VoCとは？事業成長に欠かせない顧客の声の収集・分析・活用ガイド

「VoC（Voice of Customer：顧客の声）をもっと事業に活かそう」。上司や会議でそう言われても、意味や自分の業務との関わりがつかめず、戸惑っていませんか。

毎日カスタマーサポート（CS）で顧客の声に触れているのに、対応したらそのまま流れていく。そんなもどかしさを感じている方も多いはずです。

本記事では、VoCの基本から、声の集め方・増やし方までをやさしく解説します。さらに、分析の進め方や代表的な手法、AIを使った効率化までを順を追って紹介します。特に、見落とされがちな“購入前”の声に注目するのが、本記事の特徴です。

読み終えるころには、「VoCって何ですか？」と聞かれても自分の言葉で答えられ、自社で何から始めればよいかが見えてくるはずです。

顧客の声を事業の成果につなげたい方は、ぜひ本記事を実務のヒントとしてお役立てください。

VoCとは？意味と種類をわかりやすく解説

VoC（Voice of Customer：顧客の声）とは、顧客から寄せられる意見や要望を集め、事業に活かすための情報です。そして、事業運営の意思決定を支える、欠かせないデータの一つでもあります。

この章では、VoCの基本的な意味と、なぜ事業の判断の起点になるのか、そして声の種類（直接の声・間接の声）を、はじめての方にもわかるように整理します。

VoC（顧客の声）とは？

VoCとは、顧客の声を集めて事業の意思決定に活かすための、重要なデータです。

新商品の企画、サービスの改善、広告の打ち出し方。事業運営のあらゆる判断は、突き詰めれば「顧客が何を求めているか」の理解から始まります。その理解の土台になるのがVoCです。

だからこそVoCは、単なる感想の集まりではありません。事業の方向性を決める“判断のよりどころ”として位置づけられる情報です。声を集めて整理し、判断材料として使うことで、はじめてVoCとしての価値が生まれます。

VoCにはどんな種類がある？

VoCは大きく、顧客が企業へ直接伝える「直接の声」と、第三者の場に表れる「間接の声」の2つに分けられます。

それぞれの代表的な例は、次のとおりです。

• 直接の声：

  問い合わせ、アンケート、カスタマーサポート（CS）への相談など、顧客が企業に直接届ける声

• 間接の声：

  SNSの投稿、口コミサイト、ECサイトのレビューなど、企業を介さずに表へ出る声

直接の声は要望や不満が明確で、改善点を特定しやすいのが特徴です。一方で間接の声には、企業へ直接は言いにくい本音が表れやすい傾向があります。

両方をバランスよく集めることが、顧客理解の第一歩になります。

なぜVoCは事業成長に欠かせないのか

VoCが事業成長に欠かせないのは、顧客理解こそが、売上や商品改善といった事業判断を支える土台だからです。実際、VoCを改善に活用する企業ほど、消費者から優先的に選ばれる傾向があります。

この章では、なぜVoCが事業の起点になるのか、その背景にある「生の声の減少」、そして購入前の声が持つ価値を順に見ていきます。

顧客理解こそが事業成長の起点

事業成長の出発点は、顧客が何を求めているかを理解することにあります。

広告の打ち出し方も、商品開発も、ECサイトの設計も、突き詰めれば「顧客理解」が前提です。そして、その理解の源泉になるのがVoCです。

これは感覚論ではありません。トランスコスモスの調査では、VoCを商品・サービス改善に積極活用する企業を優先的に選ぶ消費者が78%にのぼります。

顧客の声に応える企業ほど選ばれ、事業成長につながっていくのです。

顧客の「生の声」が減っている現状

VoCの重要性が増す一方で、企業が直接受け取れる「生の声」は減りつつあります。

トランスコスモスの同調査によると、問題や不満が起きたときに企業へ直接伝える人の割合は2018年から低下傾向にあります（約57%→約27%。※測定方法の変更により参考値）。

多くの顧客は不満を企業に言わず、SNSに書いたり、黙って離れていきます。この黙って離れる層は、サイレントマジョリティ（声を上げない多数派）と呼ばれます。

だからこそ、限られた生の声を確実に拾い、さらに増やす工夫が欠かせません。

購入前のVoCがなぜ重要なのか？

VoCの中でも、特に価値が高いのが「購入前」の声です。

購入前の顧客は、ニーズの自覚度合いによって大きく3つの段階に分けられます。

• 潜在顧客：

  まだニーズを自覚していない層。母数が最も大きく、一般に顕在顧客の数十倍にのぼるといわれています

• 見込み顧客（リード）：

  商品に興味を持ち始めた層。興味の強さに応じて「ホット・ウォーム・コールド」の3つの温度感に分かれます

• 顕在顧客：

  すでにニーズを自覚している層。自らリサーチを行う可能性が高く、比較的アプローチしやすいのが特徴です

購入後の声は対応や改善のヒントになりますが、どうしても事後的になりがちです。一方で購入前の声には、「買うか迷っている」「他社と比較している」「不安がある」といった、購買の意思決定に直結する本音が詰まっています。

