問い合わせ分析はAIに話しかけるだけ｜質問例つきデータ分析10選

「分析チームに依頼してから結果が出るまで数日かかる」

「毎週同じ数字をまとめるだけで半日が消える」

こうした問い合わせ分析の悩みは、AIに話しかけるだけで解消できる時代になりました。

問い合わせデータには、顧客ニーズや業務改善のヒントが詰まっています。

しかし「何をどう分析すればいいか分からない」「分析の手間が大きすぎる」という理由で、活用しきれていない現場は少なくありません。

この記事では、まずカスタマーサポートの現場でできる問い合わせ分析の切り口を整理したうえで、AIに話しかけるだけで実行できるデータ分析を10個、質問例つきで紹介します。

コールセンターやカスタマーサポートの部門で、専任の分析担当者がいない方や、レポート作成に追われて改善業務に手が回らない方は、ぜひこの記事を参考にしてください。

問い合わせ分析とは？カスタマーサポートの現場で使える4つの切り口

問い合わせ分析とは、カスタマーサポートに寄せられる問い合わせデータを集計・分析し、業務改善や顧客理解に活かす取り組みです。

カスタマーサポートの現場での分析は、大きく4つの切り口に整理できます。

• 件数・傾向の分析：

  曜日・時間帯別の件数やカテゴリ別の内訳を把握する切り口です。人員配置やシフト設計の根拠になります。

• 品質の分析：

  CSAT（顧客満足度）を担当者別・問い合わせ種別に比較する切り口です。対応品質のばらつきや改善ポイントを特定できます。

• 効率・KPIの分析：

  応答率や処理時間などの指標から、業務のボトルネックを可視化する切り口です。

• VOC（顧客の声）の分析：

  問い合わせ内容を参照し、顧客ニーズや商品改善のヒントを整理する切り口です。

どの切り口も、決して特別なものではありません。

問題は「重要だと分かってはいるが、実行するのが大変」という点にあります。

従来の問い合わせ分析の課題は「実行の手間」にある

問い合わせ分析が現場に定着しない最大の理由は、分析の中身ではなく、実行プロセスの重さです。

従来の方法では、管理画面からデータをエクスポートし、スプレッドシートで加工し、グラフを作って報告資料に仕上げるという工程が毎回発生します。

SQLやBIツールを扱える担当者がいなければ、分析チームへの依頼と数日の待ち時間も必要でした。

この工程を誰でもできるように仕組み化してくれるのが、チャネルワークスのAI CoS（Chief of Staff）です。メールやチャット、電話機能といった顧客接点を担うチャネルトークに蓄積されたデータを分析することができます。

AI CoSに自然な言葉で質問すると、連携されたデータをもとに表やグラフで分析結果を確認できます。SQLの知識も、専門ツールの操作も必要ありません。

AI CoSが分析できるデータは、大きく4種類あります。

• チャネルトークに蓄積された問い合わせデータ（外部データ連携なしで分析可能）

• 外部データベース（BigQueryなどを連携した場合）

• アプリデータ（2026年9月時点では、ShopifyまたはCafe24のデータ）

• ドライブにアップロードしたファイル（CSV・XLSXなど）

ここからは、AI CoSに任せられる分析を「設定不要で使えるもの」と「外部データ連携で使えるもの」に分けて紹介していきます。

外部データ連携なしで使える問い合わせ分析6選

まずは、外部データ連携なしで使える分析からです。チャネルワークスのAI CoSを利用できるチャネルであれば、チャネルトークに蓄積された問い合わせデータをそのまま分析できます。

各分析について「よくある問題」「AI CoSへの質問例」「結果の活かし方」をセットで解説します。

1. 曜日・時間帯別の問い合わせ件数を可視化する

曜日・時間帯別の件数データは、シフト調整や人員追加の意思決定における最も分かりやすい根拠になります。

よくある問題は、「月曜の午前中だけ問い合わせが殺到して担当者が手一杯になる。体感では分かっているが、数字で証明できないため上司に人員追加を相談しにくい」というケースです。

