顧客の満足度を高め、競争力のあるサービスを提供するうえで欠かせないのが「VOC（Voice of Customer）分析」です。
顧客アンケートやSNSの投稿、コールセンターの記録など、日々企業に寄せられる“顧客の声”を体系的に収集・分析することで、企業は自社の課題や改善点、さらには潜在的なニーズまで把握できるようになります。近年では、顧客体験（CX）を重視する動きが加速しており、VOC分析を活用したマーケティングや商品開発の重要性がますます高まっています。
そこで今回は、VOC分析の概要から活用メリット、導入手順、そして選び方のポイントやおすすめツールまでを網羅的に解説します。顧客中心の戦略を実現したい企業担当者の方は、ぜひ参考にしてみてください。
目次
VOC分析とは？
VOC分析とは、顧客の声を体系的に収集・分析し、製品やサービスの改善、顧客満足度の向上、そしてビジネスの成長を図る手法です。「Voice of Customer」の略称で、顧客アンケートやコールセンターの記録、SNSの投稿、レビューサイトのコメントなど、多様な情報源を活用します。
この分析を通じて、顧客が求める価値や潜在的なニーズを把握できるため、より的確な戦略立案につながります。また、VOC分析は競合との差別化を図るうえでも有効な手段として注目されています。
顧客視点でサービスを向上させたい企業や、新たな市場ニーズに対応したい企業にとって、VOC分析は欠かせない取り組みといえるでしょう。
VOC分析で用いられる主なデータ収集方法
VOC分析では、顧客の声を多角的に収集するため、アンケート、メール・チャット、インタビュー、SNS、コールセンターなどの手法が用いられます。ここでは、それぞれのデータ収集方法について解説します。
アンケート
アンケートは、顧客の声を直接集めるための有効な手段です。オンラインショッピング後の購入アンケートや、メールを活用したフォローアップアンケートなどが一般的に利用されています。
質問内容を工夫することで、顧客満足度やサービスに対する改善要望など、具体的かつ実用的なデータを得ることができます。特に、回答は自発的に寄せられるため、顧客の率直で現実的な意見を把握しやすい点が特長です。
メール・チャット
メールやチャットは、顧客との直接的なやり取りを通じてVOC（顧客の声）を収集する有効な手法です。メールフォームやチャットボットを活用すれば、問い合わせ内容やフィードバックをスムーズに取得できます。
これらの手段では、顧客が自由に意見を述べやすいため、製品やサービスに対する不満点や改善のヒントなど、具体的で実用的な情報を得やすいのが特徴です。
ただし、収集されたデータは膨大になる傾向があるため、内容を整理・分析する際にはテキストマイニングツールの導入が効果的です。分析の効率化により、より質の高いインサイトを導き出すことが可能になります。
インタビュー
インタビューは、顧客と直接対話することで、深い意見や率直な感想を引き出す手法です。特に、製品やサービスの具体的な改善点や、顕在化していないニーズを探るのに適しています。
対面でのインタビューやオンラインヒアリングでは、顧客の表情や声のトーンなど、言葉だけでは伝わらないインサイトも得られるのが特長です。その一方で、実施には一定の時間とコストがかかるため、調査対象を絞り込むことが重要になります。
さらに、質問の設計や進行の仕方によって、得られる情報の質が大きく変わるため、ファシリテーションの工夫も欠かせません。
SNS
SNSは、顧客が自発的に意見や感想を発信する場であり、VOC分析において欠かせない情報源です。TwitterやInstagram、Facebookなどのプラットフォームを通じて投稿をモニタリングすることで、顧客の率直な声や流行の兆しを把握できます。特に、製品に対する好意的な反応や改善に関する指摘など、リアルタイムで貴重な情報を得られる点が特徴です。
一方で、匿名性の高いSNSでは、偽情報や偏った意見が含まれる場合もあるため、内容の真偽を見極める視点が求められます。こうした情報を効率よく収集・分析するには、ソーシャルリスニングツールの活用が効果的です。
コールセンター
コールセンターは、顧客が直接問い合わせを行う場であり、VOC（顧客の声）を収集するうえで重要な接点です。電話やチャット、メールを通じて寄せられる問い合わせやクレームには、顧客が抱える課題や改善のヒントが多く含まれています。
自動録音や通話内容の文字起こし機能を活用すれば、こうした情報を効率よく収集・蓄積することが可能です。さらに、収集したVOCを分析し、その結果を他部署と連携して共有することで、製品やサービスの改善をスピーディに進めることができます。
ただし、対応品質の維持やデータの匿名化といった運用面での課題にも注意が必要です。顧客情報の適切な管理と、現場スタッフへの継続的な教育が欠かせません。
VOC分析を行うメリット
