生成AIでのVOC分析87.6％が「満足」も意思決定への活用は7％／プラスアルファ・コンサルティング

　プラスアルファ・コンサルティングは、生成AIを活用してVOC（Voice of Customer：顧客の声）分析に取り組んでいる担当者329名を対象に、「生成AIでのVOC分析に関する実態調査」を実施した。

生成AIを活用したVOC分析の満足度は全体で、87.6％　「作業効率」と「分析速度」の向上が主な理由

「かなり満足（26.1％）」、「やや満足（61.5％）」を含めると、87.6％が満足と回答。満足している理由については、「大量のデータを効率的に処理できるから」（36.8％）、「分析速度が大幅に向上したから」（35.8％）など、作業効率の改善を重視している傾向が見られた。そのほか、「分析の客観性が保てるから」「従来見落としていた顧客の声を発見できるようになったから」といった意見も見受けられた。

生成AIを活用したVOC分析の活用レベルは、「課題抽出・要因分析」が37.1％で最多　意思決定支援など、より高度なレベルでの活用は3割未満

　生成AIを活用したVOC分析の活用レベルは、「レベル3：課題抽出・要因分析まで実施」 が37.1％でもっとも多い結果となった。次いで、「レベル2：簡単な傾向分析まで実施」が26.4％だった。一方で、「レベル4：改善提案の作成まで実施」（20.4％）や「レベル5：意思決定支援レベルまで実施」（7.0％）といった、よりビジネス成果に直結する高度な活用ができている担当者は合わせて約27％という結果になった。

　この結果から、多くの利用者が基本的な分析から一歩進んだ段階にいるものの、戦略的な意思決定につながるほどの活用には至っていない現状が明らかになった。

生成AIを活用したVOC分析の課題は「セキュリティ面での制約」が38.0％で最多　「提案が一般的すぎる」「データの前処理が大変」なども僅差で続く

　生成AIを活用したVOC分析で現在感じている課題について質問したところ、「セキュリティ面での制約がある」が38.0％でもっとも多い結果となった。次いで、「一般的すぎる提案しか得られない」（33.4％）と「データの前処理や整理が大変」（33.4％）が同率で並び、以降も「企業固有の文脈を理解してくれない」（32.2％）、「分析結果が表面的で深さが足りない」（31.0％）といった回答が続いた。

　この結果から、セキュリティというビジネス利用における根本的な障壁に加え、分析の 「質」や「手間」の課題も僅差で存在しており、利用者が直面する問題が複合的であることが明らかになった。

データ連携面では「VOCと顧客属性を紐づけて分析できていない」が46.4％で最多に　さまざまな企業で顧客の顔が見えない、深さのない分析にとどまっている実態が判明

　生成AIを活用したVOC分析のデータ連携面の課題として、もっとも多かったのは「VOCとその発言者の属性情報（年代、購買履歴など）を紐づけて分析できていない」で、46.4％だった。次いで「部署やチャネルごとにデータが分散しており、VOCを一元管理できていない」（40.9％）、「SNSなどの外部データを継続的に収集・分析する仕組みを構築できていない」（38.4％）といった回答も上位にあがった。

　この結果から、さまざまな企業で顧客の声がデータとして分断されており、顧客の属性や背景を理解した上での深い分析に至っていない現状が明らかになった。