程を疎かにすると、後続の分類や原因分析が不正確になるため、VOC分析における最重要工程と言えます。
③ カテゴリ分類
データ統合・クレンジングを行い整形されたVOCを、意味ごとにカテゴリ分類します。
たとえば「 UIの使いづらさ」「料金の不満」「サポート品質」「操作ミス」「機能要望」など、テーマごとに分類することで、顧客がどこに課題を抱えているのかが定量的に見えるようになります。
分類は手動では膨大な工数がかかるため、AIによる自動分類が非常に有効です。カテゴリ分類が正しく行われることで、製品・サービス改善の優先順位が明確になり、施策の打ち手を最小工数で決められます。
④ 量的トレンドの把握
カテゴリごとのVOC量が時間とともにどう変化しているかを把握することで、課題の深刻度や緊急性を評価できます。
増えている項目は改善を急ぐべき「ホットスポット」であり、減少している項目は改善施策が効果を上げている証拠です。定量的なVOC（スコア）と組み合わせることで、「満足度が下がっている背景に何があるのか」も読み解けます。この工程はKPI設計とも連動し、経営判断に直結する洞察を生み出す上でも役立ちます。
⑤ 原因分析
トレンドを把握した後は、各カテゴリの背後にある「根本原因」を特定します。
単に「お問い合わせが増えている」だけでは不十分で、その背後にあるUIの問題、設計意図とのズレ、顧客の誤解などを丁寧に紐解くことが必要です。WEBサイトでは行動ログ、セッションリプレイ、チャット内容など複数データを組み合わせることで、顧客が実際にどの場面で苦労しているかが明確になります。原因分析が浅いと改善策が表面的になり、長期的な改善にはつながりません。
⑥ 改善案の設計
原因が明らかになれば、それを踏まえた改善案を設計します。
UIの修正や新機能追加だけでなく、導線改善、FAQ拡充、教育コンテンツの提供など、課題に応じた幅広い施策が考えられます。改善案は顧客へのインパクトと実装コストのバランスを評価し、優先順位を決めることが重要です。
また、VOCを元にした改善案は、顧客の実感に基づいているため社内への説得力が高く、意思決定のスピードを加速させる効果もあります。
⑦ 施策検証とKPIモニタリング
改善案を実行した後は、NPS、CSAT、問い合わせ件数、離脱率などのKPIがどう変化したかを検証します。
VOC分析の価値は、改善施策が実際に「顧客の苦痛を減らせたか」を定量的に証明できる点です。また、施策の効果は短期的に現れにくい場合もあるため、継続的なモニタリングが欠かせません。「改善施策→VOC変化→次の改善」というサイクルを回し続けることで、CX改善が組織文化として根付いていきます。
AIを活用したVOC分析とは？
手作業で行うVOC分析は作業量の負担や正確性など課題があり、AIの活用がおすすめです。AIを活用したVOC分析には以下があります。一つずつ詳しく解説します。
・生成AIによる要約・自動分類
・感情分析の精度向上
・チャットログ × AIによる「真因」の自動発見
・AIエージェントによる改善提案の自動化
生成AIによる要約・自動分類
生成AIは膨大な定性VOCを要約し、論点ごとに整理する能力に優れています。
従来は数百件の自由記述を人の手で読み込む必要がありましたが、AIを活用すれば短時間で構造化されたインサイト※4を抽出できます。また、カテゴリ分類の精度が高いため、VOC量が増えても分析工数が増えず、定性情報を「使えるデータ」に変換する速度が飛躍的に向上します。AIは定性VOCのハンドリングコストを劇的に下げる存在なのです。
※4 インサイト：行動の根底にある本質的な理由や無意識の心理。
オペレーション支援AI「MooA®（ムーア）」は、高速で精度が高い音声通話の文字起こしをはじめ、FAQ形式などの様々なアウトプットが可能です。業務用途別に特化した要約メニューでVOC活用を促進します。
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生成AIを用いてコンタクトセンターの応対内容の自動要約・分類を行う事例です。
感情分析の精度向上
AIの感情解析は、単なる「ポジティブ／ネガティブ」判定にとどまらず、感情の強度や背景の文脈まで理解するレベルに進化しています。
たとえば「この機能は便利だけど操作が難しくて疲れる」という複雑な感情も分類できます。また、文章中に散在する論点を抽出し、重要度に応じて整理することも可能です。
