--- title: "お客様の声の分析とAI：集める・分ける・活かすの進め方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/customer-voice-analysis/ description: "問い合わせやアンケート、口コミなどお客様の声は、AIで分類・要約すると傾向をつかみやすくなります。分類の基準を人が決め、個人情報の利用目的を確かめ、改善につなげる進め方を整理します。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # お客様の声の分析とAI：集める・分ける・活かすの進め方 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 2件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 お客様の声は、AIで分類・要約すると傾向をつかみやすくなります。ただし、分類の基準は人が決め、個人情報の利用目的を確かめ、分析の結果を改善の行動につなげるところまでを一つの流れとして設計することが大切です。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 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。 この記事でわかること - お客様の声の分析でAIが役立つ作業 - 分析を進める手順と、人が担う役割 - 個人情報を扱うときに確かめること ## 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。 | 作業 | AIの使い方の例 | |---|---| | 分類 | 問い合わせを「使い方」「不具合」「料金」「要望」などに振り分ける | | 要約 | 長いメールや通話の記録を、要点が分かる短い文にまとめる | | 感情の読み取り | 満足・不満・要望などの傾向を、文章から読み取る | | 傾向の整理 | 月ごとに増えている話題や、特定の商品に集まる声を見つける | | 代表的な声の抜き出し | 会議で共有するために、典型的な声をいくつか選ぶ | 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。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 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 お客様の声の分析の5つの手順と、人の役割 - **目的を決める**：何のために分析するかを決める - **分類の基準を人が決める**：少量の声を人が読み、分類の項目と例を決める - **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る - **人が確かめる**：一部を抜き出して基準どおりかを確かめ、**ずれがあれば基準や例を直す** - **改善につなげる**：結果を担当の部署に渡し、何を直したかを記録する 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。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) ガイド - [顧客データをAIで活用するときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/) - [問い合わせ対応へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/) - [マーケティングでのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-marketing/) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [文書・画像・音声などのデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/unstructured-data-use/) - [社内データの分類ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-classification-policy/) コラム - [AIの利用と顧客の信頼](https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-customer-trust/) - [AIの出力を確かめる人の目：どこで、誰が、何を見るか](https://www.ai-ready.jp/column/human-review-of-ai-output/) ## よくあるご質問 Qお客様の声をAIで分析するのに、本人の同意は必要ですか？ A個人情報を含む場合、特定した利用目的の範囲で扱うのであれば、改めて同意を得る必要はないのが原則です。一方、利用目的の達成に必要な範囲を超えて扱う場合は、原則としてあらかじめ本人の同意が必要です（個人情報保護法第18条第1項）。分析の内容によっては利用目的の書き方を見直すことが求められる場合もあるため、プライバシーポリシーの記載を確かめ、判断に迷うときは専門家にご相談ください。 Q件数が少なくても、AIで分析する意味はありますか？ Aあります。件数が少ないうちは、AIに要約と分類の下書きを作らせ、人が読み比べて分類の基準を固める使い方が向いています。基準が固まってから件数が増えれば、同じ基準で続けて傾向を追えるようになります。 ## この記事に出てくる用語 - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [ユースケースと効果AIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/)[ユースケースと効果AIについてのよくある思い込み「正しく答える」「入れれば効果が出る」を見直す桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-common-misconceptions/)[ユースケースと効果AI検索の広がりと、Webサイトの見直し嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-search-and-websites/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「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）」](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 2. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（PDF）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. お客様の声の分析で、AIは何をしてくれますか？ 2. どのような手順で進めればよいですか？ 3. 個人情報を扱うときは、何を確かめればよいですか？ 4. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「お客様の声の分析とAI：集める・分ける・活かすの進め方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/customer-voice-analysis/