VOC分析は、顧客の声を企業活動に反映するための手法です。顧客満足度の向上はもちろん、リピーターの獲得や新商品の開発、マーケティング施策の最適化など、あらゆる業務改善に役立ちます。ここでは、VOC分析によって得られる具体的なメリットを解説します。
顧客満足度の向上
VOC分析は、顧客の不満や要望を把握し、具体的な改善に活かすことで、顧客満足度の向上を実現する手段です。顧客が抱える課題や期待を正確に読み取ることで、サービスや製品をより顧客視点に立って改良できます。
例えば、問い合わせ対応の迅速化や製品マニュアルの見直しといった取り組みは、顧客の声を反映した改善として直接的な満足度の向上につながります。こうした取り組みの積み重ねが、リピーターの増加や口コミによる新規顧客の獲得を促し、結果的にブランドイメージの向上にもつながっていきます。
リピーターの増加と顧客ロイヤルティの強化
顧客ロイヤルティは、企業にとって安定した収益をもたらす重要な指標です。VOC分析を活用すれば、顧客が再購入を決める際の要因を明らかにでき、ターゲットに合わせた施策の立案が可能になります。例えば、顧客の嗜好に応じたパーソナライズ対応や、クレームへの迅速な対応などが有効です。
こうした取り組みにより、顧客満足度と信頼性が向上し、リピーターの獲得につながります。さらに、ロイヤルティが高まることで長期的な関係構築が実現し、企業としての競争力も維持・強化できるようになります。
新商品・サービスの開発に役立つ
VOC分析を通じて得られる顧客の本音やニーズは、新商品やサービスの開発における重要な指針となります。アンケートやインタビューなどから収集した声には、既存の製品では応えきれていない要望や、顕在化していないニーズが含まれています。例えば、「もっと手軽に使いたい」といった意見が寄せられた場合、それに応じた新しい商品ラインの立ち上げが検討されることもあります。
このように、顧客の視点を反映した開発は、競合他社との差別化を実現し、市場での競争力向上にもつながります。
マーケティング施策の最適化
VOC分析は、顧客の嗜好や行動を深く把握し、効果的なマーケティング施策を設計するうえでも欠かせない基盤となります。どのような情報を求め、どのような経路で購入に至るのかを明らかにすることで、広告戦略やキャンペーンの精度が高まります。
例えば、SNS上の口コミを活用したターゲットマーケティングや、分析データに基づくメール配信の最適化などがその一例です。こうした取り組みにより、顧客の購買意欲を高め、売上の向上にもつながります。
顧客対応の品質向上と業務効率化
顧客対応の質を高め、業務の効率化を図るうえでも、VOC分析は有効な手段です。例えば、コールセンターの通話データを分析すれば、顧客が共通して抱える課題を特定でき、その内容に応じたトレーニングやFAQの見直しが行えます。
さらに、得られたデータをもとに対応プロセスの自動化や簡素化を進めることで、現場の負担を軽減することも可能です。こうした取り組みにより、企業全体として、より迅速かつ質の高い対応を実現できます。
売上向上と競争力の強化
VOC分析を活用し、顧客のニーズに応じた製品やサービスを提供することは、売上の向上にもつながります。顧客満足度の高い商品を展開できれば、購入頻度の増加や単価の上昇が期待でき、収益の拡大にも直結します。
さらに、分析から得られた知見をもとに改善策を講じ、それを競合との差別化戦略に反映させることで、市場における自社の存在感を強めることも可能です。特に、顧客の声をもとにした新たな提案やサービスの見直しは、企業に対する信頼性の向上につながる重要な取り組みといえるでしょう。
VOC分析ツールとは？
VOC分析ツールは、顧客の声を効率的に収集・分析し、ビジネス改善や戦略立案に活用できる専用のソリューションです。VOC分析ツールには、大量のデータを整理・分類し、短時間で有益な示唆を導き出すための機能が備わっています。
例えば、SNSの投稿やコールセンターの通話記録、アンケート回答など、さまざまな形式のデータを一元的に管理可能です。さらに、テキストマイニングや感情分析といった高度な分析機能により、顧客の本音や傾向を的確に抽出できます。
このようなツールを導入することで、分析作業の効率が大きく向上し、判断の精度も高まります。結果として、顧客ニーズに基づいた迅速な意思決定が可能になります。
VOC分析ツールの種類
VOC分析ツールには、テキストマイニングタイプ、レビュー分析タイプ、コールセンター向けタイプなど、用途に応じたさまざまな種類があります。ここからは、VOC分析ツールの種類について解説します。
テキストマイニングタイプ
テキストマイニング型のツールは、大量のテキストデータを解析し、パターンや出現頻度、感情などを抽出するツールです。例えば、SNSの投稿やアンケートの自由記述を分類・要約することで、顧客が関心を寄せるポイントや潜在的な問題を明らかにできます。
さらに、キーワードの頻度や関連性を視覚化すれば、全体の傾向や特徴がひと目で把握しやすくなります。こうしたツールは、マーケティング施策の立案や商品改善の優先順位を決める際に、非常に有効です。
