「アンケートの自由記述欄にお客様の声は集まっている。だけど、それを活かせていない」
そんな課題を感じていませんか？
VOC（Voice of Customer）は、CX（顧客体験）を向上させるための重要な資産です。
しかし、分析には時間も人手もかかり、「使いこなせていない」企業も多いのが現実です。
そこで注目されているのが、ChatGPTを活用したVOC分析の自動化です。
本記事では、ChatGPTを用いたVOC分析の流れと、再現性・精度の高い「7R構造のプロンプト」を紹介します。
VOCとは？なぜ今、重要なのか？
VOCとは「Voice of Customer」、つまり顧客の声全般を指します。
- アンケートの自由記述欄
- カスタマーサポートのチャットログ
- SNSのコメント
- 商品レビュー
これらは、顧客の「本音」が詰まった貴重な情報源です。
とはいえ、自由記述は定量化しづらく、扱いが難しいのも事実。
ここにAIが活用され始めています。
ChatGPTがVOC分析に向いている理由
ChatGPTは自然言語処理（NLP）に強みを持つAIで、以下のような作業に適しています。
- テキスト分類（例：ポジティブ／ネガティブ）
- 意見の要約や要因抽出
- 顧客インサイトの発見
短時間かつ安定した品質で実行できるため、
「時間がかかる」「主観に左右される」といったVOC分析の課題を解決できます。
ChatGPTを活用したVOC分析の基本ステップ
- テキストデータの整理：アンケートやログからVOCを抽出・整形
- プロンプトの設計：ChatGPTに指示する文章を作成
- 分析・出力：分類・要約・感情判定などを実行
- 結果の可視化：スプレッドシートや報告資料に展開
とくに重要なのが、プロンプトの設計です。ここが甘いと、出力結果にブレが生じます。
プロンプトの精度を高める「7R構造」とは？
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| Role | ChatGPTに期待する立場・スキル |
| Request | 明確なタスク指定 |
| Reason | なぜそのタスクが必要か |
| Rules | 守ってほしい条件や制約 |
| Reference | インプット情報の提示 |
| Result | 出力のスタイル・粒度の指定 |
| Revision | 出力が不適な場合の対応方針 |
実務で使える！7R構造のVOC分析プロンプト例
プロンプト例①：感情分類と改善示唆の抽出
【Role】
あなたは優秀なVOC分析専門のアナリストであり、自然言語処理に精通しています。
【Request】
以下の顧客コメントを分析し、感情分類と根拠、改善すべき点があればその示唆を出してください。
【Reason】
この結果はカスタマーサクセス部門の改善施策立案に使われます。
【Rules】
- 出力形式は以下の通り：
- 感情分類：
- 根拠となる語句：
- 改善示唆（あれば）：
- あいまいな表現は禁止。
- 感情分類は1つだけに絞る。
【Reference】
顧客コメント：「アプリは使いやすいけど、ログインに時間がかかるのがストレス」
【Result】
---
感情分類：ネガティブ
根拠：「ログインに時間がかかるのがストレス」
改善示唆：「ログイン処理の高速化が求められる」
---
【Revision】
分類が曖昧、または複数の感情が含まれている場合は「再出力してください」と指摘。
プロンプト例②：カテゴリ分類（価格・UI・サポートなど）
【Role】
あなたはBtoC企業向けVOC分析に精通したカスタマーサクセス・アナリストです。
【Request】
以下のコメントを、操作性／価格／サポート対応／機能要望／その他 に分類し、それぞれ理由を示してください。
【Reason】
このデータはプロダクト改善会議の議論材料として使用します。
【Rules】
- 各コメントごとに独立して出力
- 理由は20文字以内で端的に
【Reference】
1. 「UIがごちゃごちゃして使いづらい」
2. 「チャットサポートがすぐ返答してくれて助かった」
3. 「今のプランは機能のわりに高いと思う」
【Result】
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1. カテゴリ：操作性
理由：UIへの不満
2. カテゴリ：サポート対応
理由：対応の早さ
3. カテゴリ：価格
理由：料金への不満
---
【Revision】
カテゴリが適切でない、理由が抽象的な場合は再出力を促す。
FAQ｜ChatGPT VOC分析に関するよくある質問
Q1. ChatGPTでVOC分析を行うには、有料プランが必要ですか？
A. はい。無料プランでは一部機能に制限があるため、ビジネスレベルでのVOC分析には「ChatGPT Plus（GPT-4）」の利用を推奨します。
Q2. ChatGPTで感情分析はどこまで正確ですか？
A. 正確度は高いですが、100%の信頼は禁物です。特に文脈が複雑なケースや業界特有の表現には、人の判断を加えることが重要です。
Q3. ChatGPTで分析できるVOCの文字数に制限はありますか？
A. はい。1回のプロンプトで処理できるテキスト量には上限があります（GPT-4では約3,000〜4,000文字）。大量のコメントを扱う場合は、分割して処理してください。
Q4. ChatGPTは日本語のVOC分析にも対応していますか？
A. はい。ChatGPTは日本語の自然言語処理にも対応しており、ニュアンスや文脈も比較的高い精度で理解します。ただし、専門用語には補足が必要です。
Q5. 感情分析とカテゴリ分類を同時に依頼することはできますか？
A. はい。プロンプト設計次第で、「感情＋カテゴリ」や「要約＋改善提案」など複合的な出力も可能です。ただし、1回の指示は明確かつシンプルにするのがコツです。
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