購入前と購入後では、声の中身も活かし方も大きく異なります。要点を表にまとめました。

なお、購入後の声も軽視はできません。

購入後の顧客は、繰り返し購入する「リピーター」と、過去に購入したことのない「新規顧客」に分けられます。リピーターは企業の売上を継続的に支える存在であり、顧客満足度を高めるうえで購入後の声は欠かせません。

新規顧客の獲得にはリピーター維持の約5倍のコストがかかるとも言われ、既存顧客の声に応え続けることは、コスト効率の高い成長戦略でもあります。

とはいえ、購入後の声だけを見ていると、買う前に離れた見込み客の本音を取りこぼします。だからこそ、購入前のVoCをいかに集めるかが、事業成長の分かれ目になります。

参考：消費者と企業のコミュニケーション実態調査2025-2026 徹底解説（trans+）

VoCの集め方と増やし方

VoCを活かす出発点は、まず「集める」こと、そして「増やす」ことです。声の母数が少なければ、分析しても見えてくるものは限られます。

この章では、VoCを集める主なチャネルと、日々の問い合わせを活かす視点、そして購入前の声を増やす工夫を紹介します。

VoCを集める主なチャネル

VoCは、顧客との接点があるあらゆる場所から集められます。

代表的なチャネルは、次のとおりです。

• 問い合わせ窓口：チャットやメールなど、顧客が直接相談する場

• アンケート：購入後やサポート後に意見を尋ねる

• SNS・口コミ・レビュー：第三者の場に表れる間接の声

• 電話・通話履歴：会話の中に要望や不満が含まれる

近年は、1人の顧客が複数のチャネルを使い分けています。そのため、窓口を散らかしたままにせず、声を一元的に集める仕組みを持つことが重要です。

日々の問い合わせがVoCの宝庫になる

毎日の問い合わせ対応は、もっとも身近で質の高いVoCの源です。

問い合わせには、「何に困り、何を求めているか」が具体的に表れます。ところが多くの現場では、対応したら終わりで、声が蓄積されていません。

そこで、問い合わせを内容ごとに分類するラベル（タグ）を付けて記録します。たとえば「返品」「サイズ」「配送」のように分けておくと、後からどの話題が多いかを件数で振り返れるようになります。

こうするだけで、ただの対応が「分析できるVoC」へと変わります。

VoCを増やすには？

VoCを増やす最大のポイントは、顧客が声を出しやすい入口をつくることです。

特に購入前の声は、問い合わせのハードルが高いと埋もれてしまいます。そこで有効なのが、サイト上での「気軽な窓口」と「こちらからの声かけ」です。

後者を実現するのが、顧客理解のためのAIエージェント「チャネルトーク」のCRMマーケティング（ポップアップ機能）です。顧客データに基づきWebサイト上に適切なタイミングでポップアップメッセージを表示することができます。

実際にスイーツブランドのルタオでは、気軽に相談できる窓口を整えたことで、購入前の問い合わせが全体の約10%から50%へ増加しました。

もう一つの入口づくりが、「いつでも聞ける状態」をつくることです。

化粧品ブランドのPAUL & JOEでは、AIによる24時間対応を整えたことで、夜間や早朝に届く購入前の問い合わせにも応えられるようになり、問い合わせ対応数そのものが増えました。「とりあえず聞いてみる」気軽さが、声の総量を押し上げた好例です。

VoC分析の進め方

VoC分析とは、集めた顧客の声を整理・分類し、改善につながる気づきを取り出す作業です。やみくもに眺めるのではなく、決まった手順で進めることが成果への近道になります。

この章では、VoC分析の基本的な意味と、はじめてでも迷わない「進め方（プロセス）」を解説します。具体的な分析の手法は、次の章で扱います。

VoC分析とは？

VoC分析とは、集めた顧客の声を整理・分類し、事業の改善に活かせる形へ変える取り組みのことです。

声は、集めただけでは膨大なテキストの山にすぎません。分析して初めて、「どこに、どんな課題があるか」が見えてきます。

つまりVoC分析の目的は、感想を眺めることではありません。次のアクションにつなげることが、本当のゴールです。

分析を進める4つのステップ

VoC分析と聞くと、専門的で難しそうに感じるかもしれません。

けれど実際は、決まった順番に沿って進めるだけで、誰でも形にできます。大切なのは、声を集めて終わりにせず、分類し、読み解き、改善へとつなげる一連の流れを止めないこと。