レビュー分析タイプ
レビュー分析タイプのツールは、顧客による製品やサービスへの口コミや評価を効率的に解析する機能を備えています。ECサイトやアプリストアなどからレビューを収集し、ポジティブな意見とネガティブな意見を分類・可視化することが可能です。
この分析によって、顧客が特に満足しているポイントや、改善を求めている箇所を明確に把握できます。また、競合製品のレビューもあわせて分析することで、市場における自社の立ち位置を把握し、競争力を高めるための具体的な施策を立案することができます。
コールセンター向けタイプ
コールセンター向けのVOC分析ツールは、通話記録や問い合わせ履歴の解析に特化しています。音声認識機能を用いて通話内容を自動でテキスト化し、クレームや改善要望といった顧客の声を効率よく収集・分類することが可能です。
また、リアルタイムでの問題検出や、オペレーターの応答内容を最適化する支援機能を備えたツールも登場しています。こうした仕組みにより、顧客対応の質を高めながら、課題の早期発見と解決を促進できます。加えて、従業員の業務負担の軽減にもつながる点は大きなメリットといえるでしょう。
VOC分析ツールの主な機能
VOC分析ツールには、顧客の声の収集、分析、コールセンターのサポートなど、効率的なVOC活用を支援する機能が搭載されています。ここでは、VOC分析ツールの主な機能を紹介します。
VOCの収集
VOC分析ツールの基本機能の1つは、顧客の声を多様なチャネルから収集することです。SNSの投稿やメール、チャット、アンケートの回答、コールセンターの通話記録などが対象に含まれます。これらのデータを一元的に管理することで、顧客の意見を効率よく集約できる仕組みです。
さらに、リアルタイムでデータを取得し、即座に分析できる機能も搭載されています。例えばSNSモニタリングでは、あらかじめ設定したキーワードに基づいて関連投稿を自動収集することが可能です。このようにして、顧客の最新の反応をタイムリーに把握できます。
VOCの分析
収集したVOCデータを有効に活用するには、ツールに備わった分析機能が活用できます。テキストマイニングや感情分析、トピック抽出などを通じて、顧客のニーズや課題を深く掘り下げることができます。
さらに、分析結果をグラフやチャートで視覚化することで、全体像や傾向を直感的に把握できるようになります。例えば、ポジティブなコメントの割合や頻出キーワードを抽出することで、顧客が特に関心を寄せている製品やサービスの特長を明確にすることが可能です。
こうした分析は、マーケティング戦略や製品開発の方向性を見極める際に、大きな手がかりとなります。
コールセンターのサポート
VOC分析ツールは、コールセンター業務の効率化にも貢献します。自動文字起こし機能や通話録音の解析によって、顧客対応の質を向上させることが可能です。さらに、リアルタイムで通話内容をモニタリングしたり、クレームの傾向を分析したりすることで、迅速な問題解決を支援します。
問い合わせ内容を分類することで、共通の課題や頻出する質問を把握しやすくなり、FAQの改善やスタッフ研修にも役立つでしょう。こうした取り組みにより、顧客満足度の向上と同時に、オペレーションコストの削減も見込めます。
VOC分析ツールの導入・運用手順
VOC分析ツールを導入・運用するには、明確な目的設定から適切なツール選定、データの収集・整理、分析、そして施策への反映まで、一連の流れを戦略的に進めることが重要です。ここでは、VOC分析を成功させるための具体的な導入・運用ステップを解説します。
VOC分析の目的と課題を明確化する
VOC分析を成功させるには、導入前の準備が欠かせません。まずは、「顧客満足度の向上」や「新商品の企画に役立てる」など、具体的な目的を明確にしておくことが重要です。そのうえで、達成したい成果や解決すべき課題を洗い出し、必要なデータの種類や収集チャネルを選定します。
こうした事前の計画を立てることで、分析の方向性がぶれにくくなり、ツール導入後の活用もスムーズになります。一方で、目的が曖昧なまま進めてしまうと、収集すべき情報や分析手法が不明確になり、十分な成果を得ることは難しくなります。導入前の段階で、目的と課題をしっかり整理しておくことが成功への第一歩といえるでしょう。
収集するVOCデータの種類とチャネルを決定する
目的が定まったら、収集すべきデータと利用するチャネルを決めましょう。アンケートやコールセンター、SNS、インタビューなど、顧客の声が集まる接点を整理し、それぞれの特性に応じた手法を選択します。例えば、トレンドを素早く把握したい場合はSNS、より深い意見を聞きたいときはインタビューが有効です。
チャネルごとに異なるデータ形式や情報量を踏まえたうえで、適切なツールや手法を組み合わせることが重要です。これにより、データ収集の効率が高まり、より網羅的な分析が可能になります。
VOC分析ツールを選定する