AI CoSは問い合わせデータを集計し、曜日ごとの件数を表やグラフで返します。

「月曜9〜11時に全体の28%が集中している」といった具体的な数字が出てくるため、そのままチームへの報告資料として活用が可能です。

その結果をもとに「月曜午前にサポート要員を1名追加する」「チャットボットのカバー範囲を広げる」といった次のアクションにすぐつなげられます。

2. VIP・セグメント別の問い合わせ件数を切り出す

顧客セグメント別の問い合わせ分析は、重要顧客への対応品質を守るための早期警戒システムとして機能します。

「優良顧客からの問い合わせ対応が遅れていないか、そもそも件数が増えているのかを把握できていない」という状態は少なくありません。

従来、顧客属性と問い合わせ件数を掛け合わせた分析には、データのエクスポートとスプレッドシートでの加工が必要でした。AI CoSなら一文で依頼できます。

VIP顧客からの問い合わせが増加トレンドにあると判明すれば、専任担当者のアサインや優先対応フローの整備を早めに判断できます。

逆に件数が安定していれば、現状の対応で十分という根拠にもなるはずです。

3. 担当者・チーム別のCSATを比較する

CSAT（顧客満足度）を担当者別・チーム別に比較すると、改善の打ち手が具体的になります。

全体の平均値だけを見ていると、スコアが下がったときに「チーム全体の問題なのか、特定の担当者の問題なのか」の切り分けができません。担当者別に比較することで、スコアが高い担当者のやり方を横展開したり、スコアが低い担当者へのフォローを早めたりできるようになります。

担当者ごとのスコアが一覧で返ってきます。「Aさんのスコアが他と比べて低い」と気づいたら、その担当者が対応している問い合わせのタグや件数もあわせて確認しましょう。

負荷や対応種別の偏りが原因かどうか、仮説まで立てられます。

4. 問い合わせタグ別のCSATを分析する

タグ別のCSAT分析は、どの種類の対応に構造的な課題があるかを特定するのに有効です。

「返金対応のあとに低評価がつきやすい気がするが、データで確かめたことがない」という感覚頼りの状態では、対策を打っても効果検証ができません。

「返金対応」「配送トラブル」「商品不良」など、問い合わせカテゴリによって顧客満足度に差が出ることは珍しくないため、まず現状を数字で押さえることが重要です。

「返金タグの平均CSATは3.2、全体平均は4.1」といった結果が返ってくれば、返金フローの見直しや対応マクロの改善を優先すべきという根拠になります。

改善後に同じ質問を繰り返せば、施策の効果検証も可能です。

5. 未対応・対応中・クローズの件数を即時確認する

ステータス別の件数確認は、朝の数分でその日のリソース配分を決めるための基本動作です。

「朝イチで今日のチーム状況を把握したいのに、管理画面のどこを見ればいいか毎回迷う」といった小さな確認作業に、意外と時間がかかっているものです。

AI CoSなら一問一答で完結します。

件数が多い日は早めに応援体制を組む、少ない日はナレッジ整備などの改善業務に充てる。こうした判断が、朝の数分で完了するようになります。

6. ALFの関与率・解決率をモニタリングする

AIエージェント「ALF」の関与率・解決率を定期的に確認することは、精度改善の優先度を判断するうえで欠かせません。

チャネルトークのAIエージェント「ALF」を導入して数か月経つのに、「実際にどのくらい解決できているのかをチェックする習慣がない」というケースはよく見られます。

問い合わせ分析の一環として、関与率や解決率（ALFが関与した問い合わせのうち、オペレーターに接続せずに終わった割合）、オペレーター接続の状況を確認するだけで、改善余地の有無が見えてきます。

「解決率が先月と比べて5ポイント下がっている」と分かれば、ALFのナレッジ更新や回答ルールの見直しを早めに行うきっかけになるでしょう。

外部データ・アプリ連携で広がる売上分析4選

続いて、外部データベースまたはShopify・Cafe24アプリとの連携で使える分析です。連携設定は最初の1回だけで完了します。

7. 今月の売上・注文推移を確認する

自社データベースを連携すれば、売上レポートの手動作成そのものが不要になります。

「売上確認のために別の管理画面を開いてエクスポートし、Excelで整形する」という作業が毎週発生している場合、その時間はまるごと削減対象です。BigQueryなどを連携していれば、AI CoSが売上や注文のデータを直接取得し、グラフで返してくれます。

折れ線グラフや棒グラフで推移が表示されるため、特定の日に売上が伸びた・落ちたという変化点をすぐ目で確認できます。そこから「なぜその日に変動があったか」を追加で質問することも可能です。

8. 売上やコンバージョンの急変原因を分析する

主要指標が急変した際の原因分析は、AI CoSが最も時間短縮効果を発揮する領域と言えます。

「先週コンバージョン率が急に落ちたことには気づいているが、原因を探るために複数のツールを行き来して時間がかかる。気づいたときにはもう数日経っていた」といった初動の遅れが、機会損失を広げます。