ここでは、その流れを「集める・分類する・読み解く・改善する」という4つのステップに分け、迷わず実践できるように整理します。

1. 集める：問い合わせ・アンケート・SNSなどから声を集約する

2. 分類する：内容ごとにタグを付け、テーマ別に整理する

3. 読み解く：件数の多い課題や、その背景にある理由を分析する

4. 改善する：見えた課題を施策に落とし、関係部署へ共有する

ここで大切なのは、4番目まで必ずやり切ることです。分析で止めず、改善と共有まで回して初めて、VoCは事業の成果へとつながります。

代表的なVoC分析手法とメリット

VoC分析にはいくつかの代表的な手法があり、目的に応じて使い分けるのが基本です。手法を知っておくと、集めた声から効率よく気づきを引き出せます。

この章では、主なVoC分析の「手法（テクニック）」を比較しながら、分析によって何が得られるのかを整理します。

代表的なVoC分析の手法

VoC分析の代表的な手法は、「定量分析」「定性分析」「テキストマイニング」の3つに整理できます。なお、テキストマイニングとは、大量の文章から頻出語や傾向を自動で抽出する手法のことです。

それぞれの特徴は、次のとおりです。

実務では、まず定量で「どの課題が多いか」を押さえ、次に定性で「なぜ起きるのか」を掘り下げると効果的です。

VoC分析で何が得られるのか？

VoC分析で得られる大きな価値は、「次に何を改善すべきか」が明確になることです。

具体的なメリットは、次の3つに整理できます。

• 課題の優先順位がわかる：件数の多い課題から着手できる

• 改善効果を数値で追える：施策の前後で変化を確認できる

• 問題の再発を防げる：根本原因に対処し、問い合わせ自体を減らせる

こうして整理されたVoC分析の結果は、CS改善にとどまらず、製品開発やサービス向上にも直接活かされます。顧客が本当に求めている機能や、不満の根本原因が見えることで、「次に作るべきもの・直すべきもの」の優先順位がはっきりします。

実際、トランスコスモスの調査でも、VoCを活用して問題の発生そのものを抑え、将来のサポートコストを削減しながら顧客体験を高める方向性が示されています。

こうした分析を後押しするのが、チャネルトークの「お問い合わせ統計」機能です。問い合わせにタグを付けて分類し、件数の推移や傾向をグラフで確認できるため、感覚ではなくデータで課題を特定できます。

CSでのVoC活用と組織への還元

集めて分析したVoCは、CSの改善に活かし、さらに組織全体へ還元してこそ価値が生まれます。声を一部署で抱え込んでいては、事業は変わりません。

この章では、分析した声をCS改善に活かす方法と、組織へ共有する仕組み、そして顧客起点でサービスを更新する実例を紹介します。

分析した声をCS改善に活かすには？

声を分析して課題が見えても、そこで止まっては成果になりません。

大切なのは、見えた課題を実際のCS改善へとつなげることです。とはいえ、一件ずつ手作業で対応していては、同じ問い合わせが何度も繰り返されてしまいます。

そこで効いてくるのが、課題を「仕組み」で解決する発想です。この章では、分析した声をCS改善に落とし込む具体的な方法を見ていきます。

現場で取り入れやすいのは、次の3つです。

• よくある質問はFAQやサイトに反映し、自己解決を促す

• 不満の根本原因を特定し、業務フローを見直す

• 改善の効果を再び数値で確認し、次の施策につなげる

こうして声を起点に改善を回すことで、CSは「対応する部署」から「事業を良くする部署」へと変わります。

VoCを組織に共有し文化にする

VoCを本当に活かすには、CS内に留めず、組織全体へ共有することが欠かせません。

集めた声を商品開発・マーケティング・経営へ届けてこそ、商品改善や戦略に反映されます。そのためには、声をすぐ共有できる仕組みと文化が必要です。

これを後押しするのが、チャネルトークのビジネスチャット（社内用のチームチャット）です。顧客の声を即座にチームへ共有でき、顧客中心の文化を組織に広げていけます。

顧客起点でサービスを更新する

顧客の声を起点にサービスを更新し続けることが、選ばれ続けるブランドの条件です。

その実践例が、チャネルトークを利用しているアンドエスティHD（旧：アダストリア）です。同社はCSを「守り」の部署から、顧客体験を創る「攻め」の組織へと位置づけ直し、CSを全社の起点と捉えています。

アンドエスティHDでは、チャットボットやAIで問い合わせ対応を効率化し（チャットボットの自己解決率88%）、そこで生まれた時間をVoCレポートの作成・分析に充てています。集めた声はCS内にとどめず、営業やデータ部門と連携して可視化し、サービス改善や商品開発へ還元しています（アンケート回答率は約30%を記録）。