収集するデータの種類や分析の目的に応じて、最適なVOC分析ツールを選定します。選定にあたっては、テキストマイニングや感情分析、リアルタイムモニタリングなど、必要な機能が備わっているかを確認することが重要です。加えて、導入コストや運用コスト、既存システムとの連携のしやすさも判断材料となります。操作性やサポート体制の充実度も見逃せないでしょう。
これらの点を総合的に検討することで、社内チームがツールをスムーズに活用でき、VOCデータの効果的な分析と活用につなげることができます。
データ収集と管理の仕組みを整える
VOC分析を円滑に進めるには、データの収集と管理体制を整えることも重要です。まずは、収集した情報を一元的に管理できるプラットフォームを導入しましょう。これにより、複数のチャネルから得られるデータを統合でき、効率的な分析が可能になります。
さらに、顧客情報を保護するためには、データの匿名化や適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。あわせて、保存形式や更新頻度をあらかじめ明確に定めておくことで、分析の正確性が保たれ、業務の効率化にもつながります。
VOCデータの整理と前処理を行う
VOCデータを分析する前には、整理と前処理を丁寧に行うことが欠かせません。まずは、重複データの削除や不足・誤りの補正を通じて、分析の信頼性を高めます。
次に、データをカテゴリごとに分類することで、特定のテーマや傾向を効率よく抽出できるようになります。例えば、顧客満足度に関するフィードバックと製品機能への要望を分けて管理することで、それぞれに適した対応策を検討しやすくなります。
さらに、テキストデータの場合は、テキストマイニングに備えてキーワード抽出や感情分析がしやすい状態に整えておくことが重要です。こうした準備が整っていれば、分析作業もスムーズに進行し、実用的なインサイトの獲得につながります。
分析手法を決定し、データを分析する
前処理を終えたデータに対しては、分析の目的に応じた手法を選び、具体的な解析を進めます。テキストマイニングや感情分析、統計解析などの技術を活用し、有益なインサイトの抽出を図ります。
例えば、アンケート回答を感情分析することで、ポジティブな意見とネガティブな意見の比率を把握できます。SNSの投稿データに対しては、トピック分析を行うことで、顧客の関心や話題の傾向を特定することが可能です。
このように、目的に適した手法を用いることで、データの価値を引き出し、顧客ニーズや潜在的な課題の可視化につなげることができます。
分析結果を可視化し、共有する
分析結果は、わかりやすく可視化して関係者と共有することで、チーム全体の理解を深めることが可能です。情報をグラフやチャート、レポート形式に整理することで、データの傾向やインサイトを直感的に把握できるようになります。
例えば、顧客満足度の推移を時系列で示す折れ線グラフや、課題ごとの評価を円グラフで表現する方法が有効です。視覚的に訴求することで、複雑なデータもスムーズに伝わります。
また、定期的なミーティングやプレゼンテーションの場で結果を共有すれば、改善策の検討や意思決定の迅速化にもつながります。
施策を立案し、改善に活かす
分析結果をもとに、具体的な施策を立案し、業務の改善や顧客満足度の向上に取り組みます。例えば、VOC分析によって明らかになった顧客の不満に対応するため、製品の機能を見直したり、カスタマーサポートの体制を強化したりすることが挙げられます。
一方で、顧客から寄せられたポジティブな意見を活用し、マーケティングキャンペーンに展開することも有効です。このように、VOCから得られたインサイトを施策へとつなげることで、企業の価値を高め、持続的な成長へと導くことができます。
施策の効果を検証し、PDCAを回す
施策を実施したあとは、その効果を検証し、次のアクションへとつなげるためにPDCAサイクルを継続的に回していきます。具体的には、施策の実施前後でデータを比較し、顧客満足度や売上の変化を確認します。さらに、定期的なモニタリングによって新たな課題やトレンドを把握し、改善策の立案につなげます。
このようなプロセスを積み重ねることで、施策の精度が高まり、顧客の期待に応えるサービスや製品の提供が可能になります。VOC分析の効果を最大化するためには、PDCAの継続的な運用が欠かせません。
VOC分析ツールを選定するときのポイント
多様なVOC分析ツールが登場する中で、自社に最適なツールを選ぶには、機能性や操作性、コストなど複数の観点から比較検討することが重要です。ここでは、選定時に押さえておきたい主なポイントを解説します。
収集したいデータの種類と対応チャネルを確認する
VOC分析ツールを選定する際は、まず収集したいデータの種類と対応するチャネルを確認することが重要です。例えば、アンケート結果、SNSの投稿、コールセンターの通話記録など、どの情報を重視するのかを明確にしておく必要があります。
