お客様の声の分析とAI：集める・分ける・活かすの進め方

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問い合わせのメール、電話のメモ、アンケートの自由記述、口コミなど、お客様の声は会社のあちこちにたまっています。大切な情報だと分かっていても、量が多く、読んで整理する時間がとれないという会社は少なくありません。生成AIは、こうした文章のデータを読み、分類し、要約するのが得意です。この記事では、お客様の声の分析にAIを使う進め方を整理します。

お客様の声の分析で、AIは何をしてくれますか？

お客様の声の分析は、大まかに「集める」「分ける」「読み取る」「活かす」の流れで進みます。AIが特に役立つのは、「分ける」と「読み取る」の部分です。

以前は、こうした分類には専用の仕組みや学習用のデータの準備が必要でした。生成AIを使うと、分類の項目と例を示すだけで、ある程度の振り分けができるようになっています。

どのような手順で進めればよいですか？

次の5つの手順で進めると、分析が改善につながりやすくなります。

① 目的を決める：「解約の理由を知りたい」「商品の改善点を集めたい」など、何のために分析するかを決めます
② 分類の基準を人が決める：少量の声を人が読み、分類の項目と、それぞれの例を決めます
③ AIで分類・要約する：決めた基準と例をAIに渡し、残りの声を振り分けます
④ 人が確かめる：一部を抜き出して、AIの分類が基準どおりかを確かめ、ずれがあれば基準や例を直します
⑤ 改善につなげる：分析の結果を担当の部署に渡し、何を直したかを記録します

AIは、指示があいまいだと分類がぶれることがあります。分類の項目に「その他」を設け、どこにも当てはまらない声を人が読む仕組みにしておくと、新しい種類の不満や要望を見落としにくくなります。また、数の多い声だけでなく、件数は少なくても安全や信頼に関わる声は、別に拾い上げる決まりにしておくと安心です。

個人情報を扱うときは、何を確かめればよいですか？

お客様の声には、名前、連絡先、購入の履歴など、個人情報が含まれることがよくあります。個人情報保護委員会の「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」では、個人情報の利用目的をできる限り具体的に特定することが求められています（法第17条第1項関係）。例えば、本人から得た情報から本人に関する行動・関心などの情報を分析する場合（いわゆるプロファイリング）は、どのような取扱いが行われているかを本人が予測・想定できる程度に利用目的を特定する必要があるとされています。特定した利用目的の達成に必要な範囲を超えて扱う場合は、あらかじめ本人の同意を得ることが原則です（法第18条第1項関係）。

分析を始める前に、次の点を確かめておきます。

• プライバシーポリシーに書いた利用目的の範囲で、その分析を行えるか
• 分析に名前や連絡先が必要か。不要なら、AIに渡す前に取り除く
• 使うAIのサービスで、入力した内容がどう扱われるか（学習に使われるか、どこに保存されるか）
• 分析の結果を、誰が、どこまで見られるようにするか

利用目的の範囲で扱えるか判断に迷う場合は、専門家に確かめてから進めるとよいでしょう。

また、AI事業者ガイドラインでは、AIの出力を特定の個人や集団の評価に使う場合に、AIを使っていることを伝え、人が合理的に判断して説明できるようにすることが挙げられています。お客様の声の分析結果を、特定のお客様への対応を変える判断に使う場合は、人が最終的に判断する段取りにしておくと安心です。