これにより、顧客が本当に重視しているポイントや、ストレス源がどこにあるのかを、従来よりはるかに深く理解できます。
チャットログ × AIによる「真因」の自動発見
チャットログには「顧客のつまずきの瞬間」が最も濃く残っています。AIはこれを大量に読み込み、問題が発生する共通パターンや、顧客が誤解しやすい説明文などを自動で抽出できます。
これにより、従来は人間では見つけにくかった根本原因（真因）を発見することが可能です。真因が特定できれば、UI改善やコミュニケーション改善に直結する打ち手をスピーディに検討でき、CX改善の効果が大きくなります。
AIエージェントによる改善提案の自動化
近年のAIエージェントは、VOCを学習し、課題ごとに適切な改善アイデアを自動生成する段階に到達しています。
FAQ改善案、UI変更案、オンボーディング強化案など、施策の「たたき台」を高速で作成できるため、改善プロセスが劇的に短縮されます。また、AIは常に最新のVOCを取り込み続けるため、改善提案の鮮度が保たれます。人間はその中から実行可能な案を選び、優先順位を決めるだけで良くなるため、CSチームの大幅な生産性向上に効果的です。
VOC分析を成功させるポイントとは？
VOC分析を成功させるためには、以下のポイントを押さえることが大事です。
・定性と定量を組み合わせて判断する
・声の偏りを補正する
・改善アクションまで落とす「仕組み」をつくる
・部門横断で共有する
定性と定量を組み合わせて判断する
VOC分析では「声の量」だけで判断するのは危険です。定量指標（NPS、CSAT）と、定性の背景情報（自由記述、問い合わせ内容）を組み合わせることで、顧客の感情の変化や不満の深さが理解できます。
特に重要なのは、数字の変化を「なぜそうなったか」という文脈で捉えることです。定性と定量を掛け合わせることで、誤った仮説に振り回されず、意思決定の精度が格段に高まります。
声の偏りを補正する
アンケートや問い合わせに寄せられる声は、すべての顧客の代表ではありません。不満が強いユーザーの声が多くなる傾向があるため、偏りを考慮した読み解きが必要です。
行動データや他チャネルのVOCと照合することで、偏りを平準化し、より全体を反映した判断ができます。偏りを補正する意識を持つことで、施策の優先順位や判断がブレるリスクが大幅に減少します。
改善アクションまで落とす「仕組み」をつくる
VOCを集めても、改善施策につながらなければ意味がありません。重要なのは、【VOC→分析→改善→検証】のサイクルを、組織的に回し続けるための仕組みです。
担当者個人の努力に依存せず、定期的にVOCレビューを行い、改善タスクをプロダクトチームやCSチームと共有するフローを設計する必要があります。仕組み化することで、VOCは単なる「声の収集活動」ではなく、事業の成長エンジンになっていきます。
部門横断で共有する
VOCはCS部門だけの資産ではなく、マーケティング、開発、営業、経営まで、全社で共有すべきデータです。
部門ごとにVOCの見方や活かし方は異なるため、共通のダッシュボードやレポート基盤を整えることで、認識のズレを減らせます。また、部門横断でVOCの背景を議論することで、新たな気づきや、部署を越えた改善のアイデアが生まれやすくなります。VOCの共有は、組織の顧客理解を深める強力な手段です。
まとめ
本記事では、VOCの基本情報から分析の目的や手順、AIを活用したVOC分析や成功のポイントについて解説しました。
VOC分析は、収集からデータ統合・クレンジング、カテゴリ分類、量的トレンドの把握、原因分析、改善案の設計、施策検証とKPIモニタリングといった手順で行います。一方で、手作業で行うVOC分析は、作業量の負担や正確性など課題が多いため、生成AIによる要約・自動分類や、AIの感情分析、AIエージェントによる改善提案の自動化などAIの活用が効果的です。
本記事の内容を元に「VOCを収集したが上手く活用できていない」「VOCの分析に時間がかかる」といった課題を解消し、VOCを活かして、CX向上、企業のブランディングや強化につなげていただければ幸いです。
本記事を執筆するモビルスでは、生成AIで応対業務をスマートにしVOC活用を促進させるオペレーション支援AI「MooA」をはじめ、コールセンター（コンタクトセンター）の顧客体験（CX）向上を通じて企業の競争力を高め、収益を最大化するための総合的な支援を提供しております。
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