複数のチャネルに対応したツールを選べば、より幅広いデータを効率よく収集することが可能です。なかでも、SNSの投稿をリアルタイムで取得できるツールや、通話内容を自動でテキスト化できる音声認識機能を備えたツールは実用性が高く、顧客の声を正確に捉えるうえで効果的です。
必要な分析機能が揃っているかを確認する
VOC分析ツールには、収集したデータを有効活用するための多様な分析機能が求められます。例えば、感情分析やトピック抽出、テキストマイニング、時系列分析といった機能が備わっていれば、顧客のニーズや傾向をより深く把握することが可能です。
さらに、分析結果をグラフやチャートで可視化できる機能や、ダッシュボードでの集約表示も重要な要素です。こうした機能が整っていれば、得られたインサイトを関係者と迅速に共有し、戦略的な意思決定へとつなげることができます。
導入コストと運用コストを比較する
VOC分析ツールを選定する際は、導入時の初期コストと運用コストのバランスにも注意が必要です。高機能なツールは費用が高額になることもありますが、自社の規模や予算に見合った選択が求められます。
加えて、月額料金制やライセンス費用、トレーニング費用など、継続的な運用にかかるコストも事前に確認しておくことが大切です。ツールの機能と費用対効果を比較検討し、無駄なコストを抑えつつ、必要な機能をしっかり備えた製品を選びましょう。
既存システムとの連携が可能かを確認する
新たにVOC分析ツールを導入する際は、既存のCRMやコールセンターシステムとの連携可否を確認することも重要です。スムーズに連携できるツールを選べば、データの一元管理や分析業務の効率化につながります。
例えば、顧客情報とVOCデータを紐づけて管理できる機能があれば、対応品質の向上が期待できます。さらに、API連携の対応状況や導入時の設定難易度などもあらかじめ確認しておくことで、運用時の負担を最小限に抑えることが可能です。
リアルタイム分析とレポーティング機能の有無
VOC分析を効率的に進めるには、リアルタイムでの分析機能やレポート作成機能も欠かせません。特に、SNSモニタリングやコールセンターの顧客対応においては、リアルタイムでの分析が迅速な判断や対応につながります。
さらに、分析結果を自動でレポート化し、関係者へ定期的に共有できる仕組みが整っていれば、社内での情報共有もスムーズになります。こうした機能を備えたツールを導入することで、データの利活用の幅が広がり、組織全体としてのスピーディーな対応が実現しやすくなります。
操作性やサポート体制の充実度をチェックする
VOC分析ツールを選定する際は、操作性の高さとサポート体制の充実度も重要なポイントです。ツールが複雑で使いにくいと、社内での活用が進まず、十分な効果を得ることが難しくなります。そのため、直感的に操作でき、必要な機能にすぐアクセスできるツールを選ぶことが望まれます。
あわせて、導入後にトラブルが発生した際に、迅速に対応してくれるサポート体制が整っているかも確認しておきましょう。特に、日本語での対応可否や導入時のトレーニング、FAQの充実度などは、ツールの運用を支えるうえで大切な要素です。
AI・機械学習機能の有無
近年のVOC分析ツールには、AIや機械学習機能を備えた製品が増えています。これらの技術は、膨大なデータを自動的に分類・分析し、顧客の感情や行動傾向をより正確に把握するのに役立ちます。
例えば、AIがテキストデータを解析し、ネガティブな意見を自動で抽出したり、類似のパターンを検出したりすることで、課題や改善点を迅速に特定できます。従来の手法では見落としがちなインサイトも見つけやすくなる点が大きな特徴です。
AIや機械学習に対応したツールを活用すれば、分析の効率化と精度向上が期待でき、より実践的な改善施策につなげやすくなります。
セキュリティ対策が万全かを確認する
VOC分析ツールを導入する際は、顧客データを取り扱うことから、十分なセキュリティ対策が施されているかを確認する必要があります。
データの暗号化やアクセス制御といった基本的な機能に加えて、ISO認証やプライバシーマークを取得しているツールであれば、一定の安全性が担保されているといえるでしょう。
特にクラウド型ツールを利用する場合は、データセンターのセキュリティ体制やバックアップ環境も重要なチェックポイントです。万が一の情報漏えいに備えるためにも、セキュリティ体制が十分に整ったツールを選びましょう。
おすすめのVOC分析ツール15選
ここでは、機能性や用途別に厳選したおすすめのVOC分析ツール15選を紹介します。自社に最適なツール選定の参考にしてください。
| ツール名 | 特徴 | 強み／用途 | 価格プラン |
|---|---|---|---|
| 見える化エンジン | 高精度自然言語処理＋直感的UI | テキストマイニング全般、CX可視化 | 要問合せ |
| TextVoice | 類義語の自動辞書化＋7種自動分析 | アンケート・SNS・問い合わせの簡易分析 | 初期20万円＋月額10万円～ |
| Quid Monitor | SNS全量データ＋50言語対応 | SNSモニタリング、リスク検知 | 要問合せ |
