生成AIによるVOC分析の実態調査、満足度は高いが成果につながらない理由とは

生成AIでのVOC分析に関する実態調査

概要

株式会社プラスアルファ・コンサルティング（東京都港区）は、生成AIを活用したVOC（Voice of Customer）分析に関する実態調査を実施しました。この調査は329名の企業の担当者を対象に行われ、結果は企業がどのようにVOC分析を活用しているのか、その満足度や課題を浮き彫りにしています。

満足度とその理由

調査に参加した担当者の87.6%が生成AIでのVOC分析に満足していると回答しました。主な理由は、

- 作業の効率化
- 分析の速度

具体的な満足度の内訳では、「かなり満足」と回答したのが26.1%、そして「やや満足」が61.5%となり、多くのユーザーが生成AIの能力を評価しています。特に、データ処理の効率性や、分析速度の向上が際立っており、36.8%の人が「大量のデータを効率的に処理できるから」との意見を述べました。

活用レベルの現状

しかしながら、満足度が高い一方で、実際の活用レベルは思わしくありません。「課題抽出・要因分析まで実施」と回答したのが最も多い37.1%ですが、「意思決定支援」まで至っているのはわずか7.0%に留まっています。

多くは基本的な分析から一歩進んだ段階にいるものの、ビジネス成果に直結するような活用にはつながっていない現状が明らかとなっています。これが対策を必要とする大きな課題です。

顕在化した課題

調査により多くの担当者が「セキュリティ面での制約」を感じていることも分かりました。38.0%がこの問題を挙げており、他に「提案が一般的すぎる」や「データの前処理が大変」などの課題も浮上しています。これらは、企業が高機能な生成AIを十分に活用できていない要因と考えられます。

データ連携の問題

さらに明らかになったのがデータ連携部分で、46.4%の企業が「VOCと顧客属性を紐づけて分析できていない」と回答しています。この結果は、顧客の声がデータとして分断され、詳細かつ深い分析に欠けている現状を示しています。こうした現象は、ビジネス価値の最大化に向けて早急に克服すべき課題です。

本調査の意義

調査の結果は、生成AIによるVOC分析の可能性と現実のギャップをはっきりと示しています。特に注目すべきは、効率化は達成されているものの、実際には顧客の声を組織的な意思決定に結びつけるためには、多くの課題が横たわっていることです。これを解決するためには、具体的なアクションが必要です。

ウェビナーのご案内

これらの課題を踏まえ、2025年10月7日（火）にウェビナーを開催します。
タイトル: 生成AIによるVOC分析、「個人作業の効率化」で終わらせない。
日時: 2025年10月7日（火）13:00-14:00
講演者: 株式会社プラスアルファ・コンサルティング

このウェビナーでは、調査結果と、その背景にある課題をより深く理解し、VOC分析を組織の判断に活かすための具体的な方法について解説します。

まとめ

生成AIによるVOC分析は確かに作業効率化の面で評価されていますが、その活用がビジネスの意思決定支援にはほとんど役立っていない実態が明らかになりました。
このギャップを埋めるためには、戦略的な分析やデータ活用の環境を整える必要があります。今こそ、分析の質やプロセスを見直し、次のステップへ進む時期です。