AI CoSは、連携済みのデータソースと登録された指標・項目の定義をもとに変動要因を分析し、原因候補を提示するため、検証前段階の作業を大幅に短縮できます。

「特定の流入経路からのセッションが減少している」「その時間帯に問い合わせ件数が急増していた」など、複数のデータを組み合わせた分析結果が返ってきます。

人が仮説を立てて検証する前の作業を、AI CoSが肩代わりしてくれるイメージです。

9. 売上上位商品・注文が多かった商品を把握する

ShopifyまたはCafe24を連携している場合、商品別のパフォーマンス確認は専用ダッシュボードを開かずに完結します。

「今月どの商品が売れているかを確認するには、ECの管理画面を別途開いてレポートを出さないといけない」という行き来の手間は、週次・月次で積み重なると無視できません。

商品名・注文数・売上が表形式で一覧になって返ってくるため、そのまま週次の振り返りミーティングの資料として使えます。

10. 問い合わせが多い商品と売上の相関を分析する

問い合わせデータと売上データの掛け合わせ分析は、対応優先度の意思決定に直結する、AI CoSならではの分析です。

「クレームが多い商品があるのは分かっているが、その商品の売上への影響を数字で見たことがない」という状態は、データが別々のツールに分かれていることが原因です。商品などの項目を適切に紐付けられる場合、これまで手動で突き合わせていた作業が、AI CoSへの一問で完結します。

「問い合わせが集中している商品Aは、売上も全体の15%を占めている」と分かれば、問い合わせ対応の品質改善が売上保全に直結するという判断ができます。

逆に「問い合わせは多いが売上規模が小さい商品B」への対応優先度を下げる、といった意思決定にも使えるでしょう。

職種別に見るAI CoSのおすすめ活用方法

AI CoSの価値は、職種によって効き方が変わります。ここでは3つのチームを例に、活用イメージを紹介します。

カスタマーサポートチームの場合

サポートチームにとってAI CoSは、毎朝の状況確認や週次レポート作成に必要な集計・可視化を任せられる存在です。

定期的なレポートの自動作成・通知ではなく、必要なときに質問して確認・作成する使い方を想定しています。

朝イチでオープン中の問い合わせ件数（5. ステータス別件数）を確認し、前日のCSAT速報（3. 担当者別CSAT／4. タグ別CSAT）をチェックする。週の振り返りでは曜日別の件数推移（1. 曜日・時間帯別件数）とALFの解決率（6. 関与率・解決率）を見て、翌週のシフトや改善タスクを決めるといった一連の動きが、AI CoSへの質問だけで完結します。

「週次レポート作成のために毎週金曜の午後が消える」という状況から解放され、本質的な業務改善に時間を使えるようになるはずです。

EC運営チームの場合

EC運営チームが特に価値を感じるのは、売上データと問い合わせデータを横断して見られる点です。

今月の売上推移（7. 売上・注文推移）を確認しながら、売上が落ちた日に問い合わせが増えていなかったかを同時に調べる。売上上位商品（9. 売上上位商品の把握）と問い合わせが多い商品（10. 問い合わせ×売上の相関）を並べて見ることで、「売れているが問い合わせも多い商品＝改善優先度が高い」という判断軸が生まれます。

複数のツールを開き直すことなく、AI CoSへの質問だけで分析が完結する点が、大きなメリットです。

チームリーダー・マネージャーの場合

マネージャーがAI CoSを活用すると、チームの状況をタイムリーに把握しながら迅速な意思決定ができるようになります。

担当者別CSATの比較（3. 担当者別CSAT）を定期的に確認すれば、フォローが必要なメンバーを早めに察知できます。

VIP顧客からの問い合わせ増加（2. セグメント別件数）など、重要顧客に関する問題の兆候を早期に把握できます。満足度の変化を確認するには、VIP顧客に絞ったCSATなどの指標もあわせて確認します。

これまで「データを見るための準備」に費やしていた時間が、「データをもとに動く」時間に変わります。

まとめ：分析を「頼む時間」を「動く時間」に変える

問い合わせ分析には、件数・品質（CSAT）・効率・VOCという4つの切り口があります。どれも重要だと分かっていながら現場に定着しにくかった理由は、データの抽出や加工といった「実行の手間」にありました。

チャネルワークスのAI CoSがあれば、話しかけるだけで表やグラフの分析結果を確認でき、この手間そのものがなくなります。まずは外部データ連携なしで使える問い合わせ分析（1〜6）から始めて、チームの意思決定スピードの変化を体感してみてください。外部データとの連携（7〜10）まで使いこなせば、カスタマーサポートからEC運営、マネジメントまで、データを見るための時間が「データをもとに動く時間」へと変わっていきます。

分析担当者が不要になるというのは少し大げさかもしれません。

しかし「分析を誰かに頼む」「データを手動で整形する」という手間は確実になくなります。その分の時間を、本当に考えるべき仕事に使ってください。