| EmbedSocial | SNS・UGC自動収集＋Web埋込 | UGC活用・MEO対策 | 月額7,150円～ |
| U-KOMI | レビュー・SNS連携＋AI要約 | レビュー収集・CV率改善 | 要問合せ |
| ReviCo | レビュー自動取得＋SEO＋AIタグ | EC向けレビュー分析・商品改善 | 要問合せ |
| Zendesk | 多チャネル統合＋AI＋ダッシュボード | カスタマーサポート全般、VOC収集 | 月額$55～（年払い） |
| VOiC Finder | 話し言葉の精緻な分析＋AI辞書 | コールセンター向けVOC分析 | 要問合せ |
| VextVoiceMiner | 音声マイニング＋応対評価＋自動要約 | リアルタイム分析・オペレーター支援 | 要問合せ |
| Your Voice | NPS分析＋称賛・改善提案支援 | NPS・CS改善、従業員モチベ向上 | 要問合せ |
| Helpfeel | FAQ検索行動の可視化＋AIによるFAQ自動生成 | 自己解決志向の検索履歴をもとにVOC分析・FAQ改善・問い合わせ削減 | 要問合せ |
| KAIZODE | 生成AI×レビュー分析＋スコア可視化 | レビュー自動要約・Amazon/楽天対応 | 要問合せ |
| 口コミコム | 口コミ一括管理＋AI分析＋MEO強化 | ローカルビジネス向け・集客強化 | 要問合せ |
| QAロボット | BERTベースAIチャット＋高精度回答 | FAQ対応効率化・VOC収集 | 要問合せ |
| Brandwatch | SNS全量分析＋BI連携＋トレンド検知 | SNS分析・マーケティング・CRM | 要問合せ |
見える化エンジン
出典：https://www.mieruka-engine.com/
見える化エンジンは、株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する、国内シェアNo.1のテキストマイニングツールです。SNS投稿、コールログ、アンケート、社内文書など、さまざまなデータソースから顧客の声（VOC）を収集・分析し、CXの可視化と最適化を支援します。
高精度な自然言語処理によって、若者言葉やトレンドワードも的確に抽出できます。また、直感的に操作できるUIも魅力の1つです。さらに、生成AIを活用した自動レポート作成機能や、話題の自動分類機能も搭載しており、迅速な意思決定をサポートします。
導入支援や専任コンサルタントによる活用サポートも充実。BtoBマーケティングやコールセンターなど、さまざまな業務現場での活用が広がっています。
参考：見える化エンジン
TextVoice
出典：https://www.textvoice.jp/info/
TextVoiceは、マイボイスコムが提供するテキストマイニング型のVOC分析ツールです。アンケートや問い合わせ履歴、SNS投稿など、さまざまなデータを活用し、ユーザーの声を可視化します。
特徴は、類義語を自動で辞書化することで、効率的な分析を可能にしている点です。アップロードされたデータからは、7種類の分析結果が自動で出力され、リアルなニーズの把握や課題の抽出をスムーズに行えます。
基本プランに加えて、プロによる分析代行サービスも用意されており、初めて導入する場合でも安心です。さらに、2週間の無料トライアルが提供されており、気軽に機能を試すことができます。
参考：TextVoice
Quid Monitor
Quid Monitorは、SNS、レビュー、ニュースサイトなど、国内外の膨大な情報ソースからリアルタイムでデータを自動収集し、VOC分析を強力に支援するソーシャルリスニングツールです。X（旧Twitter）の全量データを、キーワードの登録なしで2006年まで遡って取得でき、日本語を含む50言語に対応しています。
ポジネガ分析や感情分析、アラート通知、ダッシュボード機能を備えており、さらにTableauなどのBIツールとAPI連携も可能です。導入後は、回数無制限の無料サポートが提供されるため、初めての導入でも安心して活用を始められます。
ブランド評価やトレンドの把握、リスクの早期検知まで対応できる高機能なツールとして、多くの企業に選ばれています。
参考：Quid Monitor
EmbedSocial
EmbedSocialは、SNS投稿やユーザー生成コンテンツ（UGC）の活用に特化したマーケティング向けのSaaSツールです。VOC分析にも対応しており、InstagramやX（旧Twitter）など10種類以上のSNSから投稿を自動で収集できます。
収集した投稿は、Webサイトへの埋め込みやデータ分析に活用可能。UGCの使用許諾管理やソーシャルリスニング機能も備えており、顧客の声をリアルタイムで把握できます。
さらに、MEO対策やGoogleビジネスプロフィールの一括管理機能も搭載しているため、多店舗展開している企業にもおすすめです。月額課金制で初期費用は不要。無料トライアルも用意されており、導入しやすい点も魅力です。