「集める → 分析する → 事業に還元する」という流れを、組織として回している好例といえます。

AIを活用したVoC分析の効率化

AIを活用すると、VoCの収集・要約・分析にかかる手間を大きく減らせます。ただし、効率化はゴールではありません。生まれた時間をVoC活用に回すための手段です。

この章では、AIでVoC分析がどう変わるのか、声の収集・一次対応を担うチャネルトークのAIエージェント「ALF」、そして分析から実行までを担う「AI CoS（コス）」を紹介します。

AIでVoC分析はどう変わる？

AIを使うと、これまで手作業だったVoCの分類や要約が自動化され、分析のスピードが一気に上がります。

通常のCS業務と分析の両立に不安があっても、定型作業はAIが肩代わりします。担当者は、判断や改善といった人にしかできない仕事に集中できます。

実際、生成AIの利用は急拡大しており、個人の利用率は67%、カスタマーサポート領域でも56%に達しています。一方で、AIが誤った回答をすると4人に1人が問題解決を諦めて離れるという調査もあります。だからこそAIは、人の対応と組み合わせて使うことが大切です。

AIエージェントによる声の収集と一次対応

VoCの収集と要約の自動化に役立つのが、チャネルトークのAIエージェント「ALF」です。

ALFは、問い合わせ内容を自動で読み取り、適切な回答や業務処理を行い、顧客のお困りごと解決を促します。

24時間対応が可能なため、これまで取りこぼしていた時間帯の声も拾えます。

対応の履歴が自動で蓄積されることで、VoCは「分析しやすい形」でたまっていきます。あとはお問い合わせ統計で分類・分析するだけの状態に近づきます。

分析から実行までを担うAI参謀

AI参謀（AI Chief of Staff）とは、社内に散らばったデータを自ら集めて分析し、報告から実行までを担う統合型のAIのことです。

「AI秘書」と呼ばれるAIツールが「聞かれてから答える」のに対し、AI参謀は自社データに接続し、異常の兆候を先回りで知らせ、施策の実行まで行います。

AI秘書とAI参謀は、何が違うのでしょうか。主な違いを以下に整理しました。

チャネルトークは、このAI参謀を「AI CoS（コス）」として提供しています（2026年6月リリース）。

データの収集から分析、実行までを一つの流れでつなぎ、VoCを成果へ変える次の一手として注目されています。

よくある質問（FAQ）

ここでは、VoCについてよくいただく質問にお答えします。

Q. VoCは何から始めればいい？

まずは、日々の問い合わせを記録・分類することから始めましょう。

特別なツールがなくても、よくある問い合わせにタグを付けて傾向を見るだけで、立派なVoC分析の第一歩になります。慣れてきたら、購入前の声を集める窓口づくりへ広げていきます。

Q. VoCとNPSの違いは？

VoCは「顧客の声そのもの」、NPSは「顧客ロイヤルティを数値化した指標」です。

NPS（Net Promoter Score）は、「友人に勧めたいか」を0〜10で測る指標です。VoCはより広く、要望・不満・疑問など、声全体を含みます。

Q. 小さな会社でもVoC分析はできる？

できます。むしろ少人数のほうが、顧客の声を素早く事業に反映しやすい利点があります。

件数が限られていても、問い合わせ内容を分類し、多い課題から改善するだけで十分に効果が出ます。AIを使えば、少人数でも分析の負担を抑えられます。

Q. VoCはどんな部署に関係する？

VoCは、CSだけでなく、商品開発・マーケティング・経営まで、幅広い部署に関係します。

顧客の声は、広告メッセージのヒントにも、商品改善の材料にも、経営判断の根拠にもなります。だからこそ、CSで集めた声を組織全体へ共有することが大切です。

Q. AIでVoC分析を始めるには？

まずは、問い合わせ対応にAIエージェントを取り入れ、声の収集と一次対応を自動化することから始めます。

チャネルトークのALFのように対応を自動化するAIを使えば、声が分析しやすい形で蓄積され、お問い合わせ統計での分類・分析につなげられます。

まとめ：購入前のVoCを成果につなげる

VoC（顧客の声）は、事業運営の意思決定を支える、欠かせないデータです。しかし、企業に届く生の声は減りつつあり、ただ待っているだけでは集まりません。

大切なのは、声を「集める → 増やす → 分析する → 事業に還元する」というサイクルを回すことです。特に、購買の意思決定に直結する“購入前”の声をいかに引き出すかが、成果の分かれ目になります。

この一連の流れは、AIエージェント「ALF」での収集・対応から、お問い合わせ統計での要約・分析、ビジネスチャットでの組織共有まで、チャネルトークひとつでつなげられます。アンドエスティHDのように、効率化で生まれた時間をVoC活用に充てれば、CSは事業成長を支える部署へと変わります。

まずは、日々の問い合わせを記録・分類することから始めてみてください。