参考：EmbedSocial
U-KOMI
U-KOMIは、レビューとSNS投稿を一元管理し、顧客の声を可視化・分析できるVOC分析ツールです。レビュー収集率を高める動的メール配信やQRコード連携機能を備えており、AIによるレビューの要約や感情分析を通じて、効率的かつ深度のあるインサイト抽出が可能です。
InstagramやX（旧Twitter）など主要SNSとの連携により、UGCを自動収集でき、Webサイト上にギャラリー形式で表示することもできます。ユーザーとのエンゲージメントを高める施策にも対応しており、ECカートやCRMとの連携実績も豊富です。
すでに300社以上が導入しており、VOCを活用したコンバージョン率の向上や顧客満足度の改善を目指す企業に適したツールといえます。
参考：U-KOMI
ReviCo
ReviCoは、レビューの質と量を最大限に引き出すことを目的に開発された、レビュー管理・VOC分析プラットフォームです。レビューの自動収集や、内容のタグ付け、感情分析といった機能により、顧客の声を可視化できます。それによって、商品改善や購入率の向上に直結する施策の立案が可能です。
また、QRコードやバーコードを活用した実店舗でのレビュー取得、AIによる自動要約、SEO対策に効果的なレビュー表示など、実用的な機能も充実しています。レビューがECビジネスの成果を左右する時代において、ReviCoはその中核を担う存在として注目されています。
参考：ReviCo
Zendesk
Zendeskは、世界160,000社以上で導入されているグローバルなカスタマーサービスプラットフォームです。VOCを一元的に収集・分析・活用できる強力なソリューションであり、メールやチャット、電話、SNSといった複数のチャネルを統合管理できます。
AIによる自動応答やトリアージ、感情分析を活用することで、問い合わせ対応の効率化と品質向上を実現。さらに、リアルタイムダッシュボードやカスタムレポート機能により、データに基づいた改善施策の立案が可能になります。
また、API連携や多言語対応、堅牢なセキュリティ機能も備えており、大企業から中小企業まで、業種や規模を問わず柔軟に対応できます。
参考：Zendesk
VOiC Finder
出典：https://www.scsk.jp/product/common/voic_finder/index.html
VOiC Finderは、日産自動車とSCSKが共同開発した、「話し言葉」に特化したVOC分析ツールです。従来のテキストマイニングでは難しかった会話形式の文脈を正確に捉え、顧客との対話からニーズや課題を抽出できます。
10万語以上を収録した辞書とAIによる自動辞書生成機能を搭載しており、CX分析や「苦情・感謝・要望」の分類にも高精度で対応。管理者向けには、「ありがとう率」や応対品質の自動評価といった機能も用意されています。
また、オペレーター支援にも活用できる柔軟性があり、JCBなどの企業でも導入実績があります。コンタクトセンター業務の質と効率を同時に向上させられる、実用性の高いツールです。
参考：VOiC Finder
VextVoiceMiner
出典：https://www.vext.co.jp/vextvoiceminer/
VextVoiceMinerは、コールセンターやコンタクトセンターに蓄積された音声データを活用し、VOC分析や応対品質の評価を行う高度な音声マイニングツールです。リアルタイム型とバッチ型の両方式に対応しており、通話内容の自動要約やFAQのリコメンド、スクリプトとの合致度分析など、多彩な機能を搭載しています。
オペレーターの教育支援やACW（後処理時間）の削減、対応品質の均一化にも貢献。分析結果はVextPortalを通じて自動的に共有され、現場での改善サイクルを迅速に回すことができます。多様な業務課題に柔軟に対応できるうえ、高精度な分析も実現するツールです。
Your Voice
Your Voiceは、NPS®を基軸にしたVOC分析ツールです。顧客体験の向上と従業員のモチベーション強化を同時に支援する、独自の仕組みを備えています。
顧客の声をリアルタイムに可視化でき、個人別・店舗別の満足度を定量的に分析することが可能です。また、フィードバックに対して「称賛」や「コメント」を返せる機能もあり、社内エンゲージメントの向上にもつながります。
スマホファースト設計で、通知機能により即時対応が可能。業界特化型の設問や、CRM・BIツールとの柔軟な連携にも対応しています。
NPS改善率90％の実績を持ち、現場主導のカスタマーサクセス文化を根付かせたい企業におすすめのツールといえるでしょう。
参考：Your Voice
Helpfeel
出典：https://www.helpfeel.com/feature-voc
Helpfeelは、FAQや検索行動をもとにVOCを可視化する次世代型のVOC分析ツールです。従来の電話対応では把握しきれなかった“自己解決志向”の顧客の声を、検索履歴や遷移データを通じて詳細に分析できる点が特長です。
例えば、ユーザーがどのような表現で検索し、どのように再検索を行ったかといった行動パターンを分析することで、FAQの改善ポイントやコンテンツの不足が明らかになります。さらに、AIによるFAQドラフトの自動生成機能も備えており、VOCの収集から改善提案までを一貫してサポートします。
実際に、LUSHやあしたのチームといった企業にも導入されており、問い合わせ件数の削減や顧客満足度の向上に貢献。VOC分析にとどまらず、商品開発や業務効率化など、幅広い領域で活用できる実用性の高いツールです。
参考：Helpfeel
KAIZODE
KAIZODEは、ECサイトや口コミサイトのレビューを活用し、生成AIによる高度なVOC分析が行えるリサーチ型テキストマイニングツールです。Amazonや楽天市場、@cosmeといった主要サイトのレビューを簡単に収集・要約でき、頻出単語の分析や6段階評価を通じて、商品改善に役立つインサイトを抽出できます。
さらに、生成AIチャットボットによる対話型分析や、アンケートデータのアップロード分析にも対応。専門的な知識がなくても直感的に操作できるのが特長です。レビュー分析に特化しており、潜在ニーズの把握から施策立案までを効率化したい企業に適したツールといえます。
参考：KAIZODE
口コミコム
口コミコムは、国内外の顧客から寄せられる口コミを活用し、売上向上につながる施策を支援するVOC分析ツールです。Googleマップをはじめ、26以上の口コミサイトに対応しており、情報の一括管理からAIによる自動分析まで、煩雑な運用を効率化します。
MEO対策やSNSの一括投稿、チラシ配信などの集客施策にも対応しており、訪日客への対応や多店舗展開にも柔軟に活用できます。また、専門チームによるカスタム分析レポートの提供や、Googleビジネスプロフィールの整備支援など、運用サポートも充実しているのが魅力です。
投稿運用の手間を1/100に削減したり、Googleマップでの表示回数が最大810.2％増加したりと、具体的な成果も確認されています。
参考：口コミコム
QAロボット
出典：https://aicross.co.jp/aix-lab/qa-robot-lp1/
QAロボットは、高精度なAIチャットボットを活用し、問い合わせ対応の効率化と顧客体験の向上を支援するVOC分析ツールです。最大の特長は、シナリオ設計を必要としない点にあります。
独自にカスタマイズされた自然言語処理技術（BERTベース）を活用し、FAQデータから最適な回答を自動で抽出。複雑な辞書作成やシナリオ構築を行うことなく、95％以上という高い回答精度を実現しています。
また、ダッシュボード機能により、回答率やアクセス状況などのデータを可視化できます。これにより、FAQの継続的な改善や顧客ニーズの把握にも役立ちます。
さらに、LINEやWebサイト、APIとの柔軟な連携に対応しており、導入から運用までのサポート体制も整備されています。無料トライアルも用意されているため、チャットボット導入のハードルを下げたい企業にとって最適なソリューションといえるでしょう。
参考：QAロボット
Brandwatch
出典：https://www.brainpad.co.jp/brandwatch/
Brandwatchは、SNS上に存在する膨大なデータを活用し、リアルタイムで消費者の声やトレンドを分析できる次世代型のVOC分析ツールです。1.4兆件以上のデータにアクセスでき、X（旧：Twitter）の全量データ取得にも対応しているため、信頼性の高い情報を迅速に収集できます。
AIによる自動分析やきめ細かなフィルタリング機能により、ビジネスインサイトを瞬時に抽出可能。可視化されたレポートを通じて、部門間での情報共有もスムーズに行えます。
さらに、SNSアカウントの投稿管理や、顧客との1対1のコミュニケーション機能も搭載。ブランドメッセージの一貫性を保ちながら、効率的な運用が可能です。
スターバックスやライオンなどの大手企業でも導入されており、実務に基づいた支援体制が整っている点も安心材料といえます。
参考：Brandwatch
VOC分析ツールを導入して顧客中心の戦略を実現しよう
VOC分析は、顧客の声を正確に捉え、企業活動に反映させるための分析手段です。アンケートやSNS、コールセンターなど多様なチャネルから収集されたデータを分析することで、顧客満足度の向上や商品改善、新たな市場ニーズの発見に役立ちます。さらに、専用のVOC分析ツールを導入すれば、大量の情報を効率的に処理でき、精度の高いインサイトを得ることが可能です。
導入時には、自社の目的に合った機能性や操作性、既存システムとの連携性などを慎重に見極めましょう。顧客体験を起点とした継続的なPDCAサイクルを回すことで、顧客ロイヤルティの向上と持続的な成長が実現できます。VOC分析は、顧客中心の戦略を確立するうえで欠かせないものとなるでしょう。
